我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable，对应的开源实现为 Apache HBase。...按照这个思路，Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似，那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢？本文将为大家解答这些问题。...Partition Key 就是我们建表的时候指定的，由于 Partition Key 长度使用两字节表示，所以 Cassandra 中 Partition Key 长度必须小于等于 65535 字节。...我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable，对应的开源实现为 Apache HBase。...Partition Key 就是我们建表的时候指定的，由于 Partition Key 长度使用两字节表示，所以 Cassandra 中 Partition Key 长度必须小于等于 65535 字节。
的三大论文其中有一个叫BigTable，Amazon有一个kv存储叫Dynamo。...Cassandra概述 Cassandra最初源自Facebook，集合了Google BigTable面向列的特性和Amazon Dynamo分布式哈希(DHT)的P2P特性于一身，具有很高的性能、可扩展性...Partition Key 决定数据在Cassandra哪个节点上，Clustering Key 用于在各个分区内的排序，Primary Key 主键决定数据行的唯一性。...Anti-EntropyNode Repair：主动把自己节点的key和其它节点的key进行比较，不一致的进行修复。...HiveTable Select 简单快捷 3.跨机房推送限流/限速 4.异步写 HiveIntegrate Cassandra Bulkload： 1.hive生成Cassandra底层的SSTable
大数据时代的Key-Value Store大体上分为两类： 以BigTable和HBase为代表的，分区键（Partition Key）全局排序，通常采用的是范围分区（Range Partition）...以DynamoDB和Cassandra为代表，分区键（Partition Key）不排序，通常采用的是哈希分区（Hash Partition） 前者不但能支持对分区键的点查询(Point Query)，...FoundationDB的核心是一个Key-Value Store，类似谷歌的BigTable，而非亚马逊的DynamoDB。它是按照分区键全局排序，使用范围分区的方式来分区。...数据模型通过映射到一组到多组的Key-Value Store上实现对数据的存储。...和传统的Key-Value Store比，无论是谷歌的BigTable或者其开源克隆版HBase，还是和亚马逊的Dyanmo或者其克隆版Cassandra，FoundationDB一方面在存储层实现的是强一致性
Partition key。...也就是说根据针对partition key的hash结果决定将记录存储在哪一个partition中，如果不湊巧的情况下单一主键导致所有的hash结果全部落在同一分区，则会导致该分区数据被撑满。...2.3 分组和聚合 在RDBMS中常见的group by和max、min在Cassandra中是不存在的。 如果想将所有人员信息按照姓进行分组操作的话，那该如何创建数据模型呢？...利用Spark强化Cassandra的实时分析功能 在Cassandra数据模型一节中，讲述了通过数据冗余和反范式设计来达到快速高效的查询效果。...create test ( k int, v int , primary key(k,v)) 上述例子中primary key由(k,v)组成，其中k是partition key,而v是clustering
通过本章，大家应该了解到： Cassandra Write流程 什么是SSTable Cassandra Read流程 ---- Cassandra Write流程 Writes可以被写入到集群中的任意节点...你可以通过修改cassandra.yaml中 memtable_flush_queue_size的值来改变队列的长度 新的memtable在内存中创建 删除是一种特殊write，称之为”tombstone...什么是SSTable SSTable有序字符串表(Sorted String Table)，是从Google的Bigtable里借鉴过来的概念。...特点如下： 数据文件：存储记录，不可变 每一个write包含一个timestamp Partition被分割到多个SSTable 新的memtable在内存中创建 通过compaction合并，只保存最新的...Cassandra Read流程 任何server都可以作为coordinator被查询 通过查询key定位交互的nodes 在每一个node上，数据都是从SSTable拉取并合并 一致性< ALL时，
简介 数据模型 相关数据库 典型应用 优势 劣势 key-value Redis 缓存 快速查询 存储数据缺乏结构化 列族 Cassandra,Hbase 分布式的文件系统，大规模的数据存储 易于分布式扩展...名词介绍 表，行这些都是同关系型数据库一致 列族 列族顾名思义就是列的组合，wide-column这种数据类型都是根据BigTable模型实现的，它是一个稀疏的、多维结构映射。...key-value,wide-column,json几种数据类型对比NoSQL概述-从Mongo和Cassandra谈谈NoSQL region region就是range partition,一组row...key的范围组合。...HBase是列族数据库，列的数据是存放在一起的，不同的行按照row key分布，存储在不同的Region Server中。
聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性（C）、可用性（A）与分区容错性（P），这是 Eric...1、Redis： Redis 是一个高性能、Key-Value的 NoSQL 数据库，内存访问，支持持久化磁盘，支持多种数据结构和算法（string，hash，list，set，zset，Bitmaps...主要特点： 高性能 纯内存访问（非数据同步无需读取磁盘） 单线程 非阻塞多路IO复用 2、HBase： HBase 是一个分布式、面向列的 NoSQL 数据库，是 Google Bigtable 的开源实现...Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型。...Cassandra 为优异的写吞吐做了特别优化，因此通常应用在写大于读的场景。
2.2 空key转换 有时虽然某个key为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join的结果中，此时我们可以表a中key为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的...第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。...动态分区调整 关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过...默认false hive.error.on.empty.partition=false 8.2 实例操作 需求：将dept表中的数据按照地区（loc字段），插入到目标表dept_partition的相应分区中
第一个 MR Job 中， Map 的输出结果会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合 操作，并输出结果，这样处理的结果 是相同的 Group By Key...有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的； 第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程...可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作（虽然 能解决数据倾斜，但是不能让运行速度的更快）。...b on a.id = b.id; 3.6 CBO 优化 join 的时候表的顺序的关系：前面的表都会被加载到内存中。...<= 10; 3 ）查看子查询后，再关联表的执行计划 hive (default)> explain select b.id from bigtable b join (select
