hbase和clickhouse性能对比，clickhouse和hadoop的区别

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HBase和oracle,Hadoop的区别?

1、Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。

2、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

3、主要体现在以下几个方面：数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。

4、。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

5、HBase是Hadoop生态系统的一部分，又其他框架如PIG， HIVE等的支持，而Cassender上运行mapreduce相对比较复杂的。总体上来说，Cassender或许在存储上比较有效，但HBase的数据处理能力更强些。

6、Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。

1、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

2、一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。

3、凯美瑞是主打商务兼家用的中型车，车内空间不错，而且市场保有量大，丰田的发动机一向可靠耐用，保值率较高！缺点是动力和配置一般。别克英朗GT只是一款紧凑型家轿，亮点是顶配的动力为6T涡轮增压发动机，动力非常强劲。

4、HBase 是NoSQL数据库－所以不要跟传统混淆并谈－NoSQL 提供的是另一种思路来满足高性能的需求，而这些是传统数据库的短板，与传统数据库的理念不一样 load data 这个可以自己去查。

5、CPU 密集型模块一般都是由较差的代码和/或结构造成，而不是性能差的 SQL。一旦确定模块，你必须试图使之更有效率。

数据结构和算法：掌握常用的数据结构和算法，如数组、链表、树、图等。数据库技术：掌握数据库的基本原理和操作，如SQL语言、数据库设计等。

数学基础：线性代数、概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法。编程基础：掌握至少一种编程语言，如Python或R，用于数据处理、可视化和建模等。

高度技术化：大数据基础涉及到丰富的数据管理和数据处理技术，例如分布式系统、Hadoop等，同时也需要掌握数据清洗、数据统计等理论知识。因此，学习大数据基础需要具备较高的技术水平，需要具备一定的计算机科学和数学基础。

数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程。这些课程将为学生提供数学分析、概率论和统计学的知识，为后续的大数据分析提供数学基础。编程语言：学习至少一种编程语言，如Python，Java或C++。

可以的 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。由号称“俄罗斯 Google”的Yandex开发而来，在2016年开源，在计算引擎里算是一个后起之秀，在内存数据库领域号称是最快的。

Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。

Spark。Hadoop非常适合第一类基础分析，对于其他问题，较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop的替代品。

”clickhouse可以替代tdengine的部分功能。根据查询相关信息显示，clickhouse可以替代tdengine并非完全替代。ClickHouse和TDengine都是高性能的时序数据库，但设计和使用场景略有不同。

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