- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- 非关系型数据库
天秤-white
nosql
一、为什么要用Nosql1.单机MySQL的时代。一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够。那时候更多使用的静态网页html,服务器根本没有太大压力。这时候网站的瓶颈是什么?-数据量如果太大,一个机器放不下。-数据量太大需要建立数据的索引(B+Tree),一个服务器内存放不下。-访问量读写混合,一个服务器承受不了。2.memcached缓存+MySQL+垂直拆分(读写分离)。网站80%
- [转载] NoSQL简介
weixin_30325793
大数据数据库运维
摘自“百度百科”。NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
- Apache HBase基础(基本概述,物理架构,逻辑架构,数据管理,架构特点,HBase Shell)
May--J--Oldhu
HBaseHBaseshellhbase物理架构hbase逻辑架构hbase
NoSQL综述及ApacheHBase基础一.HBase1.HBase概述2.HBase发展历史3.HBase应用场景3.1增量数据-时间序列数据3.2信息交换-消息传递3.3内容服务-Web后端应用程序3.4HBase应用场景示例4.ApacheHBase生态圈5.HBase物理架构5.1HMaster5.2RegionServer5.3Region和Table6.HBase逻辑架构-Row7.
- 主流行架构
rainbowcheng
架构架构
nexus,gitlab,svn,jenkins,sonar,docker,apollo,catteambition,axure,蓝湖,禅道,WCP;redis,kafka,es,zookeeper,dubbo,shardingjdbc,mysql,InfluxDB,Telegraf,Grafana,Nginx,xxl-job,Neo4j,NebulaGraph是一个高性能的,NOSQL图形数据库
- MongoDB :第五章:MongoDB 插入更新删除查询文档
2401_84558091
作者\/mongodb数据库
“_id”:ObjectId(“56064f89ade2f21f36b03136”),“title”:“MongoDB”,“description”:“MongoDB是一个Nosql数据库”,“by”:“菜鸟教程”,“url”:“http://www.runoob.com”,“tags”:[“mongodb”,“database”,“NoSQL”],“likes”:100}可以看到标题(title
- Redis缓存机制(详解)
就是有缘人
redis缓存数据库
1.Redis是什么?*redis是*一个运行在内存上的key-value存储系统。是NoSQL数据库之一2.缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩/**缓存穿透*/它会先查询Redis,Redis没有会查询数据库,数据库也没有这就是缓存穿透业界主流解决方案:布隆过滤器布隆过滤器的使用步骤布隆过滤器的使用步骤:1.针对现有所有数据,生成布隆过滤器2.在业务逻辑层,判断Redis之前先检查这个id是否在布隆过
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一、Redis简介Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的、使用C语言编写的NoSQL数据库,它基于内存运行并支持持久化,采用key-value的存储形式。Redis因其高性能、丰富的数据类型支持和原子性操作而广泛应用于缓存、实时分析系统、排行榜等多种场景。二、Redis的安装1.使用包管理器安装对于大多数Linux发行版,可以使用包管理器直接安装Redis。例如,在
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为什么80%的码农都做不了架构师?>>>因为需要使用hbase,所以开始对hbase进行学习。hbase是部署在hadoop平台上的NOSql数据库,因此在部署hbase之前需要先部署hadoop。环境:redhat5、hadoop-0.22.0.tar.gz、jdk-6u13-linux-i586.zipip192.168.1.128hostname:localhost.localdomain(
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这篇文章让你详细了解Redis的相关知识,有代码讲解以及图片剖析,让你更轻松掌握制作不易,感觉不错,请点赞收藏哟!!!目录1redis基础1.1定义1.2SQL和NOSQL不同点1.3特征1.4Redis通用命令1.5Redis数据结构介绍1.6Redis的java客户端2Jedis快速入门2.1操作步骤2.2Jedis连接池3SpringDataRedis3.1定义3.2优势3.3API3.4操
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- 大型网站核心架构要素
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[toc]Redis是什么Redis是C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)的内存数据库,可以用作数据库、缓存、消息中间件等。这是一种NoSQL的数据库。Redis作为一个内存数据库:性能优秀,数据在内存中,读写速度非常快,支持并发10WQPS。单进程单线程,是线程安全的,采用IO多了复用机制。丰富的数据类型,支持字符串(strings)、散列(hash)、列表(lists)、集
- Hbase的简单使用示例
傲雪凌霜,松柏长青
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HBase是基于HadoopHDFS构建的分布式、列式存储的NoSQL数据库,适用于存储和检索超大规模的非结构化数据。它支持随机读写,并且能够处理PB级数据。HBase通常用于实时数据存取场景,与Hadoop生态紧密集成。使用HBase的Java示例前置条件HBase集群:确保HBase集群已经安装并启动。如果没有,你可以通过本地伪分布模式或Docker来运行HBase。Hadoop配置:HBas
- Spring常用中间件
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spring中间件java
1.数据库中间件(1)MySQL:常用的关系型数据库,支持JDBC和JPA。(2)PostgreSQL:功能强大的开源关系型数据库,支持复杂查询。(3)MongoDB:NoSQL数据库,适合存储非结构化数据。(4)Redis:内存数据结构存储,常用于缓存和消息队列。2.消息队列(1)RabbitMQ:开源消息代理,支持多种消息协议,适合异步处理。(2)Kafka:分布式流处理平台,适合处理大规模数
- Hive和Hbase的区别
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Hive和HBase都是Hadoop生态系统中的重要组件,它们都能处理大规模数据,但各自有不同的适用场景和设计理念。以下是两者的主要区别:1.数据模型Hive:Hive类似于传统的关系型数据库(RDBMS),以表格形式存储数据。它使用SQL-like语言HiveQL来查询和处理数据,数据通常是结构化或半结构化的。HBase:HBase是一个NoSQL数据库,基于Google的BigTable模型。
