JanusGraph - 分布式id的生成策略 大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 本次更新时间:2020-9-1 文章为作者跟踪源码和查看官方文档整理,如有任何问题,请联系我或在评论区指出,感激不尽! 图数据库网上资源太少,评论区评论 or 私信我,邀你加入"图库交流微信群",一起交流学习! 源码分析相关: 源码图库-一文搞定janusgraph图数据库的本地源码编译(janusgraph source code compile) 图解图库JanusGra

HBase的表结构 建表时要指定的是:表名.列族 建表语句 create 'user_info', 'base_info', 'ext_info' 意思是新建一个表,名称是user_info,包含两个列族base_info和ext_info 列族 是列的集合,一个列族中包含多个列 这时的表结构: row key base_info ext_info ... ... ... row key 是行键,每一行的ID,这个字段是自动创建的,建表时不需要指定 插入一条用户数据:name为‘a’,tel为‘

  本博文的主要内容有    .hbase读取数据过程 .HBase表结构 .附带PPT http://hbase.apache.org/ 读写的时候,就需要用hbase了,换句话说,就是读写的时候.需要数据库. 在哪些领域,需要数据库? 只要做大量的数据存储,就需要用到数据库. 数据库比文件系统,提供了更好的功能:随机.实时的读写. 如果,在你业务场景里,对随机.实时的读写要求不高,可不可以用数据库呢?当然可以,但没这必要.就好像是大材小用. 对于随机.实时的读写要求高的场景,如实时在线读写的

本博文的主要内容有    .hbase读取数据过程 .HBase表结构 .附带PPT http://hbase.apache.org/ 读写的时候,就需要用hbase了,换句话说,就是读写的时候.需要数据库. 在哪些领域,需要数据库? 只要做大量的数据存储,就需要用到数据库. 数据库比文件系统,提供了更好的功能:随机.实时的读写. 如果,在你业务场景里,对随机.实时的读写要求不高,可不可以用数据库呢?当然可以,但没这必要.就好像是大材小用. 对于随机.实时的读写要求高的场景,如实时在线读写的场景

HBase 的存储结构 2016-10-17 杜亦舒 HBase 中的表常常是超级大表,这么大的表,在 HBase 中是如何存储的呢?HBase 会对表按行进行切分,划分为多个区域块儿,每个块儿名为 HRegionHBase 是集群结构,会把这些块儿分散存储到多个服务器中,每个服务器名为HRegionServer服务器多了,就需要一个管理者 HMaster,负责 HRegion 的分配.HRegionServer 负载均衡的处理 等事务当某个 HRegion 的大小达到阈值后,便会被分割开来,新

在HBase中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀, 它解决了 MySQL 的那些问题呢? 每一个新事物的出现, 都是为了解决原本存在的问题. 对写入友好, 支持异步大批量并发写入 可动态添加列 按列存储数据, 不存在的列不会落盘, 节省空间. 而 MySQL 中不存在的内容也要用 null 填充 支持海量数据分布式存储(BigTable 最开始就是

HBASE  基本结构一.overview1. hbase <=> NOSQL     不错,hbase 就是某种类型的nosql 数据库,唯一的区别就是他支持海量的数据.    hbase的基本功能:     1) 强一致性的读写,而非“最终一致性”(eventually consistent)的数据仓库.基于此,hbase非常适合高速的统计计数工作.        2)自动sharding ,hbase 是分布式的数据库,支持数据的自动切分. 3) regionServer 的自动fail

http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/41777661 为了优化MapReduce及MR之前的各种工具的性能,在Hadoop内建的数据存储格式外,又涌现了一批各种各样的存储方式.如优化Hive性能的RCFile,以及配合Impala实现出Google Dremel功能(类似甚至是功能的超集)的Parquet等.今天就来一起学习一下HDFS中数据存储的进化历程. 数据摆放结构 数据摆放结构(data placement structure),顾名思

1.概述 HBase的存储结构和关系型数据库不一样,HBase面向半结构化数据进行存储.所以,对于结构化的SQL语言查询,HBase自身并没有接口支持.在大数据应用中,虽然也有SQL查询引擎可以查询HBase,比如Phoenix.Drill这类.但是阅读这类SQL查询引擎的底层实现,依然是调用了HBase的Java API来实现查询,写入等操作.这类查询引擎在业务层创建Schema来映射HBase表结构,然后通过解析SQL语法数,最后底层在调用HBase的Java API实现. 本篇内容,笔者并

