【导读】笔者(许鹏)看Spark源码的时间不长,记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式,就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来,Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效,并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后,当然希望将其应用到实际的工程实践中,这时候会面临许多新的挑战,比如选取哪个作为数据仓库,是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后,在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
引言 因特网互联设备的发展,提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据,意图从中获取一些有意义的洞悉,并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率,激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而,大多数现有时序数据体系结构的处理能力,可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司,Netflix已习惯于面对这样的挑战,多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表,我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法,如何很好地应对
ReactiveCassandraTemplate 为您提供了一种简单的方法来保存、更新和删除域对象并将这些对象映射到 Cassandra 中管理的表。
项目中用到了cassandra,用来存储海量数据,且要有高效的查询;本博客就进行简单的介绍和进行一些基本的操作
本次就给大家讲讲cassandra的高级操作:索引、排序和分页;处于性能的考虑,cassandra对这些支持都比较简单,所以我们不能希望cassandra完全适用于我们的逻辑,而是应该将我们的逻辑设计的更适合于cassandra
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于大批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。
CassandraTemplate应该始终配置为 Spring bean,尽管我们之前展示了一个示例,您可以在其中直接实例化它。但是,因为我们假设了创建 Spring 模块的上下文,所以我们假设存在 Spring 容器。
接着上篇博客,我们来谈谈java操作cassandra分页,需要注意的是这个分页与我们平时所做的页面分页是不同的,具体有啥不同,大家耐着性子往下看。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Cassandra 的 Spring 数据教程二(Spring中国教育管理中心)
Cassandra采用去中心化的集群架构,没有master节点的概念;但是会有seed节点在新节点连入时通知当前集群。
随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。
NoSQL: non-relational,Not-Only SQL,致力于解决关系型数据库扩展的问题
大数据文摘作品 编译:丁慧、笪洁琼、蒋宝尚 网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣,从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。 近几年技术的进步提高了收集,存储和分析时间序列数据的效率,同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而,这种时间序列的爆炸式增长,可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。 Netflix作为一家以数据为驱导的公司,对这些挑战并不陌生,多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列
BigDecimal 是 Java 中的一个精确数字类,用于表示高精度的浮点数或整数,通常用于处理需要避免舍入误差的数值计算。它提供了高精度的算术运算,可用于处理非常大或非常小的数值,以及需要精确度的金融计算或科学计算。
我们在这篇文章简单介绍了 Apache Cassandra 是什么,以及有什么值得关注的特性。本文将简单介绍 Apache Cassandra 的安装以及简单使用,可以帮助大家快速了解 Apache Cassandra。
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest,并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试,TDengine和OpenTSDB对比测试,TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库(Time-Series Database)的性能差异,本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试,相同的数据产生器,相同的测试用例,相同的测试方法,以保证测试的客观公平。
据了解,2018年1月,阿里云为虎牙提供了边缘节点服务(ENS)。基于阿里云ENS,可以轻松地将业务模块放到边缘运行,在主播的推流时,实现就近节点进行转码和分发,同时支持了高并发实时弹幕的边缘分发。在获得网络低时延的同时,减少了对中心的压力,节省了30%以上的中心带宽成本,并且实现了边缘节点网络连接小于5毫秒延时,提升了主播上行质量,以及用户成功连接占比等数指标,有效提升了用户观看体验。ENS中最主要的技术就是CDN。
本文是左耳耗子推荐的Medium上的一篇关于MySQL的文章Some study on database storage internals,本人觉得文章十分好,就取得了作者的许可,自行进行了翻译,原文链接见文末。
Discord 在创建之初采用的是一个单副本集的 MongoDB,没有使用 MongoDB 的分片,他们给出的理由是当时 MongoDB 分片很难用,而且不够稳定(这里就不去深究了)。消息数到达一亿条时,RAM 里已经存不下这么数据和索引,MongoDB 的延时开始变得不可控。
本文是《Flink的sink实战》系列的第三篇,主要内容是体验Flink官方的cassandra connector,整个实战如下图所示,我们先从kafka获取字符串,再执行wordcount操作,然后将结果同时打印和写入cassandra:
【导读】笔者(许鹏)看Spark源码的时间不长,记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式,就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来,Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效,并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后,当然希望将其应用到实际的工程实践中,这时候会面临许多新的挑战,比如选取哪个作为数据仓库,是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后,在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
在開始練習前,先作個小小的說明,同時也補充之前沒有提到的東西。首先 cassandra 的預設設定檔中已經有定義預設的 keyspace 跟 coulmns families,預設有一個 keyspace 為「Ketspace1」有四個 colimn family 分別是「Standard1」、「Standard2」、「StandardByUUID1」跟「Super1」,這四個 colimn family 詳細的差異會在後面的文章再補充。所以之前所使用的 keyspace 跟 colimn family 都是真實存在於 cassandra 裡面的。
