一张图秒懂HBase(HBase架构图)

2024-06-05 09:32
文章标签 一张 hbase 架构图 图秒

本文主要是介绍一张图秒懂HBase(HBase架构图),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一张图看懂HBase
一张图看懂HBase

这篇关于一张图秒懂HBase(HBase架构图)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1032707

相关文章

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

Hive和Hbase的区别

Hive 和 HBase 都是 Hadoop 生态系统中的重要组件,它们都能处理大规模数据,但各自有不同的适用场景和设计理念。以下是两者的主要区别: 1. 数据模型 Hive:Hive 类似于传统的关系型数据库 (RDBMS),以表格形式存储数据。它使用 SQL-like 语言 HiveQL 来查询和处理数据,数据通常是结构化或半结构化的。HBase:HBase 是一个 NoSQL 数据库,基

简单Hbase 分页方案

简单Hbase分页方案 网上大多数分页方案分为从服务端分页或者从客户端分页 服务端分页方式主要利用PageFilter过滤器,首先太复杂,其次针对集群的兼容性不是很好,作者利用服务端分页+客户端分页结合方式给出一种简单易行的中间方案。 1.利用PageFilter过滤器从服务端分页,过滤出所需要的最大条数, 注:作者认为大多数用户不会进行太深的翻页,假设pageSize=5,客户饭100页一共

Hbase Filter+Scan 查询效率优化

Hbase Filter+Scan 查询效率问题 众所周知,Hbase利用filter过滤器查询时候会进行全表扫描,查询效率低下,如果没有二级索引,在项目中很多情况需要利用filter,下面针对这种情况尝试了几种优化的方案,仅供参考,欢迎交流。 根据业务要求,作者需要根据时间范围搜索所需要的数据,所以作者设计的rowKey是以时间戳为起始字符串的。 正确尝试: 1.scan 设置 开始行和结

Hbase 查询相关用法

Hbase 查询相关用法 public static void main(String[] args) throws IOException {//Scan类常用方法说明//指定需要的family或column ,如果没有调用任何addFamily或Column,会返回所有的columns; // scan.addFamily(); // scan.addColumn();// scan.se

Oracle把一个表的某个字段更新到另一张表中

第一种方法: update tablea set column_name1=(select name2 from tableb where tableb.name3=tablea.name1) 只修改一个 update tablea set column_name1=(select name2 from tableb where tableb.name3='a') where tablea.na

【Hbase 数据操作】HBase基础和数据导入

创建表hbase_test有两个列族CF1和CF2 向表中添加数据,在向HBase的表中添加数据的时候,只能一列一列的添加,不能同时添加多列。 create 'hbase_test',{NAME=>'cf1'},{NAME=>'cf2'}put 'hbase_test', '001','cf1:name','liz';put 'hbase_test', '001','cf1:age','1

【Hive Hbase】Hbase与Hive的区别与联系

问题导读: Hive与Hbase的底层存储是什么? hive是产生的原因是什么? habase是为了弥补hadoop的什么缺陷? 共同点: 1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储 区别: 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目

HBase实践 | 数据人看Feed流-架构实践

背景 Feed流:可以理解为信息流,解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。我们常见的Feed流场景有: 手淘,微淘提供给消费者的首页商品信息,用户关注店铺的新消息等微信朋友圈,及时获取朋友分享的信息微博,粉丝获取关注明星、大V的信息头条,用户获取系统推荐的新闻、评论、八卦 关于Feed流的架构设计,包括以上场景中的很多业内专家给出了相应的思考、设计和实践。本人是大数据方向出身的技术人