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- 引子随着移动互联网时代的到来，大数据时代 也随之而至。无数的信息流与数据流在各种系统和设备中涌动，如何高效地存储与处理这些海量数据，成为了当今技术领域的一大挑战。作为Apache旗下的分布式存储与计算框架，Hadoop 一直在大数据处理领域占有重要地位，凭借其强大的扩展性和可靠性，广泛应用于各类大规模数据处理任务。本文将借鉴Hadoop的设计思想，使用Java实现其一大核心功能：MapRe... 引子随着移动互联网时代的到来，大数据时代 也随之而至。无数的信息流与数据流在各种系统和设备中涌动，如何高效地存储与处理这些海量数据，成为了当今技术领域的一大挑战。作为Apache旗下的分布式存储与计算框架，Hadoop 一直在大数据处理领域占有重要地位，凭借其强大的扩展性和可靠性，广泛应用于各类大规模数据处理任务。本文将借鉴Hadoop的设计思想，使用Java实现其一大核心功能：MapRe...
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- Hive能够把SQL语句转化为MapReduce任务来执行，从而大大降低了学习成本。尽管Hive在数据仓库的统计分析方面表现出色，但它也有其局限性。由于Hive构建在静态批处理的Hadoop之上，而Hadoop本身具有较高的延迟和作业调度开销，因此，在处理大规模数据集时，Hive可能无法实现低延迟的快速查询。 Hive能够把SQL语句转化为MapReduce任务来执行，从而大大降低了学习成本。尽管Hive在数据仓库的统计分析方面表现出色，但它也有其局限性。由于Hive构建在静态批处理的Hadoop之上，而Hadoop本身具有较高的延迟和作业调度开销，因此，在处理大规模数据集时，Hive可能无法实现低延迟的快速查询。
- ClickHouse是一款专注于OLAP（联机分析处理）的列式存储数据库，以其极致的查询性能、高压缩率和实时分析能力著称。它通过列式存储、向量化查询引擎及分布式架构，满足大规模数据复杂聚合需求，适用于实时日志分析、用户行为分析等场景。然而，ClickHouse不支持事务（ACID），JOIN性能较弱，且对单行更新/删除效率低，不适合OLTP场景。其丰富的表引擎（如MergeTree系列）和数据类型 ClickHouse是一款专注于OLAP（联机分析处理）的列式存储数据库，以其极致的查询性能、高压缩率和实时分析能力著称。它通过列式存储、向量化查询引擎及分布式架构，满足大规模数据复杂聚合需求，适用于实时日志分析、用户行为分析等场景。然而，ClickHouse不支持事务（ACID），JOIN性能较弱，且对单行更新/删除效率低，不适合OLTP场景。其丰富的表引擎（如MergeTree系列）和数据类型
- Hadoop生态系统如同一座工业城市，包含HDFS、MapReduce、YARN等核心组件，协同处理海量数据。SQL作为经典数据语言，在Hadoop中通过Hive等工具发挥重要作用，降低使用门槛、提升查询效率，并助力数据集成与治理。二者的结合推动了大数据技术发展，未来将在AI、物联网等领域展现更大潜力，持续优化数据处理与分析能力，为科学决策提供有力支持。 Hadoop生态系统如同一座工业城市，包含HDFS、MapReduce、YARN等核心组件，协同处理海量数据。SQL作为经典数据语言，在Hadoop中通过Hive等工具发挥重要作用，降低使用门槛、提升查询效率，并助力数据集成与治理。二者的结合推动了大数据技术发展，未来将在AI、物联网等领域展现更大潜力，持续优化数据处理与分析能力，为科学决策提供有力支持。
- Flume配置多个Sink源Apache Flume是一个分布式的、可靠的、高可用的系统，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有简单灵活的架构，基于流式数据流模型设计，可以将数据从多个来源收集并传输到指定的目标存储系统。在实际应用中，我们经常需要将数据发送到不同的目的地，例如HDFS、HBase或Kafka等。为了实现这一需求，Flume支持配置多个Sink来同时处理数据流。本文将详... Flume配置多个Sink源Apache Flume是一个分布式的、可靠的、高可用的系统，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有简单灵活的架构，基于流式数据流模型设计，可以将数据从多个来源收集并传输到指定的目标存储系统。在实际应用中，我们经常需要将数据发送到不同的目的地，例如HDFS、HBase或Kafka等。为了实现这一需求，Flume支持配置多个Sink来同时处理数据流。本文将详...
- 导读：拉卡拉早期基于 Lambda 架构构建数据系统面临存储成本高、实时写入性能差、复杂查询耗时久、组件维护复杂等问题。为此，拉卡拉选择使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch、Hive、Hbase、TiDB、Oracle / MySQL 等组件，实现了 OLAP 引擎的统一、查询性能提升 15 倍、资源减少 52% 的显著成效。拉卡拉（股票代码 300773）是国内... 导读：拉卡拉早期基于 Lambda 架构构建数据系统面临存储成本高、实时写入性能差、复杂查询耗时久、组件维护复杂等问题。为此，拉卡拉选择使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch、Hive、Hbase、TiDB、Oracle / MySQL 等组件，实现了 OLAP 引擎的统一、查询性能提升 15 倍、资源减少 52% 的显著成效。拉卡拉（股票代码 300773）是国内...
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