1.neo4j介绍 Neo4j是由Java和Scala实现的开源NoSQL图数据库.自2003年开始研发,直到2007年正式发布第一版.Neo4j的源代码托管在GitHub上,技术支持托管在Stack Overflow和Neo4j Google讨论组上.Neo4j现如今已经被各种行业的数十万家公司和组织采用.Neo4j的使用案例涵盖了包括网络管理.软件分析.科学研究.路由分析.组织和项目管理.决策制定.社交网络等. 官方网站:https://neo4j.com 官方文档:https://neo4

HDF数据格式 Hierarchical Data Format,可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式,并且可以在不同类型的机器上传输,同时还有统一处理这种文件格式的函数库.大多数普通计算机都支持这种文件格式. 转自百度百科: 简介 HDF是用于存储和分发科学数据的一种自我描述.多对象文件格式.HDF是由美国国家超级计算应用中心(NCSA)创建的,以满足不同群体的科学家在不同工程项目领域之需要.HDF可以表示出科学数据存储和分布的许多必要条件.HDF被设计为: 自述性:对于一个HDF文件里

KafkaStreaming.scala文件 import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.kafka.{KafkaManagerAdd, KafkaUtils} import org.json4s.Defau

转发请注明引用和原文博客(http://www.cnblogs.com/wenBlog) 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章,但是只有非聚集列存储索引,今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引,也就是可更新列存储索引.在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式.叫做"列存储索引".前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引(http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html).其中对于在小表的指定值或者小范

一个网站如何能在客户的浏览器存储更多的数据呢? 在Html4的时代在浏览器端存储点网站个性化的数据,尤其是用户浏览器的痕迹,用户的相关数据等一般只能存储在Cookie中,但是大多是浏览器对于Cookie的限制也就逼迫网站存储数据尽量精简,想存储复杂的.关系型的用户数据就根本不可能了.但是进入Html5时代,这一切都不叫事... 一.本地存储由来的背景 众所周知Html4时代Cookie的大小.格式.存储数据格式等限制,网站应用如果想在浏览器端存储用户的部分信息,那么只能借助于Cookie.但是C

3.8  示例1:neo4j_exam 下面看一个简单的例子,然后看一下几个主要的存储文件,有助于理解<3–neo4j存储结构>描述的neo4j 的存储格式. 3.8.1    neo4j_exm 代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

现实中很多数据都是用图来表达的,比如社交网络中人与人的关系.地图数据.或是基因信息等等.RDBMS并不适合表达这类数据,而且由于海量数据的存在,让其显得捉襟见肘.NoSQL数据库的兴起,很好地解决了海量数据的存放问题,图数据库也是NoSQL的一个分支,相比于NoSQL中的其他分支,它很适合用来原生表达图结构的数据. 下面一张图说明,相比于其他NoSQL,图数据库存放的数据规模有所下降,但是更能够表达复杂的数据. 通常来说,一个图数据库存储的结构就如同数据结构中的图,由顶点和边组成. Neo4j是

在深入学习图形数据库之前,首先理解属性图的基本概念.一个属性图是由顶点(Vertex),边(Edge),标签(Lable),关系类型和属性(Property)组成的有向图.顶点也称作节点(Node),边也称作关系(Relationship):在图形中,节点和关系是最重要的实体,所有的节点是独立存在的,为节点设置标签,那么拥有相同标签的节点属于一个分组,一个集合:关系通过关系类型来分组,类型相同的关系属于同一个集合.关系是有向的,关系的两端是起始节点和结束节点,通过有向的箭头来标识方向,节点之间的

一个网站如何能在客户的浏览器存储更多的数据呢? 在Html4的时代在浏览器端存储点网站个性化的数据,尤其是用户浏览器的痕迹,用户的相关数据等一般只能存储在Cookie中,但是大多是浏览器对于Cookie的限制也就逼迫网站存储数据尽量精简,想存储复杂的.关系型的用户数据就根本不可能了.但是进入Html5时代,这一切都不叫事... 一.本地存储由来的背景 众所周知Html4时代Cookie的大小.格式.存储数据格式等限制,网站应用如果想在浏览器端存储用户的部分信息,那么只能借助于Cookie.但是C

在深入学习图形数据库之前,首先理解属性图的基本概念.一个属性图是由顶点(Vertex),边(Edge),标签(Lable),关系类型和属性(Property)组成的有向图.顶点也称作节点(Node),边也称作关系(Relationship):在图形中,节点和关系是最重要的实体,所有的节点是独立存在的,为节点设置标签,那么拥有相同标签的节点属于一个分组,一个集合:关系通过关系类型来分组,类型相同的关系属于同一个集合.关系是有向的,关系的两端是起始节点和结束节点,通过有向的箭头来标识方向,节点之间的

