如何设计真正的实时数据湖?|数据源|数据流|元数据|数据仓库|...
ApacheHive适用于大规模批量数据处理。ApacheHBase则适用于需要快速响应和低延迟的实时数据访问。扩展性比较:Doris采用MPP架构,扩展性强,适用于大规模数据处理和分析。Paimon支持水平扩展,能够适应不同规模的数据需求。HBase也支持水平扩展,可通过增加节点来提升存储和处理能力。Hive通过优化和配置也能实现...
网易游戏如何基于 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构
运维成本高:涉及组件较多,包括Hive、Spark、Trino、HBase、Elasticsearch等,运维复杂度相对较高,需要投入较多的人力。研发成本高:过多的组件也带来较高的研发成本。面对新增的需求,不仅要开发Spark、Trino作业,也要开发HBase作业,这要求分析师理解并学习不同组件的使用方法及数据模型,使用成本及难度较高、开...
Hive 整合 HBase
Hive方便地提供了HiveQL的接口来简化MapReduce的使用,而HBase提供了低延迟的数据库访问。如果两者结合,可以利用MapReduce的优势针对HBase存储的大量内容进行离线的计算和分析。Hive和HBase通信原理Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的。这种相互通信是通...
HBase 和 Hive 的差别是什么,各自适用在什么场景中?
Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,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,一般是配合使用。一、区别:1.Hbase:Hadoopdatabase的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿、百亿)的随机实时查询,如日志明细、交易清单、轨迹行为等。2.Hi...
一文看懂HIVE和HBASE的区别
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术–Hive是一种类SQL的引擎,并且运行MapReduce任务,Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL的Key/vale数据库。当然,这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索,用FaceBook进行社交一样,Hive可以用来进行统计查询,HBase可以用来进行实时查询,数据也可以从Hive写到Hbase,设置再从Hba...
离线数仓和实时数仓的区别
Hadoop生态群及衍生技术慢慢走向“舞台”,Hadoop是以HDFS为核心存储,以MapReduce(简称MR)为基本计算模型的批量数据处理基础设施,围绕HDFS和MR,产生了一系列的组件,不断完善整个大数据平台的数据处理能力,例如面向KV操作的HBase、面向SQL分析的Hive、面向工作流的PIG等(www.e993.com)2024年11月18日。以Hadoop为核心的数据存储及数据处理技术逐渐成为...
数据分析与大数据分析的区别在哪里?
工具要求:必要:SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选:RHadoop、Hbase、ZooKeeper等分析方法要求:熟练掌握hadoop集群搭建;熟悉nosql数据库的原理及特征,并会运用在相关的场景;熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法,包括聚类(kmeans算法、canopy算法)、分类(贝叶斯算法、随机森林算...
hbase压缩以及hive集成映射
hbase表数据映射到hive表中,数据存在hbasehive表类型:管理表和外部表管理表:在hive建表,同时hbase是不存在该表,hbase建相同的表,数据不是在hive,而是在hbase外部表:在hive建表,同时hbase是存在该表,数据不是在hive,而是在hbase。(2)框架之间的集成首先考虑的是:jar包和配置。
云集技术学社:大数据技术原理和发展趋势解析
基于MapReduce和HDFS,Hadoop的生态生长出了HIVE和Hbase。其中,HIVE定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL“转化为”MapReduce的任务执行。HIVE的特点是非常稳定,极大的数据量都能计算出结果,例如,长达几个小时甚至几天的离线分析就很适合采用HIVE。(3)Hbase...
移动云湖仓一体的探索与实践
逻辑视图如上,我们的Kubernetes通过每个Namespace把资源进行隔离;上面是一个统一调度的YuniKorn进行CapacityManagement/JobScheduling的调度。再往上是SQLParser组件,会把SparkSQL和HiveSQL语法进行兼容;最上方,我们还提供了SparkJAR的方式,能够支持分析HBase或者其它介质中结构化/半结构化的数据。