hbase宽表窄表的区别
社区干货
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
对于各个领域内差别不大的场景,技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。**趋势四:分析实时化**大数据最早是批式计算的形式,但理想状态是纯流式方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。 * **(近)实时引擎**+ ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异+ Doris:近实时全场景 OLAP 引擎+ Druid:牺牲...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其中主流的商业关系型数据库代表有 Oracle、SQL Server、DB2 等;主流的开源关系型数据库代表有 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等。**NoSQL**,Not Only SQL,"不仅仅是 SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以**细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
同一份表,会使用不同的方式进行存储。比如常见的情况下,明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面,但是像城市、渠道等维度信息需要借助 Hbase,mysql 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。接下来,根据顺风车实时... 构建最细粒度的明细层事实表;结合顺风车分析师在离线侧的数据使用特点,将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余,完成宽表化处理,之后基于当前顺风车业务方对实时数据的需求重点,重点建设交易、财务、体验、安...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
三者之间是有一点区别的。这种相似性可能也会给用户的选型造成一些困扰。可以简单地从支持特性的区别以及对生态的支持等方面给选型做一些建议。下面这个表格给出了三种格式在生态方面的支持情况(截止2022/8/18):... 分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。- (近)实时引擎 - ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异 - Doris:近实时全场景 OLAP 引擎 - Druid:牺牲明细查询,将 OLAP 实时化,毫秒级...
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hbase宽表窄表的区别-优选内容
hbase宽表窄表的区别-相关内容
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其中主流的商业关系型数据库代表有 Oracle、SQL Server、DB2 等;主流的开源关系型数据库代表有 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等。**NoSQL**,Not Only SQL,"不仅仅是 SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以 **细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
基于es倒排索引+宽表模型,数据检索性能大幅度提升,上一组案例效果。随着查询越... HBase、Vertica、Impala、Greenplum、 ClickHouse. 其中,**Hive:** 使用一种类似SQL查询语言,作用在分布式存储系统的文件之上,通常用于进行离线数据处理操作-MapReduce,支持多种不同的执行引擎-Hive on Ma...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
领域内彼此差别不大的场景,技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别相差比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。**趋势四:分析实时化**大数据最早是批式计算的形式,但理想的状态是纯流式的方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。* (近)实时引擎+ ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异+ Doris:近实时全场景 OLAP 引擎+ Druid:牺牲明细查询,...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其中主流的商业关系型数据库代表有Oracle、SQL Server、DB2等;主流的开源关系型数据库代表有MySQL、PostgreSQL、MariaDB等。NoSQL,**N**ot **O**nly **SQL**,"不仅仅是SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL数据库又可以细分为KV型NoSQL数据库(以Redis为代表)、文档型NoSQL数据库(以MongoDB为代表)、宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以InfluxDB为代表)以及图NoSQL数据库(以Neo4j为代表)。虽然这...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
最终出报表,两个系统之间通过后台的数据迁移工具或者MQ来传送数据。但是以上提到的系统结构显然存在一些问题:1. **系统存在time lag。** OLTP和OLAP系统之间要通过第三方工具传递数据,数据量越大会导致同步的... 窄表(50列) & 宽表(500列)- Read Only Workload & Hybrid Workload- 控制projectivity分为别1%、10%、50%- 控制selectivity分别为20%、40%、60%、80%、100%- **对于FSM来说,先不断插入Tuple,让其自...
如何快速构建企业级数据湖仓?
对于各个领域内差别不大的场景,技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。## **趋势四:分析实时化**大数据最早是批式计算的形式,但理想状态是纯流式方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。- (近)实时引擎 - ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异 - Doris:近实时全场景 OLAP 引擎 - Dru...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
是Spark中最基本的数据抽象**,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后... HBase等```cppscala> val file = sc.textFile("/spark/hello.txt")```### 3.2 通过并行化的方式创建RDD由一个已经存在的Scala集...
表格
1. 概述 表格,既是一种可视化交流模式,又是一种组织整理数据的手段。由一行或多行单元格组成,用于显示数字和其他项以便快速引用和分析。 用户通过简单地配置维度和指标,即可展示出对应的明细数据。同时表格还支持样... 从而让表格展示效果根据实际情况进行调整,包括: 列宽度:适应内容、适应容器、自定义 行间距/列间距:舒适(默认间距,8 像素)、高效(较窄,4 像素)、自定义 手动设置列宽,每列等宽为设置的宽度,单位为像素 3.2.9 图...
粗排优化探讨|得物技术
粗排与精排的异同 2. 粗排与召回的异同三、评估指标与方案设计 1. 全域 Hitrate 评价体系 2. 评估方案设计四、样本设计 1. 样本选择方法 2. 粗排样本组成方案 五、粗... 越高代表全域提升越好。### **补充:可衡量用户不喜欢程度的指标*** 以曝光未点击样本为准,计算场景内这批样本的 Hitrate@TopK。衡量 Top 集合对用户不喜欢商品的命中程度,越低代表区分不喜欢商品的能力越高...
