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分布式NoSQL存储数据库Hbase_族的设计(五)

分布式NoSQL存储数据库Hbase_族的设计(五) 知识点01:课程回顾 Hbase存储原理 存储架构 Hbase:对外提供分布式内存 Master:集群管理 RegionServer...NoSQL存储数据库Hbase(五).assets/image-20210322105117623.png)] 随机取某一的一个值 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...(img-9a9g0u0B-1616666919964)(20210322_分布式NoSQL存储数据库Hbase(五).assets/image-20210322105145249.png)]...随机生成一条数据 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hm39BwML-1616666919965)(20210322_分布式NoSQL存储数据库Hbase...NoSQL存储数据库Hbase(五).assets/image-20210322103055968.png)] 知识点08:聊天系统案例:构建Rowkey 知识点09:聊天系统案例:测试写入代码

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分布式NoSQL存储数据库Hbase(六)

文章目录 分布式NoSQL存储数据库Hbase(六) 知识点01:回顾 知识点02:目标 知识点03:SQL on Hbase 知识点04:Hive on Hbase 介绍 知识点05:Hive on...的语法:DQL:select 知识点15:Phoenix的使用:预分区 知识点16:Phoenix的使用:加盐salt 知识点17:Phoenix的使用:视图 知识点18:Phoenix的使用:JDBC 分布式...NoSQL存储数据库Hbase(六) 知识点01:回顾 1....族设计 长度原则:名称没有别的意义,满足标识以后,越短越好 个数原则:族的个数不超过3个 1个:如果的个数比较少 2个或者3个:如果的个数达到30个及以上 2....优点:支持完善的SQL语句,可以实现各种复杂SQL的数据处理及计算,通过分布式计算程序实现,对大数据量的数据处理比较友好 缺点:不支持二级索引,数据量不是特别大的情况下,性能一般 应用 基于大数据高性能的离线读写

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    分布式NoSQL存储数据库Hbase Java API(四)

    文章目录 分布式NoSQL存储数据库Hbase(四) 知识点01:课程回顾 知识点02:课程目标 知识点03:存储设计:存储架构 知识点04:存储设计:Table、Region、RegionServer...:预分区 知识点10:Hbase表设计:Rowkey设计 分布式NoSQL存储数据库Hbase(四) 知识点01:课程回顾 知识点02:课程目标 Hbase存储设计 整个Hbase中的存储结构...-1616633798603)(20210319_分布式NoSQL存储数据库Hbase(四).assets/image-20210319091417912.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制...,建议将图片保存下来直接上传(img-WvMurhSI-1616633798606)(20210319_分布式NoSQL存储数据库Hbase(四).assets/image-20210319091609104...07:存储设计:HDFS中的存储结构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fLHCvTK8-1616633798610)(20210319_分布式NoSQL存储数据库

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    数据库MySQL-属性

    1.3 属性 1.3.1 是否为空(null|not null) null表示字段值可以为null not null字段值不能为空 练习 学员姓名允许为空吗?...在MySQL中只要是自动增长列必须是主键 1.3.4 主键(primary key) 主键概念:唯一标识表中的记录的一个或一组称为主键。...insert into stu25 values (3,'tom'); -- 可以直接插入数字 Query OK, 1 row affected (0.06 sec) -- 自动增长列可以插入null,让的值自动递增...truncate table删除数据后,再次插入从1开始 练习 在主键输入的数值,允许为空吗? 不可以 一个表可以有多个主键吗?...不可以 在一个学校数据库中,如果一个学校内允许重名的学员,但是一个班级内不允许学员重名,可以组合班级和姓名两个字段一起来作为主键吗? 对 标识(自动增长列)允许为字符数据类型吗?

