废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。 键值对（PaiRDD） 1.创建 ?...最后再来讲讲Spark中两种类型的共享变量：累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable) 累加器 对信息进行聚合。常见的一个用法是在调试时对作业执行进行计数。...我们来看看这段程序，首先创建了一个叫做blankLines的Accumulator[Int]对象，然后在输入中看到空行就+1，执行完转化操作后就打印出累加器中的值。...累加器的用法： 通过在驱动器中调用SparkContext.accumulator(initialValue)方法，创建出存有初始值的累加器。...在Spark中，它会自动的把所有引用到的变量发送到工作节点上，这样做很方便，但是也很低效：一是默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的，二是在实际过程中可能会在多个并行操作中使用同一个变量，而Spark
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 键值对 RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。...在Spark中有多种方式创建Pair RDD，其中有两种比较常见： 很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的 pair RDD。...然后通过对第一个 RDD 进行哈希分区,创建出了第二个 RDD。 (2)从分区中获益的操作 Spark 的许多操作都引入了将数据根据键跨节点进行混洗的过程。...(4)实例： PageRank PageRank算法是以 Google 的拉里· 佩吉(Larry Page)的名字命名的,用来根据外部文档指向一个文档的链接,对集合中每个文档的重要程度赋一个度量值。...然而,我们知道在同一个域名下的网页更有可能相互链接。由于 PageRank 需要在每次迭代中从每个页面向它所有相邻的页面发送一条消息,因此把这些页面分组到同一个分区中会更好。
SQL 数据库还支持静态和传输过程中的数据加密，保护敏感信息免遭未经授权的访问或拦截。...与 SQL 数据库的结构化模式不同，NoSQL 数据库可容纳非结构化和半结构化数据，使其适用于处理各种数据类型，例如 JSON、XML、键值对或文档结构。...列式存储布局允许高效处理涉及聚合、过滤和从特定列检索数据的问题，从而加快查询执行速度并提高分析工作负载的性能。...它们支持复杂的关系、关联和聚合，使其适用于需要丰富数据建模功能的应用程序。 键值数据库 键值数据库是将数据存储为键值对集合的 NoSQL 数据库。它们为特定用例提供简单性和高性能。...与强制执行固定模式的传统关系数据库不同，文档数据库允许同一集合中文档的结构和内容发生变化。这种灵活性可以轻松适应不断变化的数据需求并简化开发。
Elasticsearch让聚合可以查找在一个时间范围内的唯一属性，而RocksDB让我们能够对一个时间窗口内具有相同哈希的数据进行去重，避免了冗余写入。...在上面的示例中，http.hits是指标名称，1234567890是EPOC UTC时间戳，34877是长整型数值，host=A是维度{K,V}键值对。...我们使用Elasticsearch 6.x为后端聚合提供支持，用以识别监控信号中的不同属性。...我们根据{K,V}维度对根文档或父文档的document_id进行哈希处理，而子文档则根据名称空间、名称和时间戳进行哈希处理。我们为每一个时间窗口创建一个子文档，这个时间窗口也称为去抖动时段。...这样有助于我们在不同的客户端节点上执行基于聚合的计算，而不会给数据节点造成太大压力。 如果你要频繁更新同一个文档，那么Elasticsearch不是最好的选择，因为文档的片段合并操作非常昂贵。
每个journal (group)的写操作都是一致的，除非它是完整的否则在恢复过程中它不会回放。 9、分析器在MongoDB中的作用是什么?...MongoDB存储BSON对象在丛集(collection)中。数据库名字和丛集名字以句点连结起来叫做名字空间(namespace)。 11、 如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除?...通过分析器可能查找比预期慢的操作 43、如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除？ 是的，用户移除属性然后对象会重新保存（re-save()）。 44、能否使用日志特征进行安全备份？..._adminCommand("connPoolStats"); 53、mongodb的结构介绍 数据库中存储的对象设计bson，一种类似json的二进制文件，由键值对组成 54、数据库的整体结构 键值对...58、什么是文档 文档由一组key value组成。文档是动态模式,这意味着同一集合里的文档不需要有相同的字段和结构。在关系型数据库中table中的每一条记录相当于MongoDB中的一个文档。
/ MongoDB特点 模式自由 :可以把不同结构的文档存储在同一个数据库里 面向集合的存储：适合存储 JSON风格文件的形式 完整的索引支持：对任何属性可索引 复制和高可用性：支持服务器之间的数据复制...集合就是关系数据库中的表 文档对应着关系数据库中的行 文档，就是一个对象，由键值对构成，是json的扩展Bson形式 ?...集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中 ?...$limit&$skip $limit 限制聚合管道返回的文档数 例1：查询2条学生信息 ? $skip 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档 例2：查询从第3条开始的学生信息 ?...$unwind 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值 语法1 对某字段值进行拆分 ? 构造数据 ? 查询 ?
MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 将数据存储给一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。...每个journal (group)的写操作都是一致的，除非它是完整的否则在恢复过程中它不会回放。 9、分析器在MongoDB中的作用是什么?...MongoDB存储BSON对象在丛集(collection)中。数据库名字和丛集名字以句点连结起来叫做名字空间(namespace)。 11、 如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除?...通过分析器可能查找比预期慢的操作 43、如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除？ 是的，用户移除属性然后对象会重新保存（re-save()）。 44、能否使用日志特征进行安全备份？...58、什么是文档 文档由一组key value组成。文档是动态模式,这意味着同一集合里的文档不需要有相同的字段和结构。在关系型数据库中table中的每一条记录相当于MongoDB中的一个文档。
HashMap的主要特点包括： 键唯一性：每个键在HashMap中是唯一的，这意味着同一个键不能在同一个HashMap中出现多次，但不同的键可以关联不同的值。...数据聚合：在数据处理和分析中，HashMap可以用于聚合数据，例如将数据按不同的属性分组，以便进行统计和分析。...多对一映射：HashMap可以用于多对一映射，其中多个键映射到同一个值。这在某些数据建模和数据处理场景中很有用。...请求路由：在Web服务器中，HashMap可以用于将URL路由到适当的处理程序或控制器。 数据聚合和统计：将数据按照不同的属性进行分组，以进行聚合和统计。...这使得HashSet能够快速执行添加、删除和查找操作，并确保元素的唯一性。 通过深入了解这些要点，您将能够更自信地使用和应对关于HashMap的问题，无论是在日常编程中还是在面试过程中。
这种变更并不是即时的，在⽹络上传输⼤量的数据需要⼀些时间，所以在传输过程中，原有分区仍然会接受读写操作。如下图所示： ?...执行查询 请求处理查询可分为两种场景，单节点查询和集群查询，前者一般是针对一类数据的查询并且该类数据存储在同一个节点上，后者是同时发给多个节点，最后再做聚合操作。...ES基于Lucene进行分布式封装，以支持集群管理、分布式查询、聚合分析等功能。 从使用的直观感受看，ES查询分为2个阶段，query和fetch阶段。...所有的搜索系统一般都是两阶段查询，第一阶段查询到匹配的DocID，第二阶段再查询DocID对应的完整文档，这种在Elasticsearch中称为query_then_fetch，还有一种是一阶段查询的时候就返回完整...这需要选择适合于您的数据的分区⽅案，并在将节点添加到集群或从集群删除时进⾏再分区。 常见的键值分区方式有按照范围分区、按照键的散列分区两种。
在实际应用中，MapReduce可以被用于很多不同的场景，例如文本处理、数据分析、图像处理等。在MapReduce中，数据被分为若干个键值对，其中键表示数据的标识，值则表示数据本身。...MapReduce通过对键值对进行映射和归约来实现对数据的处理。在Map阶段，程序会对输入的数据进行处理并输出一个或多个键值对。在Reduce阶段，程序会将相同键的数据进行聚合，并对聚合结果进行处理。...在分组排序中，我们需要将数据按照某个属性进行分组，并对每个组内的数据按照另一个属性进行排序。具体实现如下：自定义数据类型首先，我们需要自定义一个数据类型来表示输入数据和中间结果。...假设我们的数据包含两个属性：group和value，其中group表示数据所属的组，value表示数据的值。我们可以定义一个名为OrderBean的数据类型来表示这个数据结构。...在序列化过程中，我们将group和value写入DataOutput中；在反序列化过程中，我们从DataInput中读取group和value。
