MongoDB学习笔记:快速入门   一.MongoDB 简介 MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能.MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 二.MongoDB安装及配置 查看:https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-ins

好的数据结构,对于检索数据,插入数据的效率就会很高. 常见的数据结构 B+树 根节点和枝节点非常easy,分别记录每一个叶子节点的最小值,并用一个指针指向叶子节点.  叶子节点里每一个键值都指向真正的数据块.每一个叶子节点都有前指针和后指针,这是为了做范围查询时.叶子节点间能够直接跳转.从而避免再去回溯至枝和根节点.  特点:  1.有n棵子树的结点中含有n个keyword,每一个keyword不保存数据,仅仅用来索引,全部数据都保存在叶子节点.  2.所有的叶子结点中包括了所有keyword的

序列化 背景: 在以下过程中,需要对数据进行序列化: shuffling data时需要通过网络传输数据 RDD序列化到磁盘时 性能优化点: Spark默认的序列化类型是Java序列化.Java序列化的优势是兼容性好,不需要自已注册类.劣势是性能差.为提升性能,建议使用Kryo序列化替代默认的Java序列化.Kryo序列化的优势是速度快,体积小,劣势是兼容性差,需要自已注册类. 序列化的配置项:spark.serializer 使用方法1 1 2 3 val conf = new SparkCo

hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一种压缩算法,会对数据进行压缩的比较厉害 实际工作当中,很多时候,列式存储的数据格式都是选择orc或者parquet

tensorflow 提供了统一的数据存储格式,即 TFRecord(record 表示记录),以提高程序的可扩展性,当数据来源十分复杂时,仍能有效记录输入数据中的信息. 1. tfrecord 使用流程 比如对于 mnist 训练数据集,我们要将其 label 和像素内容以 TFRecord 的形式写入到本地. 所需 api: tf.python_io.TFRecordWriter(path):writer tf.train.Example() ⇒ 构建一条 record from tenso

从公司的项目源码中看到了这个东西,觉得挺好用的,写篇博客做下小总结.下面的操作以C++为编程语言,protoc的版本为libprotoc 3.2.0. 一.Protobuf? 1. 是什么?  Google Protocol Buffer(简称 Protobuf)是一种轻便高效的结构化数据存储格式,平台无关.语言无关.可扩展,可用于通讯协议和数据存储等领域. 2. 为什么要用? - 平台无关,语言无关,可扩展: - 提供了友好的动态库,使用简单: - 解析速度快,比对应的XML快约20-100倍

常用数据存储格式介绍 XML 被设计用来传输和存储数据,其焦点是数据的内容. HTML 被设计用来显示数据,其焦点是数据的外观. 语法规则: XML 文档必须有一个根元素 XML元素都必须有一个关闭标签 XML 标签对大小写敏感 XML 元素必须被正确的嵌套 XML 属性值必须加引号 去菜鸟教程看一看吧 掘金博客

常用数据存储格式介绍 JSON: JavaScript Object Notation(JavaScript 对象表示法) JSON 是存储和交换文本信息的语法.类似 XML. JSON 比 XML 更小.更快,更易解析. 什么是 JSON ? JSON 指的是 JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation) JSON 是轻量级的文本数据交换格式 JSON 独立于语言:JSON 使用 Javascript语法来描述数据对象,但是 JSON 仍然独立于语言

hive的数据存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) .SEQUENCEFILE(行式存储).ORC(列式存储).PARQUET(列式存储). 1 列式存储和行式存储 上图左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储. 行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少

这篇文章我会从业务中关注的: 1. 存储大小 2.查询效率 3.是否支持表结构变更既数据版本变迁 5.能否避免分隔符问题 6.优势和劣势总结 几方面完整的介绍下hive中数据以下几种数据格式:textfile,parquent,orc,thrift,avro,protubuf 更新中... 预计3月9日完成

