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
MySQL Innodb 的锁可以说是执行引擎的并发基础了,有了锁才能保证数据的一致性。众所周知,我们都知道 Innodb 有全局锁、表级锁、行级锁三种,但你知道什么时候会用表锁,什么时候会用行锁吗?虽然对 MySQL 的知识点挺熟悉的,但一开始看到这个问题,树哥也是有点懵,我还真没从这个角度去思考过。大家可以暂时 1 分钟思考下答案,后面我将带大家弄清楚这个问题。
数据库锁机制简单来说,就是数据库在多事务并发处理时,为了保证数据的一致性和完整性,数据库需要合理地控制资源的访问规则。锁是一种资源,这个资源是和事务关联在一起的,当某个事务获取了锁,在提交或回滚之前,就一直持有该锁。
目前市面上比较流行的ORM框架有Mybatis、Hibernate、SpringJDBC等。
说到 MySQL 中的锁,相信小伙伴们多多少少都能说出来一些,例如全局锁、表锁、行锁等等。
对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将面向对象语言程序中的对象自动持久化到关系数据库中。简单来说就是将数据库表与java实体对象做一个映射
Spring Boot提供了直接使用JDBC连接数据库的方式,但是使用JDBC并不是很方便,需要我们写更多的代码来完成对象和关系数据库的转换;另一种方式是将实体和实体的关系对应数据库的表和表的关系,这类工具通常是ORM工具,对实体和实体关系的操作会映射到数据库的操作。一般而言,在Spring Boot中,我们常用的ORM框架有JPA和MyBatis。Spring Data JPA默认采用Hibernate实现。
①表锁 :表共享读锁(read lock) / 表独享写锁(write lock)
你可以想象,如果一个查询正在遍历一个表中的数据,而另一个线程在执行过程中改变了这个表的结构并删除了一列,那么查询线程得到的结果肯定不符合表的结构。
change和modify都可以修改表的定义,但是change后面需要写两次列名,但是change的优点在于修改列名称,modify则不能。
一、前言 在互联网时代,业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付,数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求,单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中,最痛苦的无非是目录的不统一,配置文件的混乱以及DB主机的不标准,而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化,将以前不符合的标准的主机和实例
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除传统的计算资源(CPU、RAM、I/O)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
全局锁就是对整个数据库实例加锁,加锁后整个实例就处于只读状态,后续的DML、DDL语句,已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞
有赞作为"新零售"的软件服务供应商,随着业务的不断发展,从第一批几十家商户到现在300万商家,涉及零售,美业,餐饮,自媒体等众多商家,业务规模以及访问量爆发式增长。一方面给后端数据库带来的影响是服务器数量和DB实例的数据量出现成倍增加。各种业务需求:快速交付实例,慢查询优化以及备份恢复管理等都给DBA的日常运维支持带来更高的要求。另一方面最开始以excel作为CMDB管理数据库实例的纯人肉运维又给高效的数据库运维带来阻碍。
@ 目录 库的常见操作 1.增 2.删 3.改 4.查 表的常见操作 1.增 2.删 3.改 4.查 库的常见操作 1.增 CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] // 库的注释说明 [LOCATION hdfs_path] // 库在hdfs上的路径 [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ..
当你新接触一个数据库,对其中的数据库,表,字段什么的都不清楚,这时候需要查找某个字段,怎么办呢? 比如,你新接触了一个数据库,其中有20多个库,每个库里面有500+的表格,你这个时候想找用户的昵称字段
首先弄清楚什么是元数据和表数据:元数据就是表的属性数据,表的名字,列信息,分区等标的属性信息,它是存放在RMDBS传统数据库中的(如,mysql)。表数据就是表中成千上万条数据了。
顾名思义,全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。
能用程序去做的事,就不要用手,编写自己的代码生成器就是用来解放你的双手,替你做一些重复性的工作。 上篇帖子写了模板的基础 go模板详说 ,有了基础就要做点什么东西,把所学到的东西应用起来才能更好的进步。于是用模板写了一个代码生成器,用于把数据库的表转换成go的struct,目前支持MySQL和PostgreSQL。这篇帖子写实现的思路和一些具体的代码实现。 Github地址: yggdrasill 看一下效果
MDL加锁过程是系统自动控制,无需显式使用,在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性,在表上有活动事务的时候,不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML与DDL冲突,保证读写的正确性。
实时监控MySQL,从MySQL中获取数据传输到HDFS或者其他存储框架,所以此时需要我们自己实现MySQLSource。 官方也提供了自定义source的接口: 官网说明:https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source
我们可以通过前期的渗透手段和分析得知目标网站某处存在SQL注入漏洞;于是我们就可以利用SQL的文件读取的特性来读取目标系统中的某个文件的内容
Apache Hive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析,在离线数仓中被广泛使用。
工作中,很多开发和 DBA 可能接触较多的锁也就行锁了。对于行锁,阻塞写能理解,阻塞读实在是想不到。能阻塞读的那肯定是颗粒度更大的锁了,比如表级别的。
事情是这样子的,由于公司要推行降本增效,尽量使得服务器能满负载的去工作,我负责的项目由于对数据库的使用比较轻度,所以就降低配置去使用。而一个新的需求,需要稍微复杂一点的业务逻辑,所以需要对数据库增加一个字段,且增加一个索引,也就是做一点DDL语句的操作,但是由于表的数据量也不小(最大的一张表差不多800多万行,最少也有几百万条数据),所以在此之前,对大表加字段,加索引做了一个比较深入的学习。
全局锁就是对整个数据库实例加锁,当数据库被加上全局锁以后,整个库会处于只读状态,处于只读状态下的库,以下语句会被阻塞:
spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
如果我们需要在生产环境中修改MySQL数据库中某个库表的结构。那么,需要考虑哪些要点,才能确保不会出问题呢?
