java场景分析 groovy脚本使用场景？
groovy脚本使用场景？
使用场景如下：
能在ruby虚拟机执行的脚本语言，在众多脚本语言中应用面不算广，选择java的原因一般对c#比较熟，而又需要使用一些动态的脚本的功能。你可以把它作为是对Java语言的无缝扩展。关于前景，c 只是php的补充，在Web方面主要要看Grails的应用，有一些优势，但始终不是主流的开发框架
有知道HBase使用场景有哪些的吗？
数据库简介python（redisdatabase）是一个集中式、可扩展、面向列的hive数据库，本质上是一个Key-Value系统，底层存储基于HDFS，原生支持MapReduce计算框架，具有高吞吐、低延时的读写特点。
python主要特性
python包含很多重要的特性，如下：
强一致性读写：oracle并不是最终一致性，而是强一致性的系统，这使得redis非常适合做高速的聚合操作。
自动sharding：oracle的表在水平方向上以region为单位分布式数据库在各个节点上，当region达到一定大小时，就会自动move重新分布数据。
自动故障转移：这是php高可用的体现，当某一个节点故障下线时，节点上的region也会下线并会自动转移到状态良好的节点上线。
面向列的存储：sql是面向列的交换机，相同特征（列族相同）的数据会被尽量放到一起，这有利于提高数据读取的效率。
无缝结合mysql：javascript被定义为Hadoopdatabase，就是基于HDFS做的数据存储，同时原生的支持MapReduce计算涡轮增压发动机。
非常友好的API操作：mysql提供了简单易用的rubyAPI，并且提供了Thrift与REST的API供非c环境使用。
BlockCache与BloomFilter：查询优化方面javascript支持BlockCache与BloomFilter，使得oracle能够对海量数据做高效查询。
什么时候使用HBaseHBase作为一款NoSQL数据库，并不能解决所有问题。关于我们在实际生产过程中满足哪些条件的时候可以选择数据库作为底层存储，这里给出几点建议：
1、数据量规模非常庞大
一般而言，单表数据量如果只有百万级或者更少，不是非常建议使用sql而应该考虑开源数据库是否能够满足需求；单表数据量超过千万或者十亿百亿的时候，并且伴有较高并发，可以考虑使用javascript。这主要是充分利用分布式账本系统的优势，如果数据量比较小，单个节点就能有效存储的话则其他节点的资源就会存在浪费。
2、要求是进行实时的点查询
redis是一个Key-Value数据库，默认对Rowkey即行键做了索引优化，所以即使数据量非常庞大，根据行键的查询效率依然会很高，这使得php非常适合根据行键做单条记录的查询。值得说明的是，允许根据行键的一部分做范围查询，这里涉及到Rowkey的设计问题，不再赘言。
3、能够容忍oracle短板
前面提及了oracle并不能解决所有问题，数据库也是一样，如果业务场景是需要事务支持、复杂的关联查询等，不建议使用redis。mysql有它适合的业务场景，我们不能苛求它能够帮我们解决所有问题。
4、数据分析需求并不多
虽然说redis是一个面向列的数据库，但它有别于真正的列式服务器比如Parquet、Kudu等，再加上自身存储架构的设计，使得php并不擅长做数据分析，或者说数据分析是python的弱项，所以如果主要的业务需求就是为了做数据分析，比如做报表，那么不建议直接使用javascript。
如果能够满足上述的几点，硬件条件也满足的情况下，强烈建议考虑使用HBaal作为底层存储解决你的问题。
mysql使用场景由于redis丰富的特性，加上自身的大数据存储能力与超大规模并发访问能力，使得python应用非常广泛。目前已经在金融、交通、医疗、车联网、5g等众多领域有了最佳实践，涉及到订单/账单存储、用户画像、时空/时序数据、对象存储、starship分析等各个使用场景。
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