_id MongoDB 中存储的文档必有一”_id” 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个ObjectId 对象。...在一个集合里面，每个文档都有唯一的”_id” 值，来确保集合里面每个文档都能被唯一标识。...这是MongoDB 采用ObjectId，而不是其他比较常规的做法（比如自动增加的主键）的主要原因，因为在多个服务器上同步自动增加主键值既费力还费时。...另外，中间的几位数字也会变化（要是在创建的过程中停顿几秒钟）。这是ObjectId 的创建方式导致的。12 字节按照如下方式生成： ? 接下来的3 字节是所在主机的唯一标识符。...自动生成_id 如果插入文档的时候没有”_id” 键，系统会自动帮你创建一个,如果创建过程中存在字段：”_id”则不会在帮你创建了。通常会在客户端由驱动程序完成。理由如下。
应用场景：嵌套文档存储：使用object类型，我们可以在文档中存储嵌套文档或对象，在表示层次结构或多属性文档数据时非常实用。例如存储一对多的关系，例如一个人对应的姓名，性别，银行卡号，手机号等属性。...Join连接数据类型：主要用于在同一索引的文档中，创建父/子关系，通过添加Join字段，我们可以将文档定义为父级文档和子级文档，来表示文档建的关系。...当我们的数据存在着一对多的关系时，我们就可以通过Join类型来为这些数据创建父子关系。例如：文章主体与文章评论之间的关系。其中文章是父级文档，评论是子级文档。...便于我们对有父子关系或嵌套关系的数据进行标识与建模。在以下样例中：我们在创建my-index-000001索引时，添加了一个Join字段类型的my_join_field字段，关系为"问题与答案"。...直方图聚合：使用该类型可以执行直方图聚合，该聚合会将文档分组至不同的桶中，并计算每个桶的文档数量，生成直方图。
在写数据前ES不强制要求创建mapping，因为ES有动态识别和创建的机制，但是非常不建议使用ES的动态识别和创建的机制，因为很多情况下这并非你所需要。...模板 模板是描述表结构（mapping）和表设置(setting)的数据结构,在ES中创建一个索引模板，其本质就是包含mapping及分片信息，模板中有个属性 template 表示该模板用来匹配什么样的索引...时，需要设置index:not_analyzed(5.X版本设置为type:keyword) 3、nested结构 结构化的JSON文档会平整成索引内的简单键值对，会造成交叉对象匹配，数据间的关联性就会丢失...4、列式存储doc_values（大部分type默认为true） ES提供了doc_value属性，如果对某字段设置了doc_value,那么该字段被用来排序或者聚合的情况下，并不会加载到内存而是仍然从硬盘读取...node，而使用ES进行搜索时，ES会并行的查询分布在各个data node的shard(而都在同一个节点的 shards，只能进行串行的操作），最后将各个data node返回的数据进行聚合，并返回给客户端
HFile分为如下六个部分： （1）Data Block段：保存表中的数据，这部分可以被压缩。 （2）Meta Block段（可选的）：保存用户自定义的键值对，可以被压缩。...一个MongoDB实例可以包含一组数据库，一个数据库可以包含一组集合，一个集合可以包含一组文档，一个文档包含一组字段，每一个字段都是一个键值对。...多数情况下，文档比这个更复杂，它包含多个键/值对。例如： {"name":"alex", "age": 3} 文档中的键/值对是有序的，下面的文档与上面的文档是完全不同的两个文档。...例如，{"Alex":"name"}和{"age": 21}，它们的键不同，值的类型也不同，但是它们可以存放在同一个集合中，也就是不同模式的文档都可以放在同一个集合中。...8、Constraints（约束） 约束可以定义在某个字段上，限制字段值唯一，创建约束会自动创建索引。
则需使用key.index语法指定下标，例如下面查询出tags键值数组中第2个元素为"school"的文档： # 数组下标都是从0开始的，所以查询结果返回数组中第2个元素为"school"的文档：...false则选择不包含该字段的文档(我们上面在查询键值为null的文档时使用"exists的值为true,选择存在该字段的文档；若值为false则选择不包含该字段的文档(我们上面在查询键值为null...在本例中，我们将演示如何在一个键上创建唯一的索引，该索引排除了索引中已存在该键的值的文档。...自动创建的），另一个就是我们刚刚对user_id创建的索引。...数据库某个字段被设置成了unique，在插入的时候这个字段出现了重复； 2. insert_many使用时所插入的文档列表中存在指向同一个对象的多个元素，这个本质上跟第一种情况是一样的，因为每个元素被插入之后都会被添加了一个