我们在JAVA中操作数据库,无非就是JDBC,不管是MySQL还是Oracle 或者是其他数据库,基本都是通过JDBC的连接去跟数据库打交道。
给表新增字段时,发现锁表了,查看进程,提示Waiting for table metadata lock,等待锁释放;然而蛋疼的是几分钟过去了,依然没有任何的进展,特此记录下这个问题的定位过程以及MDL的相关背景知识
编写本文主要是因为Fayson在上篇文章《0480-如何从HDP2.6.5原地迁移到CDH5.16.1》迁移失败的补充,为什么迁移失败是因为HDP2.6.5的Hadoop版本2.7.5比C5的2.6要高导致的,HDFS只支持升级,而不支持降级。
今天来继续说说自动化开发的一些事情,截止目前,也是按照计划中的开发进度在推进。说几点自己的感受。 元数据的设计 元数据这部分我的设计就是从简,先来一个概要的信息,然后细节的信息可以通过其他入口来看。 比如对于数据库来说,系统,机架位的信息,这些完全可以从兄弟部门那里通过API的方式来得到。可以作为信息的参考。 很多元数据的设计和规划,前期如果已经有了成型的系统,直接废弃掉,革命掉也不大好,还是要吸取已有的经验,逐步沉淀,总是事情不是完全从零开始,但是在设计的时候,还是需要避免过度设计。 比如下面的概要信息,
一天下午,在给线上一个小表加个字段,发现老是加不上去,一直卡死。运维同学突然跑过来跟我说,线上数据库这半个小时一直在重启,问我是否有做什么操作。我当时虎躯一震,总共 100 多行的小表加个字段都加出问题了?我立马停止尝试加字段,果然数据库恢复正常了。后面查到原因,也顺利加上字段,现在来复盘总结一下。
sys: 存储过程、自定义函数、视图帮助我们快速的了解系统的元数据信息。(元数据是关于数据的数据,如数据库名或表名,列的数据类型,或访问权限等)
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第四篇,总结了MySQL的锁相关知识。
至少有两种方法可用: 方法一,查询MySQL日志。 如果MySQL实例自从初始化后的日志一直留存着的话,自然可以查到当时的时间。
主要有两种同步策略:离线同步 与 实时同步 ,各有其特点和适用场景 但是,这些我今天都不讲,就吊吊你们胃口
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除了传统的计算资源(CPU、RAM、i/O)的挣用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性,有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素,从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。
TiDB 主要应用在今日头条核心 OLTP 系统 - 对象存储系统中,存储其中一部分元数据,支持头条图片和视频相关业务,比如抖音等。
MySQL内置的函数能够让我们更为快捷的得到想要的信息,操作字符串的函数也有助于在注入时绕过WAF。这里列举一些注入常用的函数。
MySQL 的锁按照范围可以分为全局锁、表锁、行锁,其中行锁是由数据库引擎实现的,并不是所有的引擎都提供行锁,MyISAM 就不支持行锁,所以文章介绍行锁会以InnoDB引擎为例来介绍行锁。
在利用数据仓库进行数据处理时,通常有这样一个业务场景,为一个Hive表新增一列自增字段(比如事实表和维度表之间的"代理主键")。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能,但它本身可以通过函数来实现自增序列功能:利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。
(1) 什么是数据元数据? 元数据(MetaData),是指定义数据结构的数据。那么数据库元数据就是指定义数据库各类对象结构的数据。 例如数据库中的数据库名,表明, 列名、用户名、版本名以及从SQL语句得到的结果中的大部分字符串是元数据 (2)数据库元数据的作用 在应用设计时能够充分地利用数据库元数据深入理解了数据库组织结构,再去理解数据访问相关框架的实现原理会更加容易。 (3)如何获取元数据 在我们前面使用JDBC来处理数据库的接口主要有三个,即Connection,PreparedStatement和ResultSet这三个,而对于这三个接口,还可以获取不同类型的元数据,通过这些元数据类获得一些数据库的信息。下面将对这三种类型的元数据对象进行各自的介绍并通过使用MYSQL数据库进行案例说明
数据库中锁的设计初衷处理并发问题,作为多用户共享资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。
ORM(Object Relational Mapping),对象关系映射,是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。
MySQL提供了不同等级的锁,按限制能力的划分,分为全局锁、表锁、行锁。本文会描述不同锁的应用场景与实现原理。
表在创建时,有分隔符属性,这个分隔符属性,代表在执行MR程序时,使用哪个分隔符去分割每行中的字段! 查看表(实际在HDFS中也是一个文件)中的所有内容(包括分隔符):
Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
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