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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...行存储的都是一些key-value对 Hbase的表中有列族的划分，用户可以指定将哪些kv插入哪个列族 Hbase的表在物理存储上，是按照列族来分割的，不同列族的数据一定存储在不同的文件中 Hbase的表中的每一行都固定有一个行键，而且...
...件，一般是空的 data HBase存储数据的核心目录 系统表和用户表数据都存储在这里 hbase.id HBase启动运行后，是集群中的唯一ID，用来标识HBase进程用的 hbase.version 表明了集群的文件格式版本信息 其实就是表明了Hfile的版本信...
... 的写入链路基于 LSM（Log-Structured Merge-Tree), 基本思想是把用户的随机写入转化为两部分写入： Memstore 内存中的 Map, 保存随机的随机写入，待 memstore 达到一定量的时候会异步执行 flush 操作，在 HDFS 中生成 HFile 中。 同时会按照写...
... 的写入链路基于 LSM（Log-Structured Merge-Tree), 基本思想是把用户的随机写入转化为两部分写入： Memstore 内存中的 Map, 保存随机的随机写入，待 memstore 达到一定量的时候会异步执行 flush 操作，在 HDFS 中生成 HFile 中。 同时会按照写...
...和存储能力，进而支持大数据应用。 比如原来使用MySQL的用户，如果数据量持续增加，往往需要采用前后端cache，分库分表，读写分离等技术。但是这些技术带来的弊端也很多。比如分库分表的构架下，不同分库之间无法执行join...
...和存储能力，进而支持大数据应用。 比如原来使用MySQL的用户，如果数据量持续增加，往往需要采用前后端cache，分库分表，读写分离等技术。但是这些技术带来的弊端也很多。比如分库分表的构架下，不同分库之间无法执行join...
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大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
