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HBase 整体介绍

HBase: NoSQL数据库,基于HDFS的分布式数据库,理论上支持无限横向扩展,         HBase由HMaster与RegionServer组成,HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理,RegionServer负责数据的增删改查操作,RegionServer由多台分布在DataNode的组成,可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况,当RegionServer出现异常情况,HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。         当HBase中表的数据不断变大时,表中数据会进行Region分区,分为Region1,Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等;每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理,MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。         HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的,不同的库对应不同的目录,库下不同的表亦对应不同的目录,表下不同的Region对应不同的目录,Region下存放这HBase上的数据,HBase的数据是经过特殊处理的,所以直接看不到数据内容         HMaster支持HA高可用,所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后,在其他的RegonServer上启动HMaster,则该HMaster为StandBy,第一次启动的为Active。         HBase底层接口处理起来会比较吃力,一般处理方式是应用其他工具进行处理,如Flume,Sqoop         MySQL与Hive的区别             MySQL:数据存储会受到限制,可以增删改查数据             Hive:1. 只能进行查询数据,不能进行该数据,可以根据查询结果进行建表存储数据                   2. 基于HDFS,支持分布式存储,可以无限扩容                   3. 基于MapReduce,支持大数据运算         HBase与MySQL的区别                         MySQL:行式存储,适合处理联机事务             HBase:列式存储,适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询         HBase与Hive的区别                     HBase:数据库,数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上,根据对数据进行增删改查等。             Hive:数据仓库,数据存储在HDFS上,与DataNodata 关系不大,管理历史数据,数据量会非常庞大,每天都会进来大量数据,不能进行更新删除操作,         HBase概念             HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理             RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作,主要负责单个Region的数据管理                 RegionData:数据块             MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理             database 数据库             table: 数据表,定义表时需要指定列族,也可以再表建立后进行列族的管理             RowKey:行键,表示一行数据,一行数据中包含列族定义的东西,             ColumnFamily: 列族,对业务进行分类后,可以根据业务对数据进行分类,把业务类似的一类数据分为一个列族,不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引.             CELL: 数据单元,保存单个KV字段.         运行逻辑:             HMaster协调管理RegionServe,RegionServer主要负责处理Region数据块的处理,MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时,HMaster进行元数据迁移,保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。             MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。             Client进行数据处

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JDBC 基础操作

JDBC 的全称是 Java Database Connectivity,即 Java 数据库连接,它是一种可以执行 SQL 语句的 Java API。程序可通过 JDBC API 连接到关系数据库,并使用结构化查询语言(SQL,数据库标准的查询语言)来完成对数据库的查询、更新。   与其他数据库编程环境相比,JDBC 为数据库开发提供了标准的 API,所以使用 JDBC 开发的数据库应用可以跨平台运行,而且可以跨数据库(如果全部使用标准的 SQL)。也就是说,如果使用 JDBC 开发一个数据库应用,则该应用既可以在 Windows 平台上运行,也可以在 UNIX 等其他平台上运行;既可以使用 MySQL 数据库,也可以使用 Oracle 等数据库,而程序无须进行任何修改。   最早的时候,Sun 公司希望自己开发一组 Java API,程序员通过这组 Java API 即可操作所有的数据库系统,但后来 Sun 发现这个目标具有不可实现性,因为数据库系统太多了,而且各数据库系统的内部特性又各不相同。后来 Sun 就制定了一组标准的 API,它们只是接口,没有提供实现类(这些实现类由各数据库厂商提供实现),这些实现类就是驱动程序。而程序员使用 JDBC 时只要面向标准的 JDBC API 编程即可,当需要在数据库之间切换时,只要更换不同的实现类(即更换数据库驱动程序)就行,这是面向接口编程

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