在上一期的分享中,我们学习到了,怎样来配置存储以及如何使用存储提供的空间。那么本期为大家带来云计算Fusioncompute中的存储虚拟化技术,它是指什么,它又有什么特点呢?
Redis自身是一个Map,其中所有的数据都是采用key:value的形式存储的,并且 key的数据类型永远是字符串类型,我们所谓的Redis的存储类型指的是value的数据类型。
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中,源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后,数据由并行作业就地处理,并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前,处理过程可能包括多个迭代步骤,可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
YUV 4:4:4 采样格式 , Y 亮度分量 与 UV 色度分量 的比例是 1:1 ;
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant,Hbase等
嵌入式系统在现代生活中扮演着重要的角色,从智能家居设备到医疗设备和汽车控制系统,无处不在。随着这些系统变得越来越复杂,数据的存储和管理变得至关重要。本文将深入探讨嵌入式系统中数据存储与管理的策略,包括数据存储设备的选择、数据存储格式、数据备份和安全等方面。
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式,专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目,提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型,一个是OLTP,另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述,感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的,所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储,而OLAP对应的则是列式存储。
TFRecord 是谷歌推荐的一种二进制文件格式,理论上它可以保存任何格式的信息。TFRecord的核心内容在于内部有一系列的Example,Example是Protocol Buffer协议下的消息体。(Protobuf是Google开源的一款类似于Json,XML数据交换格式,其内部数据是纯二进制格式,不依赖于语言和平台,具有简单,数据量小,快速等优点。
Lakehouse最早由Databricks公司提出,其可作为低成本、直接访问云存储并提供传统DBMS管系统性能和ACID事务、版本、审计、索引、缓存、查询优化的数据管理系统,Lakehouse结合数据湖和数据仓库的优点:包括数据湖的低成本存储和开放数据格式访问,数据仓库强大的管理和优化能力。Delta Lake,Apache Hudi和Apache Iceberg是三种构建Lakehouse的技术。
构件管理支持、互操作支持以及公共服务支持三个方面说明现有分布式基础设施为构 建分布式系统所提供的基本支撑
💃 Hive架构 📷 💃Hive 组件 用户接口:包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行; Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互,类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Dri
在使用Hive进行数据分析时,有时候会遇到TextFile格式的数据错行的情况,这会导致数据解析出现问题,影响分析结果的准确性。本文将介绍如何处理Hive中TextFile数据错行的情况。
1. Boost库:它是一个可移植、跨平台,提供源代码的C++库,作为标准库的后备。
REDIS 本身虽然是一个缓存式数据库,但他在缓存式数据库中并不单纯,REDIS 本身支持很多数据库结构,通过使用不同的数据结构来简化代码提高开发的效率。
Hive 组件 用户接口:包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行; Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互,类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Driver驱动程序,包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎:Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式: 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务,使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
数据作为一种资产,若少了存储,就成了无根之木,失去了后续挖掘的价值。在小数据时代,受存储容量与CPU处理能力限制,在现在看来相当小的数据,在当时其实也可以认为是“大数据”了。正如在蒸汽机时代,创造了时速126英里(203公里)纪录的Mallard蒸汽火车就可以被视为极速火车了。那么,为何在当时没人提出Big Data概念,得到业界关注并催生出一波数据浪潮呢? Big Data概念是1998年由SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出的。他当时发表了一篇名为Big Data and the
本文档的 Protocol Buffer 的中文文档使用的是 Asciidoctor 进行编排的
在Hadoop技术生态体系当中,Hbase作为分布式数据库而存在,也可以说是业界最早最经典的一个分布式数据库。Hbase的原型来自Google的BigTable,各方面性能优异,这其实得益于Hbase的内部设计。今天的大数据入门分享,我们就来具体讲讲,Hbase Rowkey设计。
回想起来,第一次对文件格式有直接的认识,还是在很久很久以前那个MP3随身听流行的年代。那时候,一个MP3随身听的容量通常是128MB;一首.mp3格式的音乐大约为4MB。我是个杰伦粉,当时杰伦发行了大约60首歌曲,而我最大的愿望是在MP3随身听里存下所有杰伦的歌曲。很明显,128MB的随时听最多也只能存30首歌曲,苦恼的博主在一番探索之后,发现手里的MP3播放器不仅能播放.mp3的音乐,还能播放.wma格式的歌曲;而且,一首wma格式的音乐大小只有2MB!有了这个办法,我终于不用每周更换一次MP3里的歌曲了...
