ClickHouse、HBase 和 Elasticsearch 各自有独特的优势和应用场景。选择合适的技术取决于具体的需求: ClickHouse适合大规模的实时数据分析和报表生成。 HBase专注于高频的数据读写,特别适合需要随机访问的场景。 Elasticsearch则是实现快速检索与实时数据分析的首选。 类图示例 以下是使用 Mermaid 语法的类图示例: 通过这篇...
In the world of big data processing, ClickHouse, Elasticsearch (ES), and HBase are three popular choices for storing and querying large volumes of data. Each of these databases has its own strengths and weaknesses, making it crucial to understand their differences to choose the right tool for...
RowKey的设计对查询也有一定限制,所以Hbase不太适合; 数据读取效率问题:HBase的数据读取方式是通过扫描整个表或者通过索引查找特定行来实现的,这种方式在处理大量数据时效率较低,尤其是在实时数据分析场景下,需要快速响应用户的查询请求,但是HBase的读取速度无法满足这个需求。 5.ClickHouse ClickHouse的特点是高速、可扩展...
RowKey的设计对查询也有一定限制,所以Hbase不太适合; 数据读取效率问题:HBase的数据读取方式是通过扫描整个表或者通过索引查找特定行来实现的,这种方式在处理大量数据时效率较低,尤其是在实时数据分析场景下,需要快速响应用户的查询请求,但是HBase的读取速度无法满足这个需求。 5.ClickHouse ClickHouse的特点是高速、可扩展...
ES、Hbase、MySQL、ClickHouse、Hive都有自己的API,为了能够对接不同的应用场景,为了使用得在上层做大量的开发工作。当目标系统发生变化时,我们需要数据迁移工具,例如Kafka、Flink等进行数据ETL与转化。 而在SLS设计中,数据的查询分析都通过SQL进行(也能通过标准JDBC访问),这样无论是查询时序数据、Log、Trace数据都能快...
①每天运行导数任务,把现有的千万量级的底池数据(Hive 表)导入到 Clickhouse 中,后续使用 CK 表进行数据筛选。 ②将业务配置的筛选规则和排序规则,构建为一个筛选 + 排序对象 SelectionQueryCondition。 ③从 CK 底池表取目标数据时,开启多线程,进行分页筛选,将获取到的目标数据存放到 result 列表中。
每天运行导数任务,把现有的千万量级的底池数据(Hive 表)导入到 Clickhouse 中,后续使用 CK 表进行数据筛选。 将业务配置的筛选规则和排序规则,构建为一个「筛选 + 排序」对象 SelectionQueryCondition。 从CK 底池表取「目标数据」时,开启多线程,进行分页筛选,将获取到的「目标数据」存放到 result 列表中。
ES+Hbase 组合方案 RediSearch+RedisJSON 组合方案 初版设计方案 整体方案设计为: 先根据配置的「筛选规则」,从底池表中筛选出「目标数据」 在根据配置的「排序规则」,对「目标数据」进行排序,得到「结果数据」 技术方案如下: ①每天运行导数任务,把现有的千万量级的底池数据(Hive表)导入到 Clickhouse 中,后续使...
如，clickhouse、doris等，经常出现在各种性能对比的场景中，强调各自性能强悍，等你真上了船，发现一堆...
ES+Hbase 组合方案 RediSearch+RedisJSON 组合方案 初版设计方案 整体方案设计为: 先根据配置的「筛选规则」,从底池表中筛选出「目标数据」 在根据配置的「排序规则」,对「目标数据」进行排序,得到「结果数据」 技术方案如下: ①每天运行导数任务,把现有的千万量级的底池数据(Hive表)导入到 Clickhouse 中,后续使...