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HBase的引出

行式存储和列式存储 如上图,第一个行式存储是以行为单位存储数据,三个颜色的代表三个不同行数据,而下面的是列式存储,以列为单位存储数据,四个颜色代表四个不同的列,箭头也是用来表示数据是如何存储的 在传统的RDBMS(关系型数据库)中,保存着一条完整的数据,如果查询数据的某列,需要将这行数据查询出来再进行过滤,这就造成了不必要的浪费,而在列式存储中,id存一起,name存一起,age存一起,一列的数据存一起,所以当我们不需要全部查询一条数据时,列式存储的优势就体现出来了,并且列式存储由于一列一列的存储,一列数据的数据类型都是一样的,而不是像RDBMS那样一行数据包含各种数据类型,所以列式存储的压缩比行式存储压缩好的多 RDBMS的问题 RDBMS存储结构相当严谨(ACID之类的限制),主要是保留用户产品订单等信息,但是这种结构非常适合有限的数据量,对于数据激增的情况,就会显得力不从心了 对于RDBMS激增的问题,首先我们要减少压力,增加用于并行读取的从服务器,将读写分离(增加机器,一台只用于写,一些只应付读,当然应付读数据的服务器总是比写服务器多的,因为大部分的请求都是点击操作是请求数据的...

HBase内的基本概念

上一篇文章,引出的有点简单哈哈,但是其他的概念是很重要的,还是需要理解记忆的,那么这篇将了解HBase的内部结构,有了这个知识才能够进行后续的编程和学习 HBase简介 首先说一下Hadoop,Hadoop是也是根据谷歌发表的论文的原理进行实现和改进的,Hadoop是一个分布式的,并提供了高可用,文件备份等一些特性,他可以运行在普通的硬件的,也提供的超大文件的存储和备份机制,而且有超强的扩展性和吞吐量 HBase是基于Hadoop的,所以上面说的所有点HBase也具备,HBase采用的是Key/Value的存储方式,所以他就不会因为数据量大,而导致查询性能的下降,并且HBase是一个列式存储的,当表的字段很多的时候,甚至可以将这些字段放在不同的机器上,来分散负载的压力,这样就导致了时间的增加:网络传输的延迟以及需要组织展示数据的耗费的时间等,所以它存储少量数据也不会很快,只是当数据量大的时候它慢的不明显 HBase数据分析是弱项,所以总的来说,当表的数据很大,并且并发挺高,分析需求较弱的时候,就可以考虑HBase了 部署架构 对于HBase的集群的搭建,网上有很多的例子,我自己搭建的是...

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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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