第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。...使用分区剪裁、列剪裁 在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT * 。...= b.id; 动态分区调整 关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition...SELECT子句的最后几个字段，必须对应前面PARTITION (month,day)中指定的分区字段，包括顺序。
第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。...使用分区剪裁、列剪裁 在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。...<= 10; 正确的写法是写在ON后面：先Where再关联 SELECT a.id FROM ori a LEFT JOIN bigtable b ON (b.id <= 10 AND a.id =...； 在SELECT子句的最后几个字段，必须对应前面PARTITION (month,day)中指定的分区字段，包括顺序。
Apache Cassandra 是一个开源的、分布式、无中心、弹性可扩展、高可用、容错、一致性可调、面向行的数据库，它基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable...的数据模型，由 Facebook 创建，在一些最流行的网站中得到应用。...Cassandra 的设计很大程度受 Amazon Dynamo 的影响，具体可参见《Dynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store》。...CAP 定律表明，对于任意给定的系统，只能在一致性（Consistency）、可用性（Availability）以及分区容错性（Partition Tolerance）之间选择两个。...在此期间，基础数据存储模型是基于 Bigtable 的。
Cassandra思想和Dynamo差不多，还吸收了Bigtable的实现。因为是Dynamo+Bigtable，所以号称比Bigtable套娃的HBase性能高很多。...Reference: Cassandra - A Decentralized Structured Storage System 数据模型 在行方面，对行操作原子性。...和bigtable除了多了一层列之外几乎一模一样，干脆复制算了 API insert(table, key, rowMutation) get(table, key, columnName) delete...(table, key, columnName) columnName可以随便指列的任何层次 架构 一致性Hash改进 和Dynamo的虚拟节点改进采用不同策略，Cassandra会分析负载情况，并移动低负载的节点使其负载提高...后来据说真香，还是用了虚拟节点 Dynamo的标答 同样是一方面处理负载均衡，一方面提供异构 备份 每个数据有N个备份，并指定key落在的节点为coordinator，不过备份机制和Dynamo做出了改变
二 Hbase数据模型 HBase,Cassandra的数据模型很类似。...他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型很类似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase眼下我没发现。好了。...下图为Hbase，Cassandra,Bigtable的数据模型图，从下图能够看出，Feed表的列能够动态的添加。而且为空的列是不存储的，这就大大节约了空间，关键是Feed这东西随着系统的执行。...各种各样的Feed会出现，我们事先没办法预測有多少种Feed，那么我们也就没有办法确定Feed表有多少列，因此Hbase,Cassandra,Bigtable的基于列存储的数据模型就很适合此场景。...那么我之前说的Row key是啥东东，事实上你能够理解row key为RDBMS中的某一个行的主键。
概述 Cassandra 是一套优秀的开源的分布式 NoSQL 数据库系统，采用了 Google 提出的 BigTable 数据模型和 Amazon 提出的 Dynamo 分布式架构，保证了很强的扩展性而避免了单点故障...Cassandra 的数据模型 2.1. key — 键 在 Cassandra 中，数据是以 key/value 形式存储的，key 是唯一标识。...2.2. column — 列 Cassandra 中每个 key/value 对中的 value 被称为 column。 是一个三元组：name，value 和 timestamp。...其中，name 必须是唯一的。 2.3. super column — 多子列 Cassandra 允许 key/value 中的 value 是一个 map，即 column 有多个子列。...Cassandra 的使用 输入 ? 命令，可以查看 Cassandra 的帮助信息，帮助信息较为详细，结合上面列出的 Cassandra 数据模型，相信很快可以掌握全部操作。 3.1.
背景 谷歌在2006年的一份研究报告中首次对Bigtable进行了阐述，如果你熟悉Bigtable这个名词，那么：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...Cassandra和HBase都在很大程度上借鉴了早期Bigtable的定义。Cassandra起源于Bigtable和亚马逊的Dynamo技术，HBase将自身定位为"开源Bigtable工具"。...Cassandra已有10年+的沉淀，基于Amazon DynamoDB的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型。...上面的字太多了，总结一下： 分布式NoSQL数据库，基于Amazon DynamoDB的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型 极致在线、高并发、高存储、可调的一致性、灵活 类SQL（...Hbase有"协处理器"（coprocessors）这一概念，允许在HBase进程中执行用户自定义代码。Cassandra目前还没有支持。
第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。...；在SELECT子句的最后几个字段，必须对应前面PARTITION (p_time)中指定的分区字段，包括顺序。...116.691 seconds (2)空key转换 有时虽然某个key为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join的结果中...，此时我们可以表a中key为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的reducer上。
在项目里，我因为自己在学HBase，开始主推HBase，而另一个同事则因为对Cassandra比较感冒，因而他主要关注Cassandra的设计，不过我们两个人偶尔都会讨论一下技术、设计的各种观点和心得，...在这篇论文中，最初对SSTable是这么描述的（第三页末和第四页初）：SSTable是Bigtable内部用于数据的文件格式，它的格式为文件本身就是一个排序的、不可变的、持久的Key/Value对Map...使用Key来查找Value，或通过给定Key范围遍历所有的Key/Value对。...HBase把这个模型简化了，即每个column family在每个HRegion都使用单独的HFile存储，HFile没有locality group的概念，或者一个column family就是一个locality...SSTable的读缓存为了提升读的性能，Bigtable采用两层缓存机制，两层缓存分别是： 1. High Level，缓存从SSTable读取的Key/Value对。
但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join 的结果中，此时我们可以表 a 中 key 为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的 reducer 上。...第一个 MR Job 中，Map 的输出结果会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce...9.3.7 行列过滤 列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。...对分区表 Insert 数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive 中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用 Hive 的动态分区
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