回答:安装 HBase（Hadoop Database）是在 Linux 操作系统上进行大规模数据存储和处理的一种分布式数据库解决方案。以下是在 Linux 上安装 HBase 的一般步骤： 步骤 1：安装 Java 在 Linux 上安装 HBase 需要 Java 运行时环境（JRE）或 Java 开发工具包（JDK）。您可以通过以下命令安装 OpenJDK： 对于 Ubuntu/Debian...
hyuan
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回答:一、区别：1、Hbase： 基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库；HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。2、hive：本身不存储数据，通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，依赖HDFS和MapReduce；hive中的表是纯逻辑表。Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，二者通常协作配合使用。二、适用场景：1、Hbase：海量明细数据的随机...
wizChen
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问题描述:[hadoop@usdp01 ~]$ hbase shellSLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/usdp-srv/srv/udp/2.0.0.0/hdfs/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]...
13283826897
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回答:1. 如果你对数据的读写要求极高，并且你的数据规模不大，也不需要长期存储，选redis；2. 如果你的数据规模较大，对数据的读性能要求很高，数据表的结构需要经常变，有时还需要做一些聚合查询，选MongoDB；3. 如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪，选ElasticSearch；4. 如果你需要存储海量数据，连你自己都...
xiao7cn
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回答:MySQL是单机性能很好，基本都是内存操作，而且没有任何中间步骤。所以数据量在几千万级别一般都是直接MySQL了。hadoop是大型分布式系统，最经典的就是MapReduce的思想，特别适合处理TB以上的数据。每次处理其实内部都是分了很多步骤的，可以调度大量机器，还会对中间结果再进行汇总计算等。所以数据量小的时候就特别繁琐。但是数据量一旦起来了，优势也就来了。
李世赞
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...应用场景。在2.0中，引入了OffHeap降低了延迟，可以满足在线的需求。引入MOB，可以存储10M左右的对象，完全适应了对象存储。另外由于自身的并发能力、存储能力，可以说是具有最为竞争力的引擎 HBase概述 HBase是一个分布式存...
... 上线open失败等。这里介绍两个工具，工具一: hbase hbck 在线修复完整性修复元数据信息，工具二：OfflineMetaRepair 离线重建 hbase:meta 元数据表。 在线hbck修复：前提：HDFS fsck 确保 hbase跟目录下文件没有损坏丢失，如果有，则...
...。然后我们就有了以下解决思路，离线同步的资源可以和在线资源隔离，利用离线大池子可以削峰填谷；Exporter的worker是无状态的，如果把所有逻辑都放在Exporter，那么升级、扩容会简单快速。然后就产生了HExporter2.0。 HExporter2.0...
...效性，而越来越多的应用希望能提供更加实时的计算。 在线广告投放、实时交通状况分析等场景下，1小时前的数据已经降低了分析的可用性，更多的期望是分钟级别甚至秒级的实时性。比如为驾驶员提供道路信息的系统，如果...
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