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Hadoop数据仓库

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ShardingSphere实践(3)——数据分片
        传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量数据的场景。
用户1148526
2022-06-05
2.8K0
DBeaver连接hive、impala、phoenix、HAWQ、redis
伴随着技术的不断发展与进步,我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库,到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品,再到屡见不鲜的各种大数据组件,如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark,以及林林总总的时序数据库、全文检索系统、图数据库等等。如果有一个Client,能够连接所有这些数据源,并将常规开发环境(如SQL脚本)都集中在一个GUI中,则必将为技术人员节省大量寻找并熟悉相应工具的时间,从而提高工作效率。正所谓工欲善其事,必先利其器,本篇介绍的DBeaver正是这样一款工具软件。
用户1148526
2020-06-16
6.9K0
云计算背后的秘密:NoSQL数据模型与CAP理论
  传统的数据库在数据模型方面,主要是关系型,它的特色是对Join类操作和ACID事务的支持。在NoSQL领域,主要有三种主流的数据模型:
用户1148526
2019-05-25
6190
触类旁通Elasticsearch:搜索
ES的搜索请求执行流程如图1所示。图中索引包含两个分片,每个分片有一个副本分片。在给文档定位和评分后,缺省只会获取排名前10的文档。REST API搜索请求被发送到所连接的节点,该节点根据要查询的索引,将这个请求依次发送到所有的相关分片(主分片或者副本分片)。从所有分片收集到足够的排序和排名信息后,只有包含所需文档的分片被要求返回相关内容。这种搜索路由的行为是可配置的,图1展示的默认行为,称为查询后获取(query_then_fetch)。
用户1148526
2019-05-25
3.2K0
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