开发人员通常会说，他们的类不是行和列，而是有一个带有键值对的清晰结构。 正如NoSQL数据库简介中所看到的，行（或MongoDB中调用的文档）不需要预先定义模式。相反，可以动态创建字段。 ?...让我们看看所有这些： 基于键值对 Column-oriented Graph Graphs based 面向文档 基于键值对 数据存储在键/值对中。...在聚合查询（例如SUM，COUNT，AVG，MIN等）上提供了高性能，因为数据在列中随时可用。...面向文档： 面向文档的NoSQL DB将数据存储和检索为键值对，但值部分存储为文档。该文档以JSON或XML格式存储。DB可以理解该值，并且可以查询该值。 ?...6 NoSQL的查询机制工具 最常见的数据检索机制是基于REST 的值检索，该值基于其key/ID，获取数据。 文档存储数据库提供了更困难的查询，因为他们了解键值对中的值。
接下来map会对每一个分片中的每一行数据进行处理得到键值对（key,value）此时得到的键值对又叫做“中间结果”。...因为频繁的磁盘I/O操作会严重的降低效率，因此“中间结果”不会立马写入磁盘，而是优先存储到map节点的“环形内存缓冲区”，在写入的过程中进行分区（partition），也就是对于每个键值对来说，都增加了一个...partition属性值，然后连同键值对一起序列化成字节数组写入到缓冲区（缓冲区采用的就是字节数组，默认大小为100M）。...溢出写过程按轮询方式将缓冲区中的内容写到mapreduce.cluster.local.dir属性指定的本地目录中。...=true开启，默认false），把在同一个core上的多个Mapper输出到同一个文件，这样文件数就变成core * R 个了。
维度表开发的过程中，经常会遇到维度缓慢变化的情况，对于缓慢变化维一般会采用： ①重写维度值，对历史数据进行覆盖； ②保留多条记录，通过插入维度列字段加以区分； ③开发日期分区表，每日分区数据记录当日维度的属性...在上面的创建中通过设立人口属性维度的宽表开发相关的用户标签，为了提高数据的插入和查询效率，在Hive中可以使用分区表的方式，将数据存储在不同的目录中。...3.1.3 标签汇聚 在3.1.2节的案例中，用户的每个标签都插入到相应的分区下面，但是对一个用户来说，打在他身上的全部标签存储在不同的分区下面。为了方便分析和查询，需要将用户身上的标签做聚合处理。...前两个标签可以很容易地从相应的业务数据表中根据算法加工出来，而登录时长、登录天数的数据存储在相关日志数据中，日志数据表记录的userid与cookieid为多对多关系。...在当前HMaster活跃的节点上，创建预分区表： image.png 将待同步的数据写入HFile，HFile中的数据以key-value键值对方式存储，然后将HFile数据使用BulkLoad批量写入
MongoDB是一种开源的、面向文档的NoSQL数据库，它使用JSON类似的文档格式存储数据。MongoDB具有高度的可伸缩性和性能，并且支持复杂的查询和聚合操作。...在Python中，我们可以使用pymongo驱动程序来连接和操作MongoDB数据库。MongoDB的基本概念在MongoDB中，数据存储在集合（Collection）中，集合类似于关系数据库中的表。...每个文档（Document）是一个键值对集合，类似于JSON对象。文档可以包含子文档和数组，这使得MongoDB非常适合存储非结构化数据。...MongoDB还具有动态模式，这意味着您可以轻松地更改文档结构而不必考虑表结构的更改。MongoDB还支持复杂的查询和聚合操作，包括计数、分组、排序和过滤等。...插入文档在MongoDB中，我们可以使用集合的insert_one()和insert_many()方法将文档插入到集合中。
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