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搜索[bigtable]，共437篇文章

如何优雅的理解HBase和BigTable

关于一些术语幸运的是，Google 的 BigTable论文清楚的解释了 BigTable 到底是什么。

2020-06-14

【分布式计算】DFS && BigTable

1.背景分布式计算的发迹应该是google在2003年发表的三篇paper，分别是GFS、MapReduce、BigTable。

2015-07-21

图解Skip List——本质是空间换时间的数据结构，在lucene的倒排列表，bigtable，hbase，cassandra的memta...

Skip List的提出已有二十多年[Pugh, W. (1990)]，却依旧应用广泛（Redis、LevelDB等）。作为平衡树(AVL、红黑树、伸展树、树堆)的替代方案，虽然它性能不如平衡树稳定，但是在实现难度上却很有优势。它的查询、插入、删除等主要操作时间复杂度也都是Θ(lgn)，空间复杂度是Θ(n)。一个Skip List的结构如下图，除了数据域，每个节点还包括1个或多个域用来保存后续节点的位置。从结构上看，Skip List通过增加层数，节点上可以带有更多的信息，通过这些信息可以直接访问更远的节点（这也是Skip List精髓所在），就像跳过去一样，所以取名叫Skip List（跳表）。 Skip List查询查询操作很简单，比如我们要找图中节点key为20的节点。我们首先获取到头节点，从头检点的最高层开始（节点中的点表示指向节点的指针），下一个节点是17, 很明显20>17所以应该在后面。继续往后结果是NULL那说明后面没有要找的节点了。跳到下一层继续往后是25且20<25说明后面也没有我们要找的节点了。再跳到下一层，往后就找到我们要的节点了。如果到最下面一层还找不到，那这个节点就肯定不在表中了（因为最低层包含所有节点）。 Skip List插入插入操作稍微复杂，首先我们要找到插入位置，怎么找我们刚才已经描述过了。如下图所示，插入key为10的节点，插入点应该是节点9和节点12之间（紫色的线表示要更新的指向）。然后是插入节点10，其实就是链表的逐层插入。这里的需要注意是，逐层插入需要知道节点在每一层的位置，如在level-2中，节点10前面应该是头结点，而后面应该是节点17。因为查询操作得到的只是最后位置，所以通常需要一个临时的空间来记录这些信息。如果节点的高度超过超过了Skip List的最大层数，那么Skip List的层数相应的需要升高。如节点10的高度是4的话，根据Skip List的结构特点，那么层数需要提高到level-3。节点高度与Skip List的最大层数理想的SkipList结构（如图一）是第一层有所有的节点，第二层只有1/2的节点，且是均匀间隔的，第三层是1/4的节点，且是均匀间隔的...，那么理想的层数是lgnlgn。每一次插入一个新节点时，最好的做法就是根据当前表的结构得到一个合适的高度，插入后可以让Skip List的尽量的接近理想的结构，但是实现上这会非常的复杂。 Pugh论文中提出的方法是根据概率随机为新节点生成一个高度，具体的算法如下：给定一个概率pp, 产生一个[0,1)[0,1) 之间的随机数如果这个随机数小于pp,则高度加11 重复以上动作，直到随机数大于概率pp 虽然随机生成的高度会打破理想的结构，Pugh在论文中证明，这种结构依然有非常高概率可以使得时间复杂度为Θ(lgn)Θ(lgn)。通常我们还会约束Skip List的最大层数，公式：maxLevel=log1/pnmaxLevel=log1/pn,其中n表示节点总数。根据Pugh论文中的结论，p为1/2或者1/4时，整体性能会比较好。(当p=1/2时，确定节点高度有的地方称为抛硬币的方法)。 Skip List删除删除操作跟插入操作类似。有兴趣可以看看Pugh论文！转自：http://www.zkt.name/skip-list/ 本文转自张昺华-sky博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6409146.html，如需转载请自行联系原作者

2017-11-13

HBase 和 Cassandra的浅谈

hbase和cassandra的探讨，主要从多个方面来说，从最基本的一步步往深入的说，从最基本的部署运维，到支持特性，使用功能以及各自的优势；先从比较宏观的角度分析，HBase是基于Google的bigtable

2017-09-04

NoSQL领衔大数据时代的新技术

Google在2006年又发表了一篇名为“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统(Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data

2017-09-27

云计算读书笔记（二）

google云计算原理与应用 google云计算服务包括：google文件系统GFS，分布式计算编程模形MapReduce，分布式锁服务Chubby，分布式结构化数据表Bigtable，分布式存储系统Megastore

2011-10-16

10个出色的NoSQL数据库

HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce

2012-10-13

NoSql数据库

就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。

2019-10-21

NSQL数据库的5种经典

就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。

2018-06-02

什么是 Hadoop 生态系统

HBase - 灵感来源于 Google BigTable。

2017-06-06

Hadoop HBase概念学习系列之什么是HBase？（一）

HBase是GoogleBigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用HadoopHDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce

2017-11-20

一文掌握云数据库现状与前沿技术

对于水平扩展能力来说， BigTable 其实并没有什么限制，文档里很嚣张的号称 Incredible scalability，但是 BigTable 并没有提供跨数据中心(Zone)高可用和跨 Zone

2017-08-02

HBase知识点集中总结

与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS

2020-06-02

使用HBase Client访问阿里云NoSQL数据库表格存储

Google相继发布论文：《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》和《Bigtable

2017-02-11

HBase底层存储原理——我靠，和cassandra本质上没有区别啊！都是kv 列存储，只是一个是p2p另一个是集中式而已！

理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么？

2017-11-15

《HBase企业应用开发实战》—— 1.3 HBase与Hadoop的关系

1.3 HBase与Hadoop的关系 HBase参考了Google的BigTable建模，且将下面三篇博文作为HBase实现的理论基础：BigTable by Google（2006）HBase and

2017-07-02

Google的十个核心技术，互联网营销

分布式数据库技术 BigTable 由于在Google的数据中心存储PB级以上的非关系型数据时候，比如网页和地理数据等，为了更好地存储和利用这些数据，Google开发了一套数据库系统，名为“BigTable

2019-10-19

Spring Boot 2.x ：通过 spring-boot-starter-hbase 集成 HBase

这时候不得不说下 Google 的著名的三篇大数据的论文，分别讲述 GFS、MapReduce、BigTable，详见 https://www.bysocket.com/archives/2051。

2019-04-07

重新认识HBase，Cassandra列存储——本质是还是行存储，只是可以动态改变列（每行对应的数据字段）数量而已，当心不是parquet

行先是以一种非常独特的方式被索引，随后Bigtable利用行键对数据进行分割，将它们分布到集群中。列可以被迅速地定义在行中，让Bigtable适用于大多数的非模式环境。

2017-11-07

《HBase企业应用开发实战》—— 1.2 HBase是什么

HBase参考Google的BigTable建模，使用类似GFS的HDFS作为底层文件存储系统，在其上可以运行MapReduce批量处理数据，使用ZooKeeper作为协同服务组件。

2017-07-02

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更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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

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。