- HBase
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端hbase数据库大数据
ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)构建的分布式、面向列的NoSQL数据库,主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。HBase的设计灵感来自Google的Bigtable,能够在海量数据中提供快速的随机读写操作,适合需要低延迟和高吞吐量的应用场景。HBase核心概念表(Table):HBase的数据存储在表中,与传统的关系型数据库不同,HBase的表是面向列族(Co
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NoSQL数据库及其缓存方法实践经验笔记随着大数据时代的到来,传统的关系型数据库在处理大规模数据时面临诸多挑战,如扩展性不足、性能瓶颈等问题。NoSQL数据库因其在可扩展性、灵活性和性能方面的优势,逐渐成为解决这些问题的有效方案之一。本文将探讨NoSQL数据库的基本概念,并分享NoSQL缓存方法的实践经验,特别关注Redis作为缓存的案例分析。一、NoSQL数据库简介NoSQL数据库是非关系型数据
- Redis数据类型简介及使用场景
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这张图片展示了Hadoop生态系统的一些主要组件。Hadoop是一个开源的大数据处理框架,由Apache基金会维护。以下是每个组件的简短介绍:HBase:一个分布式、面向列的NoSQL数据库,基于GoogleBigTable的设计理念构建。HBase提供了实时读写访问大量结构化和半结构化数据的能力,非常适合大规模数据存储。Pig:一种高级数据流语言和执行引擎,用于编写MapReduce任务。Pig
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一、为什么需要NoSQLHighperformance高并发读写HugeStorage海量数据的高效率存储和访问HighScalability&&HighAvailability高可拓展性和高可用性二、NoSQL数据库的四大分类键值(Key-Value)存储列存储文档数据库图形数据库三、四类NoSQL数据库比较键值(Key-Value)存储相关产品:Redis、Voldemort、TokyoCab
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文章目录准备工作基本查询操作连接到MongoDB数据库切换数据库查询所有文档查询特定条件下的文档查询多个字段条件查询并限制结果数量排序结果跳过某些结果实际案例查询示例总结MongoDB是一个高性能、易扩展的文档型NoSQL数据库。本文档将指导你如何使用MongoDB的命令行工具mongoshell来查询存储在MongoDB数据库中的数据。准备工作安装MongoDB:如果你还没有安装MongoDB,
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springboot运维开发学习开发语言
SpringBoot对常用的数据库支持外,对Nosql数据库也进行了封装自动化。Redis介绍Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储。相比Memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes,lists,sets等,同时支持数据持久化。除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库。可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景
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JPAJPA是java的一个规范,用于在java对象和数据库之间保存数据,充当面向对象领域模型和数据库之间的桥梁。它使用Hibernate、TopLink、IBatis等ORM框架实现持久性规范。SpringDataSpringData是Spring的一个子项目,用于简化数据库访问,支持NoSql数据和关系数据库。支持的NoSql数据库包括:Mongodb、redis、Hbase、Neo4j。Sp
- 缓存读写策略 Cache Aside Pattern,开发必备
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我们在前面讲到了当我们业务面临大量写并发的时候,将数据库开发成分布式存储系统,然后又介绍了NoSql数据库与关系型数据库互相配合,以用来更好的服务与我们的业务发展。但随着并发的持续增加,存储数据量的增多,数据库的磁盘IO逐渐成了系统的瓶颈,我们需要一种访问更快的组件来降低请求响应时间,提升整体系统性能,这时我们就会使用到缓存。至于缓存这个概念,这里就不去多说了,我相信大家都懂,也知道它的作用是为了
- NoSQL是非关系型数据库
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NoSQL是非关系型数据库,NoSQL=NotOnlySQL。关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。在考虑数据库的成熟度;支持;分析和商业智能;管理及专业性等问题时,应优先考虑关系型数据库。
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原文地址要设计一个支持数亿用户的系统并不容易。对于软件架构师来说,这是一个很大的挑战(不过今天读完这篇文章之后,就会变得容易了)下面是我在本文中讨论的一些主题。从简单开始:一体机(allinone)扩展的艺术:横向扩展和纵向扩展扩展关系数据库:主-从复制、主-主复制、联合、分片、去范式化和SQL调优。选择哪种数据库:NoSQL还是SQL?高级概念:缓存、CDN、geoDNS等。今天,我不想讨论高性
- 探索企业级数据库新势力:Redis 基础与进阶
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目录一.关系型数据库和NoSQL数据库1.1.数据库主要分为两大类:关系型数据库与NoSQL数据库1.2.为什么还要用NoSQL数据库呢?二.RemoteDictionaryServer简介2.1.什么是redis2.2.Redis特性2.3.单线程为何如此快?2.4.Redis应用场景三Redis的安装四.Redis的基本操作一.关系型数据库和NoSQL数据库1.1.数据库主要分为两大类:关系型
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
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centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
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