执行bin/cqlsh ip即可cassandra的shell客户端,可以执行的CQL命令和mysql比较类似。
接着上篇博客,我们来谈谈java操作cassandra; 上篇博客的环境:jdk1.7 + python2.7.10 + cassandra2.2.8; 由于2.2.8没有对应的驱动文档,那么我们就用3.0的驱动文档,而驱动则用2.1.10.3版本;
本文为joshua317原创文章,转载请注明:转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/86
一般来说要解决这两个问题或者与之类似的问题,就需要用到调用链监控工具。那么调用链监控工具是怎么实现问题的快速定位的呢?这就需要我们理解调用链监控的基础实现原理,我们来看一张图:
可以将多次执行的 CQL 语句准备好并存储在一个PreparedStatement对象中,以提高查询性能。驱动程序和 Cassandra 都维护着PreparedStatement查询到其元数据的映射。您可以通过以下抽象使用准备好的语句:
仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的,你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库,它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而,NoSQL数据库也存在一些局限性,如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来,数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术,以满足不断变化的业务需求。","author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
参考文档的这一部分解释了 Spring Data 为 Apache Cassandra 提供的核心功能。
最近有用到Hbase,整理了下Hbase的架构,整体思路可以看之前的NoSQL概述NoSQL概述-从Mongo和Cassandra谈谈NoSQL。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
现在 Apache Spark 已形成一个丰富的生态系统,包括官方的和第三方开发的组件或工具。后面主要给出 5 个使用广泛的第三方项目。 Spark 官方构建了一个非常紧凑的生态系统组件,提供各种处理能力。 下面是 Spark 官方给出的生态系统组件(引自 Spark 官方文档)。 Spark DataFrames:列式存储的分布式数据组织,类似于关系型数据表。 Spark SQL:可以执行 SQL 查询,包括基本的 SQL 语法和 HiveQL 语法。读取的数据源包括 Hive 表、Parquent
我们要存储1000万个用户详细信息和500万个电影详细信息。我们正在寻找一个高度可用的数据库。我们可以协调用户详细信息和电影详细信息的一致性。存储此类大数据的最佳选择是Cassandra。
对比传统关系型数据库,NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
摘要 1、饿了么大数据为什么选择cassandra 2、 Cassandra的基本原理 3、饿了么cassandra实践 4、 Cassandra和大数据离线平台的结合 Cassandra历史 Goo
1.最近工作中接触到相关的风控项目,里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理,接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发,部署,运维等方面有很大的优势;
为了提高 Hbase 的写入性能,当写请求写入 MemStore 后,不会立即刷盘。而是会等到一 定的时候进行刷盘的操作。具体是哪些场景会触发刷盘的操作呢?总结成如下的几个场景:
MongoDB是 个基于分布式文件存储的数据库,使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB则是非关系数据库中功能较丰富,较像关系数据库的,随着MongDB 3.4版本发布,其应用场景适用能力得到了进 步拓展。 MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题,从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识,并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
在 db-engines 网站上,我们看到,数据库系统的主要市场虽然还是被 Oracle、Mysql、Ms SQL Server 三个关系型数据库所占据,但是 NoSql 的数据库也正在呈现上升态势。 虽然业内传闻的关于 DBA 将死的传言有些过于夸张,但是几个 NoSQL 数据库以其难以替代的优势抢占了很大的一部分市场。
作者 | Bo Ingram 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Discord 官方博客。 2017 年,我们写了一篇关于我们如何存储数十亿条消息的博文,分享了我们开始时如何使用 MongoDB,但又将数据迁移到 Cassandra 的过程,因为我们正在寻找一个扩展性和容错性比较高而维护成本相对较低的数据库。我们确信自己会发展,而且我们确实做到了! 我们想要一个能随着我们的发展而演进的数据库,但又不希望它的维护需求会随着我们的存储需求而增长。遗憾的是,我们发现事实并非如此——我们
2016 年,我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文(一、二)。在这两篇博文中,我们介绍了 Schemaless 的设计,并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
先来看看大数据的概念。根据维基百科,大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语,因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
摘要:虽然SQL数据库是非常有用的工具,但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题:被迫使用关系数据库,但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。 简介 NoSQL,是一项全新的数据库革命性运动,NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性,而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 但是NoSQL数据库之间的不同,远超过两 SQL数据库之间的差别
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统,它在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上运行。
作者:java妞妞 来源:http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,O
客户在使用数据湖时通常会问一个问题:当源记录被更新时,如何更新数据湖?这是一个很难解决的问题,因为一旦你写了CSV或Parquet文件,唯一的选择就是重写它们,没有一种简单的机制可以打开这些文件,找到一条记录并用源代码中的最新值更新该记录,当数据湖中有多层数据集时,问题变得更加严重,数据集的输出将作为下次数据集计算的输入。
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