hbase和mysql的区别？hbase支持sql查询吗

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hbase特性有哪些

首先，我们从概念上了解什么是hbase

HBase其实一个缩写，是HadoopDatabase的简称，从问世之初，就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据、实现数据分布式存储提供可靠的方案。

其次、我们从不同角度来人事hbase

1、从功能上来讲

HBase不折不扣是一个数据库，与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样，对外提供数据的存储和读取服务。

2、从应用的角度来说

HBase与一般的数据库又有所区别，HBase本身的存取接口相当简单，不支持复杂的数据存取，更不支持SQL等结构化的查询语言；HBase也没有除了rowkey以外的索引，所有的数据分布和查询都依赖rowkey。所以，HBase在表的设计上会有很严格的要求。

3、从架构上讲

HBase是分布式数据库的典范，这点比较像MongoDB的sharding模式，能根据键值的大小，把数据分布到不同的存储节点上，MongoDB根据configserver来定位数据落在哪个分区上，HBase通过访问Zookeeper来获取-ROOT-表所在地址，通过-ROOT-表得到相应.META.表信息，从而获取数据存储的region位置。

最后，我们来分析一下hbase的特点

1、适合大量插入同时key-value查询，例如可以输入一个key查询一个value，还可以输入一组key查询一组value。

2、瓶颈是硬盘的传输速度，因为有大量的插入操作和读出操作，使用SSDSCSIIDE不同的硬盘效率是不同的。

3、适合数据分析。

4、列式数据库会把相同列的数据都放在一块即列为单位存储。当我们查询某一列的时候只需要调出相应的块即可，这样还可以减少很多I/O。

5、如果数据元素间的相似性很高的话可以进行大幅度的压缩，相似度越高压缩比越大，甚至可以压缩到原来十几分之一、上百分之一。即节约了空间又减少了I/O，从而提高性能。

6、hbase只有主键索引，它使用的是LSM（LogStructureMerge）索引，因为hbase所有的修改都是使用追加方式完成的，从数据流上看按照顺序方式写入与日志写入的方式相同，我们又可以认为数据和日志一体化，这又节约了很多空间。

Python里面有什么好用且有趣的模块

如果你想下载腾讯视频、优酷、爱奇艺里面的视频，你一定要试试you-get这个模块，实在太好用了，当然也可以下载youtube的视频，让我惊艳的是它居然支持国内网站下载。

You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），以防没有其他方便的方法。

以下是您如何使用它从YouTube下载视频：

这可能是为什么你可能想要使用它：

您在互联网上享受了一些东西，只是想为了您自己的乐趣下载它们。

您可以通过计算机在线观看自己喜欢的视频，但禁止保存。您觉得自己无法控制自己的计算机。（并不是一个开放的Web应该如何工作。）

您希望摆脱任何闭源技术或专有JavaScript代码，并禁止在您的计算机上运行Flash等内容。

你是黑客文化和自由软件的坚持者。

你能得到什么：

在媒体播放器中流式传输在线视频。没有网络浏览器，没有更多广告。

通过抓取网页下载（感兴趣的）图像。

下载任意非HTML内容，即二进制文件。

有兴趣的朋友可以试一试，做为一个资深电影迷，上手也简单，真的挺好用的。

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sparksql可以处理外部数据库吗

可以处理外部数据

SparkSQL开放了一系列接入外部数据源的接口，来让开发者可以实现SparkSQL可以加载任何地方的数据，例如mysql，hive，hdfs，hbase等，而且支持很多种格式如json,parquet,avro,csv格式…

SparkSQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。

Java具体是做什么的

大家都知道Java的用途是很多的，现在编程语言是非常受欢迎的，而Java作为编程语言中最受欢迎的一门语言，其地位是不容小觑的。很多人都想学习Java，那么Java到底是做什么的呢？

大家都知道Java在开发中是占有非常重要的地位，Java可以做网站、可以做手机APP、可以编写小程序、小游戏等等，作用是非常强大的。

想要学习Java的同学们建议你们去看高淇老师的Java300集（可以在百战程序员或者尚学堂的官网上免费领取资料），高淇老师是拥有很多年的教学经验，资历丰富，讲课幽默，是非常受学生们的欢迎的，是学习Java小白的福利呦，想要学习Java的同学们抓紧了呦！

mycat 和hbase对比

Mysql：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、GroupReplication架构模型（此处以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。

Hbase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

数据湖、数据仓库、数据中台，有什么区别

数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。

数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。

数据仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。

数据中台是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台距离业务更近，能更快速的相应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准。

数据湖、数据仓库更多地是面向不同对象的不同形态的数据资产。而数据中台更多强调的是服务于前台，实现逻辑、标签、算法、模型的复用沉淀。

数据中台像一个“数据工厂”，涵盖了数据湖、数据仓库等存储组件，随着数据中台的发展，未来很有可能数据湖和数据仓库的概念会被弱化。

小结

数据空间持续增长，为了更好地发挥数据价值，未来数据技术趋于融合，同时也在不断创新。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。