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ROLAP与大数据

OLAP 大数据相关的场景比较多,常见的有:ETL(数据提取、转换、加载)、实时流式(监控报警、风控等)、机器学习(推荐引擎、用户画像等)、非结构化分析(视频、图片、语音、文本等)、海量大数据在线存储(HBase)、搜索及我们本文讲的OLAP。 其中OLAP(在线联机分析)在很多企业占住分析类的大部分。按照一般的理论又分为,M-OLAP,R-OLAP,H-OLAP。简单区别就是 M-OLAP是基于多维数组的存储模型,也是最原始的OLAP,但需要对数据进行预处理才能形成多维结构,大数据领域Kylin属于此类;R-OLAP是完全基于关系模型进行存放的,只是它根据分析的需要对模型的结构和组织形式进行了优化,目前MPP(greenplum)及MPP on HDFS(Presto、Impala)及SQL on DAG(Hive、Spark)均

HBase-1.2.4LruBlockCache实现分析(一)

一、简介 BlockCache是HBase中的一个重要特性,相比于写数据时缓存为Memstore,读数据时的缓存则为BlockCache。 LruBlockCache是HBase中BlockCache的默认实现,它采用严格的LRU算法来淘汰Block。 二、缓存级别 目前有三种缓存级别,定义在BlockPriority中,如下: public enum BlockPriority { /** * Accessed a single time (used for scan-resistance) */ SINGLE, /** * Accessed multiple times */ MULTI, /** * Block from in-memory store */ MEMORY } 1、SINGLE:主要用于scan等,避免大量的这种一次的访问导致缓存替换; 2、MULTI:多次缓存; 3、MEMORY:常驻缓存的,比如meta信息等。 三、缓存实现分析 LruBlockCache缓存的实现在方法cacheBlock()中,实现逻辑如下: 1、...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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