MySQL + HBase 是我们日常应用中常用的两个数据库,分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题. 本文内容适合初次理解HBase的读者,包括技术.功能及场景,也欢迎老司机们补充和温故. 附件下载: 对比Mysql,...[天梧].1557754577.pdf 本文作者:天梧 原文链接 本文为云栖社区原创内容,未经允许不得转载.

对于只有SQL背景的人来说,想要深入研究NoSQL似乎是一个艰巨的任务,MySQL与MongoDB都是开源常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL数据库.它们各有优点,关键看用在什么地方. 什么情况下,MongoDB是最好的选择? 很多人认为MongoDB难以置信的强大,是一个可扩展,界面交互友好的数据库解决方案.当开发人员需要负责管理数据库环境时,MongoDB是一个不错的选择.起码在小型企业和初创公司,是这样.Mon

MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不支持事务,不支持二级索引,不支持sql. ElasticSearch:ES是一款分布式的全文检索框架,底层基于Lucene实现,虽然ES也提供存储,检索功能,但我一直不认为ES是

HBase 使用场景和成功案例 有时候了解软件产品的最好方法是看看它是怎么用的.它可以解决什么问题和这些解决方案如何适用于大型应用架构,能够告诉你很多.因为HBase有许多公开的产品部署,我们正好可以这么做.本章节将详细介绍一些人们成功使用HBase的使用场景. 注意:不要自我限制,认为HBase只能解决这些使用场景.它是一个初生的技术,根据使用场景进行创新正驱动着系统的发展.如果你有新想法,认为可以受益于HBase提供的功能,试试吧.社区很乐于帮助你,也会从你的经验中学习.这正是开源软件精神.

有时候了解软件产品的最好方法是看看它是怎么用的.它可以解决什么问题和这些解决方案如何适用于大型应用架构,能够告诉你很多.因为HBase有许多公开的产品部署,我们正好可以这么做.本章节将详细介绍一些人们成功使用HBase的使用场景. 注意:不要自我限制,认为HBase只能解决这些使用场景.它是一个初生的技术,根据使用场景进行创新正驱动着系统的发展.如果你有新想法,认为可以受益于HBase提供的功能,试试吧.社区很乐于帮助你,也会从你的经验中学习.这正是开源软件精神. HBase仿效了Google的

关于Oracle和MySQL的高可用方案,其实一直想要总结了,就会分为几个系列来简单说说.通过这样的对比,会对两种数据库架构设计上的细节差异有一个基本的认识.Oracle有一套很成熟的解决方案.用我在OOW上的ppt来看,是MAA的方案,今年是这个方案的16周年了. 而MySQL因为开源的特点,社区里推出了更多的解决方案,个人的见解,InnoDB Cluster会是MySQL以后的高可用方案标配. 而目前来看,MGR固然不错,MySQL Cluster方案也有,PXC,Galera等方案,个人还

http://blog.51cto.com/xpleaf/2093952 1 概述 在不用爬虫框架的情况,经过多方学习,尝试实现了一个分布式爬虫系统,并且可以将数据保存到不同地方,类似MySQL.HBase等. 基于面向接口的编码思想来开发,因此这个系统具有一定的扩展性,有兴趣的朋友直接看一下代码,就能理解其设计思想,虽然代码目前来说很多地方还是比较紧耦合,但只要花些时间和精力,很多都是可抽取出来并且可配置化的. 因为时间的关系,我只写了京东和苏宁易购两个网站的爬虫,但是完全可以实现不同网站爬虫

1. 为什么使用索引 在无索引的情况下,MySQL会扫描整张表来查找符合sql条件的记录,其时间开销与表中数据量呈正相关.对关系型数据表中的某些字段建索引可以极大提高查询速度(当然,不同字段是否selective会导致这些字段建立的索引对查询速度的提升幅度不同,而且索引也并非越多越好,因为写入或删除时需要更新索引信息). 对于MySQL的Innodb储存引擎来说,大部分类型的index均以B-Tree数据结构的变种B+Tree来存储(MEMORY类型的表还支持hash类型的索引).B-Tree是

