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时序列数据库武斗大会之什么是 TSDB ?

数据量大则是另一个重要特点,这是由于时序列数据由所监控的大量数据源来产生、收集和发送,比如主机、IoT设备、终端或App等。 2.TSDB数据库特点 TSDB 作为一种专为时序列数据优化而设计的数据库,在很多方面都和传统的 RDBMS 和 NoSQL 数据库不太一样,比如它不关心范式和事务。 2.1 数据写入 TSDB 在数据写入方面,具有如下特点: 写多于读:95%-99%的操作都是写操作 顺序写:由于是时间序列数据,因此数据多为追加式写入,而且几乎都是实时写入,很少会写入几天前的数据 2.4 基本数据分析支持 TSDB 的数据是用来分析的,所以 TSDB 还会提供做数据分析所必须的各种运算、变换函数。 如果不删除数据,也可以对数据进行压缩,或者再采样(Resampling),比如对最近 1 天的数据我们可能需要精确到秒,而查询 1 年的数据时,我们只需要精确到天,这时候,海量的数据一年只需要 365

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    数据湖():Iceberg数据存储格式

    ​Iceberg数据存储格式一、​​​​​​​Iceberg术语data files(数据文件):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 Manifest file(清单文件):Manifest file也是一个元数据文件,它列出组成快照(snapshot)的数据文件(data files)的列表信息。 每行都是每个数据文件的详细描述,包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息(比如每列的最大最小值、空值数等)、文件的大小以及文件里面数据行数等信息。 二、​​​​​​​表格式Table FormatApache Iceberg作为一款数据湖解决方案,是一种用于大型分析数据集的开放表格式(Table Format),表格式可以理解为元数据数据文件的一种组织方式 Iceberg底层数据存储可以对接HDFS,S3文件系统,并支持多种文件格式,处于计算框架(Spark、Flink)之下,数据文件之上。​

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    数据库漫谈(

    这意味着修改表结构(例如增加列)需要修改所有的数据块,还有可能因为修改后的数据不能存储在原有的数据块中,产生大量的行连锁和行移行。 NoSQL数据库主要有下面几个发展方向: 键值(Key-Value)存储数据库 这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。 但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。 列存储数据库 这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。 文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值,在处理网页等复杂数据时,文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。 NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。

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    重学数据结构(、查找)

    由于 “集合” 中的数据元素之间存在着完全松散的关系,因此查找表是一种非常灵活的数据结构,可以利用其他的数据结构来实现,例如线性表、树表及散列表等。 关键字 关键字是数据元素(或记录) 中某个数据项的值,用它可以标识一个数据元素(或记录)。若此关键字 可以唯一地标识一个记录,则称此关键字为主关键字(对不同的记录,其主关键字均不同)。 当数据元素只有一个数据项时,其关键字即为该数据元素的值。 查找 查找是指根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等千给定值的记录或数据元素。 在数据量为n的情况下,线性表的平均查找长度: (n+……+2+1)/n=(n+1)/2 顺序查找需要从头开始不断地按顺序检查数据,因此在数据量大且目标数据靠后, 或者目标数据不存在时,比较的次数就会更多 《大话数据结构》 【6】:图解:如何理解与实现散列表 【7】:算法图解之散列表 【8】:数据结构与算法-Day17-哈希(散列)表 【9】:Java数据结构与算法解析(十二)——散列表 【10

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    数据结构与算法(

    数据结构,那么怎么去理解这个数据结构这4个字呢,从某种角度来说,就是这一长串数据集合的特性,约束条件.之前的文章中我们对于数据结构的讨论,都会说它的时间复杂度,也就是使用某个数据结构的性能,这里我们还是一样 栈 就像前面说的,栈存取数据的方式和数组一样,也是在内存中开辟一段连续的空间来存放数据,但是相对于数组来言,它有以下3条约束. 栈只能在末尾假如数据 栈只能在末尾删除数据 栈只能读取末尾的数据 我们可以想象一个薯片筒,商家在包装的时候,是这样: ? 包装即将完成 ? 在栈中,加入数据称之为"压栈", 在栈中,取出数据称之为"出栈". 让我们来简单的举个例子加强记忆一下. 但是为了好区分,我们还是写下它的特性 只能在末尾插入数据 只能读取排在第一位的数据 只能删除排在第一位的数据 也就是遵循先进先出的原则.这样的数据结构,在游戏消息推送消息中很有必要这样设计.

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    数据治理():Atlas集成Hive

    Atlas集成HiveAtlas可以针对多个不同的数据源,统一采用kafka作为中间消息传递队列,使元数据源与服务端采用异步方式进行沟通,减少元数据采集对正常业务效率的影响,但是目前的Atlas版本监控 Kafka中的消息,并解析生成相应的Atlas元数据写入底层的Janus图数据库来存储管理,其原理如下图示:atlas安装之前,hive中已存在的表,钩子是不会自动感应并生成相关元数据的,可以通过atlas #这里同步的是Hive中已有数据的元数据,可以通过此脚本同步过来[root@node3 ~]# cd /software/apache-atlas-2.1.0/bin/#执行脚本导入元数据,期间需要输入 by '\t';#需要准备 person.txt文件hive> load data local inpath '/root/test/person.txt' into table personinfo;、 刷新Atlas页面,可以看到数据被同步

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    MySQL数据库基础学习(

    2.4 图形化界面工具 上述,我们已经讲解了通过DDL语句,如何操作数据库、操作表、操作表中的字段,而通过DDL语句执行在命令进行操作,主要存在以下两点问题: 1).会影响开发效率 ; 2). 添加数据源 参考图示, 一步步操作即可 配置以及驱动jar包下载完毕之后,就可以点击 "Test Connection" 就可以测试,是否可以连接MySQL,如果出现 "Successed",就表名连接成功了 展示所有数据库 连接上了MySQL服务之后,并未展示出所有的数据库,此时,我们需要设置,展示所有的数据库,具体操作如下: 3). 创建数据库 注意: 以下两种方式都可以创建数据库: A. create database db01; B. create schema db01; 4). 创建表 在指定的数据库上面右键,选择new --> Table 5). 修改表结构 在需要修改的表上,右键选择 "Modify Table..."

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    Java数据结构和算法()——递归

    数组C包含数组A和B的所有数据项。 ?    把每个四分之一分成分之一,对每个分之一进行排序,以此类推,反复的分割数组,直到得到的子数组是一个数据项,那这就是这个递归算法的边界值,也就是假定一个数据项的元素是有序的。 ? 二、从选择的第一个数据项开始,剩余的数据项的加和必须符合背包的目标重量减去第一个数据项的重量,这是一个新的目标重量。    三、逐个的试每种剩余数据项组合的可能性,但是注意不要去试所有的组合,因为只要数据项的和大于目标重量的时候,就停止添加数据。    四、如果没有合适的组合,放弃第一个数据项,并且从第二个数据项开始再重复一遍整个过程。   五、继续从第三个数据项开始,如此下去直到你已经试验了所有的组合,这时才知道有没有解决方案。

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