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    分布式NoSQL存储数据库Hbase_MR集成Hbase:读写Hbase规则(九)

    分布式NoSQL存储数据库Hbase(九) 知识点01:课程回顾 知识点02:课程目标 MapReduce读写Hbase 重点:记住读写的规则 Spark中读写Hbase规则与MapReduce...是族的一个属性,用于数据查询时对数据的过滤,类似于ORC文件中的布隆索引 实现 族属性:BLOOMFILTER => NONE | ‘ROW’ | ROWCOL NONE :不开启布隆过滤器...自动判断是否包含需要的rowkey,如果包含就读取这个文件,如果不包含就不读这个文件 ROWCOL:行列级布隆过滤 生成StoreFile文件时,会将这个文件中有哪些Rowkey的以及对应的族和的信息数据记录在文件的头部...当读取StoreFile文件时,会从文件头部或者这个StoreFile中的所有rowkey以及的信息,自动判断是否包含需要的rowkey以及,如果包含就读取这个文件,如果不包含就不读这个文件 总结...Hbase通过布隆过滤器,在写入数据时,建立布隆索引,读取数据时,根据布隆索引加快数据的检索 知识点15:Hbase优化:族属性 知识点16:Hbase优化:其他优化 附录一:Maven依赖

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    数据库的方向 - 行vs

    虽然我还没有提到,但是你可以想象,如果是基于数据库,所有的数据都是以的形式存储的。回到之前的例子,假设每一的存储对应一个页面。...若此时你使用了列式的数据库,那就可以方便快捷的获取数据,因为每一的信息都是存储在一起的。例如,所有的“2013 Total Order”信息都是存储在同一中的。...可关键在于你使用列式数据库时,当你想要得到Alice的所有信息时,你又必须要读取大量的(页面)来获取所有的数据。 正因为此,才有了这些天有关列式数据库的讨论。...例如,如果你想要知道标记为“2013 Total Order”中的所有值,当你使用基于数据库时,你可以将这一放到内存中并统计所有值。...即使整个数据库都存放在内存里,也需要消耗大量的CPU资源,来将一行中的所有拼接起来。 下面总结这一课的关键内容。

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    数据库行存储及存储详解

    ,用来执行一些基本的、日常的事务处理,比如数据库记录的增、删、改、查等等 OLAP 则是分布式数据库的主要应用,它对实时性要求不高,但处理的数据量大,通常应用于复杂的动态报表系统上。...列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的,新兴的 Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。...但针对海量数据背景的OLAP应用(例如分布式数据库、数据仓库等等),行式存储的数据库就有些“力不从心”了,行式数据库建立索引和物化视图,需要花费大量时间和资源,因此还是得不偿失,无法从根本上解决查询性能和维护成本等问题...对于数据仓库和分布式数据库来说,大部分情况下它会从各个数据源汇总数据,然后进行分析和反馈,其操作大多是围绕同一属性的数据进行的,而当查询某属性的数据记录时,列式数据库只需返回与属性相关的值,在大数据量查询场景中...,列式数据库可在内存中高效组装各的值,最终形成关系记录集,因此可以显著减少IO消耗,并降低查询响应时间,非常适合数据仓库和分布式的应用。

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    分布式NoSQL存储数据库Hbase(一)Hbase的功能与应用场景、基本设计思想

    分布式NoSQL存储数据库Hbase(一) 知识点01:课程回顾 离线项目为例 数据生成:用户访问咨询数据、意向用户报名信息、考勤信息 数据采集 Flume:实时数据采集:采集文件或者网络端口...Sqoop:离线数据同步:采集数据库的数据 数据存储 HDFS:分布式离线文件存储系统 Hive:离线数据仓库 将HDFS上的文件映射成了表的结构,让用户可以通过数据库和表的形式来管理大数据...#分布式 可扩展 大数据存储数据库 Use Apache HBase™ when you need random, realtime read/write access to your Big Data...NoSQL数据库,能实现随机实时的大量数据的读写 大数据存储:分布式 + HDFS 实时数据读写 2、应用场景 电商:实时推荐 金融:实时风控、实时征信统计 交通:实时车辆监控 游戏:实时记录所有操作...划分规则按照大小划分:128M按照范围划分 6、概念对比 概念 MySQL Hbase 数据库 DataBase NameSpace 数据表 Table Table【分布式的】 数据分区 - Region

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    分布式 PostgreSQL 集群(Citus),分布式表中的分布选择最佳实践

