HBase和MySQL是两种不同类型的数据库系统，它们各自具有独特的特点和适用场景。以下是对HBase和MySQL在CentOS上的安装与配置、性能对比和应用场景的详细对比：
安装与配置
HBase在CentOS上的安装与配置：
- 准备工作：
- 安装JDK并配置JAVA_HOME环境变量。
- 安装Hadoop（如果使用Hadoop集群）并配置Hadoop环境变量。
- 安装Zookeeper（如果使用Zookeeper集群）并配置Zookeeper环境变量。
- 下载HBase安装包。
- 安装步骤：
- 解压HBase安装包。
- 配置HBase环境变量，编辑hbase-env.sh文件。
- 配置HBase，编辑hbase-site.xml文件。
- 配置regionservers文件，添加所有节点的IP地址和主机名映射。
- 启动HBase服务。
- 高可用性配置：
- 设置Zookeeper集群。
- 配置HBase Master的自动故障转移。
MySQL在CentOS上的安装与配置：
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通过yum源安装：
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配置yum源。
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安装MySQL服务器。
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启动并设置开机自启。
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设置root用户密码。
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手动编译安装：
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下载MySQL源码包。
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安装依赖包。
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编译并安装MySQL。
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初始化MySQL并设置开机自启。
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设置root用户密码。
性能对比
性能差异：
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写入性能：
- HBase：适用于大规模数据集，提供高并发的读写操作支持，使用LSM树结构优化写操作。
- MySQL：适用于小规模到中等规模的数据集，使用ACID事务保证数据完整性和一致性，写入性能受到数据库服务器硬件和配置的影响。
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扩展性：
- HBase：完全分布式系统，支持数据分片和故障自恢复，能够轻松应对数据量和访问量的快速增长。
- MySQL：可以通过分库分表等方式进行扩展，但在处理超大规模数据集时扩展性相对有限。
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查询性能：
- HBase：在处理大规模数据时，读取性能较高，尤其是在读取稀疏列族数据时。
- MySQL：在处理结构化数据和复杂查询时性能更优。
应用场景
HBase：
- 适用于大数据处理、实时数据分析和云计算环境，特别是需要存储海量数据和非结构化数据的场景。
- 适用于需要高度可扩展性和灵活数据模型的场景，如大数据存储和分析、日志处理、实时数据流处理等。
MySQL：
- 适用于在线事务处理、小规模到中等规模的数据存储和查询，以及需要丰富SQL功能的应用场景。
- 适用于需要强一致性和事务支持的应用场景，如电子商务、金融系统、人力资源管理等。
生态系统
HBase：
- 具有活跃的社区和完整的生态系统，支持Hadoop、Hive、Pig、Spark等开源框架。
MySQL：
- 拥有广泛的生态系统，包括Percona、MariaDB等第三方分支和扩展，以及各种工具和插件。
部署方式
HBase：
- 是一种分布式数据库，通常运行在由数百台服务器组成的大型集群上，这些服务器可以分布在不同的数据中心或地理位置上，以提供高可用性和水平扩展。
MySQL：
- 通常在单一服务器上运行，可以通过主从复制或者分片技术实现高可用性和水平扩展。
综上所述，如果您的应用需要处理大规模数据集，并且对实时读写操作有较高要求，HBase可能是更好的选择。如果您的应用需要强一致性事务支持，并且数据量相对较小，MySQL可能更适合。在选择数据库系统时，还需要考虑系统的维护成本、技术团队的熟悉程度以及未来的扩展需求等因素。