Hive、Hbase、mysql的区别
1、Hive和HBase的区别
1）hive是sql语言，通过数据库的方式来操作hdfs文件系统，为了简化编程，底层计算方式为mapreduce。
2）hive是面向行存储的数据库。
3）Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。
4）HBase为查询而生的，它通过组织起节点內所有机器的內存，提供一個超大的內存Hash表 。
5）hbase不是关系型数据库，而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库，不支持sql。
6）hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引
图解大数据 | Hive与HBase详解@海量数据库查询
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的、分布式面向列的数据库，包含Region Server、HBase Master、ZooKeeper等三个组件。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用于结构化数据的查询、分析和汇总。
百万TPS高吞吐、秒级低延迟，阿里搜索离线平台如何实现？
阿里主搜（淘宝天猫搜索）是搜索离线平台非常重要的一个业务，具有数据量大、一对多的表很多、源表的总数多和热点数据等特性。对于将主搜这种逻辑复杂的大数据量应用迁移到搜索离线平台总是不缺少性能的挑战，搜索离线平台经过哪些优化最终实现全量高吞吐、增量低延迟的呢？
深入探讨LSM Compaction机制
compaction在以LSM-Tree为架构的系统中是非常关键的模块，log append的方式带来了高吞吐的写，内存中的数据到达上限后不断刷盘，数据范围互相交叠的层越来越多，相同key的数据不断积累，引起读性能下降和空间膨胀。因此，compaction机制被引入，通过周期性的后台任务不断的回收旧版本数据和将多层合并为一层的方式来优化读性能和空间问题。而compaction的策略和任务调度成为新的难题，看似简单的功能，实则需要各方面的权衡，涉及空间、I/O、cpu资源和缓存等多个层面。这篇文章将从compaction策略、挑战、几个主流lsmtree系统的实现和学术上的研究几个方向来探讨