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修

3       neo4j存储结构 neo4j 中,主要有4类节点,属性,关系等文件是以数组作为核心存储结构:同时对节点,属性,关系等类型的每个数据项都会分配一个唯一的ID,在存储时以该ID 为数组的下标.这样,在访问时通过其ID作为下标,实现快速定位.所以在图遍历等操作时,可以实现 free-index. 3.1  neo4j 的 store 部分类图 3.1.1   CommonAbstractStore.java CommonAbstractStore 是所有 Store 类的基类,下面的

1       neo4j 中节点和关系的物理存储模型 1.1  neo4j存储模型 The node records contain only a pointer to their first property and their first relationship (in what is oftentermed the _relationship chain). From here, we can follow the (doubly) linked-list of relationshi

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no

HTML5 Web 存储 使用HTML5可以在本地存储用户的浏览数据. 早些时候,本地存储使用的是cookies.但是Web 存储需要更加的安全与快速. 这些数据不会被保存在服务器上,但是这些数据只用于用户请求网站数据上.它也可以存储大量的数据,而不影响网站的性能. 数据以 键/值 对存在, web网页的数据只允许该网页访问使用. 本地存储的背景 众所周知Html4时代Cookie的大小.格式.存储数据格式等限制,网站应用如果想在浏览器端存储用户的部分信息,那么只能借助于Cookie.但是Coo

一个网站如何能在客户的浏览器存储更多的数据呢? 在Html4的时代在浏览器端存储点网站个性化的数据,尤其是用户浏览器的痕迹,用户的相关数据等一般只能存储在Cookie中,但是大多是浏览器对于Cookie的限制也就逼迫网站存储数据尽量精简,想存储复杂的.关系型的用户数据就根本不可能了.但是进入Html5时代,这一切都不叫事... 一.本地存储由来的背景 众所周知Html4时代Cookie的大小.格式.存储数据格式等限制,网站应用如果想在浏览器端存储用户的部分信息,那么只能借助于Cookie.但是C

Hierarchical Data Format,可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式,并且可以在不同类型的机器上传输,同时还有统一处理这种文件格式的函数库.大多数普通计算机都支持这种文件格式. HDF是用于存储和分发科学数据的一种自我描述.多对象文件格式.HDF是由美国国家超级计算应用中心(NCSA)创建的,以满足不同群体的科学家在不同工程项目领域之需要. 关于HDF5的介绍,请查看HDF5的官方页面.和参考此文:科学存储数据格式-HDF5 此外,HDF5提供了JAVA接口,下面是jav

H5本地存储  一.本地存储由来的背景         众所周知Html4时代Cookie的大小.格式.存储数据格式等限制,网站应用如果想在浏览器端存储用户的部分信息,那么只能借助于Cookie.但是Cookie的这些限制,也就导致了Cookie只能存储一些ID之类的标识符等简单的数据,复杂的数据就更别扯了. 下面是Cookie的限制:  关闭浏览器再打开可读到 1, 大多数浏览器支持最大为 4096 字节的 Cookie. 2, 浏览器还限制站点可以在用户计算机上存储的 Cookie 的数量.

压缩和存储 1. Hadoop压缩配置 1) MR支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFAULT 无 DEFAULT .deflate 否 Gzip gzip DEFAULT .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无 LZ4 .lz4 否 Snappy 无 Snappy .snappy 否 为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器,如下表所示 压缩格式 对应的编码/解码器 D

目录 顺序存储与哈希索引 SSTable和LSM tree B-Tree 存储结构的比对 小结 本篇主要讨论的是不同存储结构(主要是LSM-tree和B-tree),它们应对的不同场景,所采用的底层存储结构,以及对应用以提升效率的索引. 所谓数据库,最基础的功能,就是保存数据,并且在需要的时候可以方便地检索到需要的数据.在这个基础上,演化出了不同的数据库系统,以及多种索引机制帮助检索数据.这篇我们就来讨论几种常见的数据存储和索引机制,主要是B-tree,LSM-Tree,以及它们对应的优缺点.

Hive详解(05) - 压缩和存储 Hadoop压缩配置 MR支持的压缩编码 压缩格式 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE DEFLATE .deflate 否 Gzip DEFLATE .gz 否 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO LZO .lzo 是 Snappy Snappy .snappy 否 为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器,如下表所示: 压缩格式 对应的编码/解码器 DEFLATE org.apache.hadoop.io.comp