MySQL中的行格式(Row Format)是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的,以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式,每种格式都有其特定的优点和适用场景。
Protocol buffers 在序列化数据方面,它是灵活的,高效的。相比于 XML 来说,Protocol buffers 更加小巧,更加快速,更加简单。一旦定义了要处理的数据的数据结构之后,就可以利用 Protocol buffers 的代码生成工具生成相关的代码。只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述,即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写。 Protocol buffers 很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式
通过将 结构化的数据 进行 串行化(**序列化**),从而实现 **数据存储 / RPC 数据交换**的功能
Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案,取代了将交易数据流式传输到其分析系统(如 Amazon Redshift 和内部数据湖)的一组分散的数据管道。
数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件,一般是在表的数据存储目录的data目录下,如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾,例如:
protocol-buffers 是 node.js 平台对支持 protobuf 封装的三方模块,下面的例子都通过 protocol-buffers 的使用来说明。
NoSQL(Not only SQL)数据库,可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
摘 要 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 Hive简介 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive: 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce,减
Json 作为程序员最受欢迎的数据格式,使用的越来越广泛了,如果你目前使用的数据库不支持JSON的格式,那显然是满足不了程序员以及 程序微服化的需求以及消息传递和消息承载的要求。
在ClickHouse中,虽然不能直接自定义MergeTree引擎,但可以通过自定义表引擎来实现特定的场景需求。
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统,MongoDB 是由 C++ 语言开发,旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下,通过添加更多的节点,可以保证服务器性能。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎,探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术,用于对大型数据集进行实时分析。
一个是成本问题,随着累积的数据量的增大,大数据业务量的增多,数据存储和处理的成本越来越高,企业数据基础设施的投资越来越大,这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。
序列化和反序列化是计算机科学中的基本概念,广泛用于数据存储、传输和处理。让我们深入了解这两个概念,以及它们如何在实际开发中运用。
这两天,我一直在做“测试人员”,不过跟一般的测试人员不同的是,我是在写代码做测试,这些代码是我头脑中的某种设计理念的表示,我坚信,只有不断的“测试”我的这些设计,才能够找到最优的解决方案。 最近我在设计开发一个“wcf邮件通信系统”,目的是为了在两个不能够直接通信的环境中使用邮件作为消息通道,所以系统的关键之一就是邮件收发的效率和稳定性,怎么样才能够使得邮件内容最小?哪种格式的邮件内容处理最快?哪种方案能够消耗最小的cup资源而又占用合适的内存大小?下面是我的一个测试过程: 1,对象序列化测试
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户,公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计,2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据,到 2025 年,这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据,那么这些数据又有什么用呢?针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。数据库可以用在Online的应用中,但是Hive是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解Hive的特性。
通过将 结构化的数据 进行 串行化(序列化),从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题,有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据,甚至还有更多的检索方式,具体取决于计划如何使用这些数据。这种众多选项的出现,是由于不仅需要使用在线事务处理(OLTP)工具快速地摄入数据,而且需要使用在线分析处理(OLAP)工具更高效地消耗和分析数据。
(2) 数据处理(如图所示,l3输出结果解析后乱码,故需要进一步处理:\n\t\r禁止转义)
业务系统中,我们经常使用缓存来提高读接口的性能、减轻DB的压力。 缓存选型中,摆在我们面前的往往有这两个: Redis 和 Memcache,那么我们应该选择哪一个呢?
统一日志系统提供了一个单一的、高效的、高性能的API,用于捕获跨系统所有级别的消息传递。这个统一的系统将日志数据集中存储在内存和磁盘上的数据存储中。系统实现控制日志行为和持久性的全局设置,同时通过日志命令行工具和使用定制日志配置文件在调试期间提供细粒度控制。使用/Applications/Utilities/中的控制台应用程序和Log命令行工具可以查看日志消息。集成了日志记录和活动跟踪,使问题诊断更容易。如果在日志记录时使用活动跟踪,则会自动关联相关消息。
SkyWalking是一个开源的APM系统,包括分布式系统的监控、跟踪、诊断功能 在云原生架构中。
矢量数据基于对象模型(object-based)的空间数据描述模型。矢量数据使用对象(点,线,面)及其对象之间的关系描述空间实体。
数据库表中的行格式决定了数据在物理存储时的布局方式,进而对查询和DML操作的性能产生影响。
在上一篇文章中,我们一起学习了 CAP 理论(想要设计一个好的分布式系统,必须搞定这个理论)。该理论指出,在分布式系统中,不能同时满足一致性、可用性和分区容错性,指导了分布式数据存储系统的设计。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云