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

* 转载请注明出处 - yosql473 - 格物致知,经世致用 mysql -> HBase + Phoenix 1.总体方案有哪些? 1)通过Sqoop直接从服务器(JDBC方式)抽取数据到HBase中 因为数据量非常大,因此优先考虑用Sqoop和MR抽取. 使用Sqoop抽取数据有一个问题,就是Phoenix插入的数据和HBase插入的数据是不同的: 例如,使用Phoenix插入这么一条数据: upsert into tb_collector_log_143 values ( '2018-

区分 hdfs hbase hive hbase适用场景 收藏 八戒_o 发表于 11个月前 阅读 308 收藏 1 点赞 0 评论 0 摘要: hdfs hbase hive hbase适用场景 Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoo

mysql与sql server参照对比学习mysql 关键词:mysql语法.mysql基础 转自桦仔系列:http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3691555.html 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(五) 运算符 我的MYSQL学习心得(六) 函数 我的MYSQL学习心得(七) 查询 我的MYSQL学习心得(八) 插入 更新 删除 我的MYSQL

本文主要在什么是微消息队列 MQTT?的基础上介绍微消息队列 MQTT 和传统消息中间件的关联和区别,并针对实际应用场景下的产品选型给出建议. 背景信息 传统的消息中间件,例如消息队列 RocketMQ.消息队列 Kafka 等都是面向微服务大数据等领域,负责消息的存储和转发,消息的生产者和消费者都是服务端应用. 这种设计很适合服务端技术栈固定.语言平台固定的场景.而移动互联网和 IoT 领域则有所不同,这类场景更侧重于多语言多平台的海量设备接入,消息的生产和消费过程的业务属性很突出,传统的消息

hdfs hbase hive hbase适用场景 https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6001822.html Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.建立在Hadoop

MySQL是关系型数据库 优势: 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点: 在海量数据处理的时候效率会显著变慢. Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库 文档是mongoDB中数据的基本单元,类似关系数据库的行,多个键值对有序地放置在一起便是文档,语法有点类似javascript面向对象的查询语言,它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库.

hbase是列数据库,是kv结构的,ES的基于Lucene的搜索引擎的面向文档数据库吧 ES是搜索引擎,主要的优势在于快速搜索,HBase是数据库,优势在于存储数据,侧重点不同 MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程

1)存储引擎概述: (2)MySQL各大存储引擎: (3)InnoDB和MyIsam使用及其原理对比: (4)InnoDB和MyIsam引擎原理: (5)剩余引擎的使用DEMO(主要是Mrg_Myisam分表): 文章目录:(例子下载在最下方) (1)存储引擎概述 为什么要合理选择数据库存储引擎 定义 存储引擎作用 如何修改数据库引擎 怎么查看修改成功 (2)MySQL各大存储引擎 InnoDB 适用场景 MySQL官方对InnoDB的讲解 MyIsam  适用场景 补充:ISAM索引方法–索引

2.6.与 Hive 的集成2.6.1.HBase 与 Hive 的对比1) Hive(1) 数据仓库Hive 的本质其实就相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射关系,以方 便使用 HQL 去管理查询.(2) 用于数据分析.清洗Hive 适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高.(3) 基于 HDFS.MapReduceHive 存储的数据依旧在 DataNode 上,编写的 HQL 语句终将是转换为 MapReduce 代码执行. 2) HBase(1) 数据库是一种面

看了一篇网友日志,感觉工作中值得借鉴,原文如下: 事故描述 在一次项目中,上线了一新功能之后,陆陆续续的有客服向我们反应,有用户的个别道具数量高达42亿,但是当时一直没有到证据表示这是,确实存在,并且直觉告诉我们,这是不可能的,就一直没有在意,直到后来真的发现了一个用户确实是42亿,当时我们整个公司都震惊了,如果有大量用户是这样的情况,公司要亏损几十万,我们的老大告诉我们,肯定是什么地方数据溢出的,最后我们一帮人,疯了似的查代码,发现…… 如果按照正常的程序逻辑走下去,代码是完全没问题,但是我发

MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点,关键是看用在什么地方.所以我们所熟知的那些SQL(全称Structured Query Language)语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言.     以我们公司项目为例,在早期的项目中,都在使用关系型数据库,用过SQLServer,Oracle,DB2,后来全部转向Mysql,原因