    选择分布 Citus 使用分布式表中的分布将表行分配给分片。为每个表选择分布是最重要的建模决策之一,因为它决定了数据如何跨节点分布。...多租户应用 多租户架构使用一种分层数据库建模形式在分布式集群中的节点之间分布查询。数据层次结构的顶部称为 tenant id,需要存储在每个表的中。...只要分布提供了有意义的数据分组,就可以在组内执行关系操作。 Citus 中用于 hash 分布表的数据共存 PostgreSQL 的 Citus 扩展在能够形成数据库分布式数据库方面是独一无二的。...在 Citus 中,具有相同分布值的行保证在同一个节点上。分布式表中的每个分片实际上都有一组来自其他分布式表的位于同一位置的分片,这些分片包含相同的分布值(同一租户的数据)。...使用分布式数据库迁移或构建应用程序的成本(通过共置实现关系操作)通常大大低于迁移到限制性数据模型(例如 NoSQL)的成本,并且与单节点数据库不同,它可以随着规模的大小而横向扩展您的业务。

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    【黄啊码】MySQL入门—5、数据库小技巧:单个group by就会,多个呢?

    好了,先来解答上节课留下的问题:【注:由于周末临时用了别的电脑,所以数据会有所不同】我们在数据库表中新增一user_height表示身高,然后拿到所有数据:图片我们如果单单用user_age来分组看看结果如何...我来总结一下吧:简而言之就是这里边user_id不是聚合,在功能上也不是groug by所需要的字段。你:user_id不行?那user_name呢?...黄啊码:我发觉大聪明最近有长进了select user_age from user_info group by user_age;图片确实是可以的,这里就相当于把user_age当成聚合来使用。...你:【下次再也不出风头了】select user_age,user_height from user_info group by user_age,user_height;图片好了,多个进行group

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    【黄啊码】MySQL入门—5、数据库小技巧:单个group by就会,多个呢?

    好了,先来解答上节课留下的问题: 我们在数据库表中新增一user_height表示身高,然后拿到所有数据: 我们如果单单用user_age来分组看看结果如何: 你:这也太简单了吧,我来: select...我来总结一下吧:简而言之就是这里边user_id不是聚合,在功能上也不是groug by所需要的字段。 你:user_id不行?那user_name呢?...黄啊码:我发觉大聪明最近有长进了 select user_age from user_info group by user_age; 确实是可以的,这里就相当于把user_age当成聚合来使用...你:【下次再也不出风头了】 select user_age,user_height from user_info group by user_age,user_height; 好了,多个进行group

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    数据库快照,自定义函数与计算

    数据库快照,自定义函数与计算 1.数据库快照 数据库快照就是保存某个数据库在快照那一瞬间的状态.快照和备份原理上有所不同,但是功能有一点相同那就是可以将数据还原为备份的那个时刻.快照的原理是新建一个数据库指针...注意:数据库被快照以后是无法删除的.要删除数据库必须先把该数据库的所有快照删除. 2.自定义函数 在数据库->可编程性->函数->标量值函数中可以定义用户自己的函数....在数据库表设计的时候有一个比较特殊的不填写任何设计类型,用户不可以改变该的值,这就是计算....计算的值是通过一定的函数公式等以另一个或多个的值为输入值,计算出结果. 打开表或在新建表的时候,在属性下面就有"计算所得的规范"项,在"公式"中填入需要的公式便完成计算的设计....在计算中不能直接写比较复杂的逻辑,一般要结合自定义函数和计算,这样就可以完成各种复杂逻辑了.

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    数据库分布式事务

    数据库分布式事务 分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。...分布式理论 当我们的单个数据库的性能产生瓶颈的时候,我们可能会对数据库进行分区,这里所说的分区指的是物理分区,分区之后可能不同的库就处于不同的服务器上了,这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了...对数据库分布式事务有了解的同学一定知道数据库支持的2PC,又叫做 XA Transactions。...分布式事务的产生的原因 数据库分库分表 当数据库单表一年产生的数据超过1000W,那么就要考虑分库分表,具体分库分表的原理在此不做解释,以后有空详细说,简单的说就是原来的一个数据库变成了多个数据库。...这时候如果要同时对订单和库存进行操作,那么就会涉及到订单数据库和库存数据库,为了保证数据一致性,就需要用到分布式事务。 ? 以上两种情况表象不同,但是本质相同,都是因为要操作的数据库变多了!

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