我们已经了解了什么是Dump文件,它保存了什么数据,有什么作用,但它是如何存储的,数据格式是怎样的呢.下面简单说一下. 一.总体结构 二.文件头 首先文件的最开始的32个字节是Dump文件的文件头,这里包含了Dump文件标识.格式版本.校验和.时间戳和一些标志,数据结构如下 typedef struct _MINIDUMP_HEADER { ULONG32 Signature; ULONG32 Version; ULONG32 NumberOfStreams; RVA StreamDirecto

1.MySql的compact行记录格式 MySql从版本5.1以后默认使用的是compact行记录格式.可以通过执行以下命令查询到Row_format知悉InnoDB行记录格式类型. show table status like '要查看的表名'; Compact行记录格式如下,注意:一个页中存放的行记录数据越多,其性能就越高. 变长字段列表:按照列的顺序逆序放置:若列的长度小于255字节,用1个字节表示:若列的长度大于255字节,用2个字节表示(MySql的库表中varchar字段最大长度限

Parquet是Twitter贡献给开源社区的一个列数据存储格式,采用和Dremel相同的文件存储算法,支持树形结构存储和基于列的访问.Cloudera Impala也将使用Parquet作为底层的存储格式.在很多大数据的应用场景下面,比如电信行业,具有一定规则的数据,字段很多,但是每次查询仅仅针对其中少数的几个字段,这个时候列式存储是极佳的选择.优势: 使用列式存储,一列的值都是同质的,从而带来了更高的压缩比:对于在hadoop集群上的大数据量来说,使用parquet可以节省大量空间:可以提高

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

原文地址:http://www.infoq.com/cn/articles/wq-dojo-data-store 无论在传统的桌面应用还是在主流的互联网应用中,数据始终占据着软件应用中的核心地位.当下,web2.0已经是一个让人们耳熟能详的词汇,而由此 带来的数据的开放与共享,引领我们走入了海量数据时代.在今天的互联网上,数据的交互几乎成为了我们的终极诉求,可随之而来的数据多样性,信息的分布式存 储及松耦合,以及数据量的几何级规模的膨胀也带来了数据组织上的难度的增大,与此同时,伴随着Ajax,

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase. *). Client API实现借助HBase的Client API来导入, 是最简易学的方式. Configuration config = HBaseConfiguration.crea

1.创建表: drop table if exists photo;CREATE TABLE photo (    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,    name VARCHAR(100) COMMENT '名称',    photo blob COMMENT '照片')ENGINE=InnoDBDEFAULT CHARSET=utf8COLLATE=utf8_general_ci; 图片在MySql中的数据存储格式为blob类型;Blob

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之

用 PHP 读取和编写可扩展标记语言(XML)看起来可能有点恐怖.实际上,XML 和它的所有相关技术可能是恐怖的,但是用 PHP 读取和编写 XML 不一定是项恐怖的任务.首先,需要学习一点关于 XML 的知识 —— 它是什么,用它做什么.然后,需要学习如何用 PHP 读取和编写 XML,而有许多种方式可以做这件事. 本文提供了 XML 的简短入门,然后解释如何用 PHP 读取和编写 XML. 什么是 XML? XML 是一种数据存储格式.它没有定义保存什么数据,也没有定义数据的格式.XML 只

IOS中数据的持久化保存这块内容,类似于Android中文件的几种常见的存储方式. 对于数据的持久化存储,ios中一般提供了4种不同的机制. 1.属性列表 2.对象归档 3.数据库存储(SQLite3) 4.苹果公司提供的持久性工具Core Data. 其实储存的形式无非就这么几种,而我们还必须要关心的是,这些文件会被放置在那个文件下,然后如何读取. 也就是说:IOS上数据存储,我们要了解的两点,数据存储格式(也就是存储机制),数据存储位置. 1>文件如何存储(如上面4点) 2>文件存储在哪里

1 前言 Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架.关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多,感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源.这里我主要结合我所在的行业,说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据. 2 数据准备 Caffe封装的非常好,要想将我们的数据运用于Caffe上,我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式(leveldb/lmdb). Caffe解决方案下有一个工程convert_imageset为我们提供了接口,主要是将图像文件转