目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro

重点:HBase的基本数据模型.拓扑结构.部署配置方法,并介绍通过命令行和编程方式使用HBase的基本方法. HBase:一种列存储模式与键值对相结合的NoSQL软件,但更多的是使用列存储模式,底层的数据文件采用HDFS存储,其文件结构和元数据等由自身维护. HBase是Hadoop的重要成员,提供了分布式数据表和更高效的数据查询能力,弥补了HDFS只能进行文件管理以及MapReduce不适合完成实时任务的缺陷. HBase利用HDFS实现数据分布式存储,数据分块以及多副本等,HBase在此基础

Hive架构流程(十分重要,结合图进行记忆理解)当客户端提交请求,它先提交到Driver,Driver拿到这个请求后,先把表明,字段名拿出来,去数据库进行元数据验证,也就是Metasore,如果有,返回有,Driver再返回给Complier编译器,进行HQL解析到MR任务的转化过程,执行完之后提交回给Driver一个MR任务,然后提交到Hadoop集群,交给YRAN进行接收请求并处理,产生结果,把结果再返回给Driver, Driver再把结果返回给客户端进行显示. 当写了一串非常复杂的SQL

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库”BigTable”. HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力,ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive

HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库"BigTable". HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力.ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive 为 HBase 提供了高层语言支持,使其能够进行数据统计(可实现多表 join 等).Sqoop 则为其提供 RDBM

一.Hbase的六大特点: (1).表大:一个表可以有数亿行,上百万列. (2).无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一个表中的不同行的可以有截然不同的列. (3).面向列:HBase是面向列的的存储和权限控制,列族独立索引. (4).稀疏:空(null)列并不占用空间,表可以设计的非常稀疏. (5).数据类型单一:HBase中的数据都是字符串,没有类型. (6).数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下版本号自动分配,是单元格插入时的时间戳.

看了<从数据角度解析福州美食>后难免心痒,动了要分析合肥餐饮业的念头,因此特地写了Node.js爬虫爬取了合肥的大众点评数据.分析数据库我并没有采用MySQL而是用的MongoDB,是因为爬取的数据存在字段缺失的情况(schema不一致). 1. 数据准备 MongoDB简介 不同于MySQL,MongoDB是一种Schema-less的NoSQL数据库:与ElasticSearch类似,最小存储单元Document为BSON object.MySQL与MongoDB的基本概念对比: MySQ

许多Linux使用者安装操作系统时都会遇到这样的困境:如何精确评估和分配各个硬盘分区的容量,如果当初评估不准确,一旦系统分区不够用时可能不得不备份.删除相关数据,甚至被迫重新规划分区并重装操作系统,以满足应用系统的需要. LVM是Linux环境中对磁盘分区进行管理的一种机制,是建立在硬盘和分区之上.文件系统之下的一个逻辑层,可提高磁盘分区管理的灵活性.RHEL5默认安装的分区格式就是LVM逻辑卷的格式,需要注意的是/boot分区不能基于LVM创建,必须独立出来. LVM的配置过程也很简单,并不是

一.LVM介绍LVM是 Logical Volume Manager(逻辑卷管理)的简写,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制LVM - 优点:LVM通常用于装备大量磁盘的系统,但它同样适于仅有一.两块硬盘的小系统. 小系统使用LVM的益处: 传统的文件系统是基于分区的,一个文件系统对应一个分区.这种方式比较直观,但不易改变: 1.不同的分区相对独立,无相互联系,各分区空间很易利用不平衡,空间不能充分利用: 2.当一个文件系统/分区已满时,无法对其扩充,只能采用重新分区/建立文件系统

我们每天都在使用数据库,我们部门使用最多的关系数据库有Sqlserver,Oracle,有没有想过这些数据库是怎么存放到操作系统的文件中的?有时候为了能够设计出最优的表结构,写出高性能的Sqlserver脚本,处理海量数据并发,我们必须解底层原理.由于个人兴趣最近研究了下Sqlserver的文件存储,由于水平有限,下面只讲解Sqlserver的最小存储单元-页. 什么是页,区? 什么会有一个页的概念,我们知道对于操作系统来说,文件可以认为是一个很大 的线性空间,如果按地址空间顺序分配容量(也就是

本系列宗旨:真正掌握OCP考试中所考察的技能,坚决不做Paper OCP! 实验环境:RHEL 6.4 + Oracle 11.2.0.4 OCP考点实战演练02-日常维护篇 1.数据库体系结构和ASM 2.内存管理技术 3.管理磁盘空间和资源 4.配置数据库诊断 5.使用调度程序自动完成任务 6.数据库全球化 7.使用数据库调整顾问程序 Reference 1.数据库体系结构和ASM 1.1 数据库体系结构 需要了解的基本体系概念: 逻辑存储结构{表空间(字典管理的表空间,本地管理的表空间:使

数据库简介 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库.SQL 是 Structured Query Language(结构化查询语言)的首字母缩写词. 定义 数据库,简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增.截取.更新.删除等操作. 数据库指的是以一定方式储存在一起.能为多个用户共享.具有尽可能小的冗余度的特点.是与应用程序彼此独立的数据集合. 在经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”,并根据管

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

参考文献: HashMap的工作原理 java中HashMap重要性质和优化总结 一.HashMap的基本了解 基本定义:根据源代码的描述可知,HashMap是基于哈希表的Map接口的实现,其包含了Map接口的所有映射操作,并且允许使用null键和null值. 与HashTable的区别:HashMap可以近似地看成是HashTable,但是它是非线程安全的,并且允许使用null键和null值,而这些都与HashTable恰巧相反.注:HashMap可以使用ConcurrentHashMap代替

作者:張道遠链接:https://www.zhihu.com/question/27862634/answer/38506197来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 3 个因素导致现在的地址对齐约定: 生活很艰难 世界多姿多彩,世上有各种不同的人存在 但我们还是要在一起呀在一起 以下以最简,理想的模型进行讨论. 计算机的不同组件对“对齐”有不同的看法.比如一个最小存储单位为 8 字节的内存来说.访问地址1, 大小为 4 字节的数据.只需读取地址 0 的

PV(physical volume):物理卷在逻辑卷管理系统最底层,可为整个物理硬盘或实际物理硬盘上的分区.VG(volume group):卷组建立在物理卷上,一卷组中至少要包括一物理卷,卷组建立后可动态的添加卷到卷组中,一个逻辑卷管理系统工程中可有多个卷组.LV(logical volume):逻辑卷建立在卷组基础上,卷组中未分配空间可用于建立新的逻辑卷,逻辑卷建立后可以动态扩展和缩小空间.PE(physical extent):物理区域是物理卷中可用于分配的最小存储单元,物理区域大小在建

oracle 体系结构 数据库的体系结构是指数据库的组成.工作过程与原理,以及数据在数据库中的组织与管理机制. 1. oracle工作原理: 1).在数据库服务器上启动Oracle实例:2).应用程序在客户端的用户进程中运行,启用Oracle网络服务驱动器与服务器建立连接:3).服务器运行Oracle网络服务驱动器,建立专用的服务器进程执行用户进程:4).客户端提交事务:5).服务器进程获取sql语句并检查共享池中是否有相似的sql语句,如果有,服务器进程再检查用户的访问权限:否则分配新的sql