oraclehbase性能对比，hbase和mysql性能对比表

hbase是怎样删除和修改数据的,和oracle这类传统的rdbms有什么区别_百...

1、Hbase与关系型数据库的区别：场景 Hbase是面向列的数据库，适合大量的插入的同时又要具备不俗的读功能，而Oracle或其他关系型数据库适合处理比较复杂的业务关系或事务处理，而且，在数据在一定量级下都会有良好的表现，并不是所有业务的数据压力都会发生比较极端的情况。

2、合并过程中会进行版本合并和删除工作，形成更大的storefile。Oracle在插入，写操作的时候，一般情况下也会先写入内存，然后由DBWR进程调度写入到数据文件，如果在插入的时候使用append追加，则数据不会通过SGA，直接追加到数据文件，在Hbase中没有此功能。

3、HBase与传统关系数据库的区别？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、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

5、hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软体，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化资料。但hadoop要写mapreduce函式，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。

hbase中的数据以什么形式存储

1、HBase是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据存储方式。hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

2、HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

3、数据模型：HBase采用列式存储模型，数据被组织成行和列的形式，每一行都有一个唯一的行键来标识。行键是按照字典顺序排序的，方便进行范围查询。每个列族包含一系列列，列被动态定义，可以根据实际需要灵活增减。

4、hbase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

5、HBase是一个列式存储的分布式数据库，它支持的数据格式包括以下几种：字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符。字节数组类型（byte[]）：字节数组是HBase中的基本数据类型，可以用于存储任何类型的数据。

5种词频统计方法比较汇总

分析文本处理能力微词云：面对海量文本，如20万至100万字，表现稳健，适合大文本分词，处理量范围广泛。清薄词频统计则针对小规模，5万字以下，而纽扣词云则偏重1万字以内，优词云和7890站长工具则处理量更有限。

先说中文词频统计，网上有不少半成品的软件或工具，如ROST系列ROSTCM6，ROST WordParser等，还有MyZiCiFreq及Excel版本的“词频分析工具@Excel大全”，除此之外其他免费的词频统计软件基本就是花瓶。这些软件都可以在网上下载下来。其中，Rostcm6功能强大，但可惜已经不再更新。

首先在excel表格中选中需要进行筛选和统计的数据单元格。然后点击“插入”选项卡中的“数据透视表”选项图标。然后将“词语”项拖入“行”和“计数项”的“值”窗口。即可根据所有的词组显示出计数结果，可以清楚地看到所有词汇的数量。

2019数据架构选型必读:1月数据库产品技术解析

1、应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。

2、中间件给上层应用提供熟悉的JDBC API，内部通过 sql解析、 sql重写、 sql路由 等一系列的准备工作获取真正可执行的sql，然后底层再按照传统的方法(比如数据库连接池)获取物理连接来执行sql，最后把数据 结果合并 处理成ResultSet返回给应用层。

3、在数据驱动的时代，分析型数据库犹如一盏明灯，为大数据挖掘提供了强大的引擎。MPP（大规模并行处理）数据库，如Teradata、Vertica、Greenplum等，凭借其独特的多节点架构，重塑了数据处理的格局。控制节点是指挥中心，负责任务编译，而计算节点则像并行的运算工厂，协同执行任务。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计

1、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。rowkey：行键设计的三个原则唯一必须在设计上保证其唯一性。

2、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。

3、目前针对这种较大KeyValue写入性能较差的问题还没有直接的解决方案，好在社区已经意识到这个问题，在接下来即将发布的下一个大版本HBase 0.0版本会针对该问题进行深入优化，详见 HBase MOB ，优化后用户使用HBase存储文档、图片等二进制数据都会有极佳的性能体验。

4、基于此我们可以控制在建表的时候，创建多个空region，并确定每个region的起始和终止rowkey，这样只要我们的rowkey设计能均匀的命中各个region，就不会存在写热点问题。自然split的几率也会大大降低。当然随着数据量的不断增长，该split的还是要进行split。像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。

5、排序 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。

6、我们都知道 HBase 的数据根据 rowkey 字典序排序的，理解这个概念很重要。根据 wiki 解释：通俗的理解，字典序是把字符左对齐，从 左到右比 大小的排序，一旦比出大小就停止比较后续的字符。

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