目的:了解hbase与支持海量数据查询的特性以及实现方式 传统关系型数据库特点及局限 传统数据库事务性特别强,要求数据完整性及安全性,造成系统可用性以及伸缩性大打折扣.对于高并发的访问量,数据库性能不是很好,类似于互联网这样的访问量容易造成宕机. hbase hbase是基于列存储的数据库与传统的基于行存储的关系型数据库相比,可扩展性好.Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作,同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性

前言 本篇文章通过图文的方式分析不同维度组合下的cube在hbase中的存储结构 需要声明的是,kylin不存原始数据,存储cube 全维度构建 假设一张表有3个字段name,age,sex,那么当通过kylin构建这张表的cube时,hbase的表结构如下所示.注意本示例没有度量字段,value表示记录条数累计,代表count(*),度量如果存在那么也是存储在value的位置,可以手动配置cf. 通过图1很明显的可以看到,kylin将每个维度的所有基数都枚举了出来,并通过组合的方式构建出hba

以下的介绍是基于Apache Hbase 0.94版本: 从HBase的架构图上可以看出,HBase中的存储包括HMaster.HRegionServer.HRegion.Store.MemStore.StoreFile.HFile.HLog等,本篇文章统一介绍他们的作用即存储结构. 以下是HBase存储架构图: HBase中的每张表都通过行键按照一定的范围被分割成多个子表(HRegion),默认一个HRegion超过256M就要被分割成两个,这个过程由HRegionServer管理,而HReg

转自:http://my.oschina.net/mkh/blog/349866 Hbase存储详解 started by chad walters and jim 2006.11 G release paper on BigTable 2007.2 inital Hbase prototype created as Hadoop contrib 2007.10 First useable Hbase 2008.1 Hadoop become Apache top-level project a

Cassandra 的数据存储结构 Cassandra 的数据模型是基于列族(Column Family)的四维或五维模型.它借鉴了 Amazon 的 Dynamo 和 Google's BigTable 的数据结构和功能特点,采用 Memtable 和 SSTable 的方式进行存储.在 Cassandra 写入数据之前,需要先记录日志 ( CommitLog ),然后数据开始写入到 Column Family 对应的 Memtable 中,Memtable 是一种按照 key 排序数据的内存

1.Hbase表结构:可以看成map,里面有行键,行键是按照字母顺序排序.行键下面是列族,每个列族可以有不同数量的列甚至是没有列.每个列里面包含着不同时间版本的列的值. 行键:是按照字母的顺序排序的,这样做的好处就是在扫描表的时候感兴趣的项,是在相邻的.给定的行可以在每个列族中有任意数量的列,或者根本没有列,不能用二维表的思想去想象. 列族:以把它想象成map的map.一个列族可以有任意数量的列. 最后一个维度是时间.所有数据都使用整数时间戳(从epoch开始的秒数)或您选择的另一个整数进行版本

目录 顺序存储与哈希索引 SSTable和LSM tree B-Tree 存储结构的比对 小结 本篇主要讨论的是不同存储结构(主要是LSM-tree和B-tree),它们应对的不同场景,所采用的底层存储结构,以及对应用以提升效率的索引. 所谓数据库,最基础的功能,就是保存数据,并且在需要的时候可以方便地检索到需要的数据.在这个基础上,演化出了不同的数据库系统,以及多种索引机制帮助检索数据.这篇我们就来讨论几种常见的数据存储和索引机制,主要是B-tree,LSM-Tree,以及它们对应的优缺点.

一.HBase介绍及其特点 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务.因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据. HBase是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式数据库,是谷歌BigTable的开源实现,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据.HBase的目标是处理非常庞大的表,可以通过水平

1.Hbase集群的高可用性与伸缩性 HBase可以实现对Regionserver的监控,当个别Regionserver不可访问时,将其负责的分区分给其他Regionsever,其转移过程较快,因为只需要将分区的相关信息转移.Hlog和表中数据实际存储在HDFS上,本身具有多副本机制容错. Master节点以及HDFS中的Namenode节点,如果只部署一个,可能造成单点故障,可以依托Zookeeper实现这两种关系主节点的高可用性配置. Zookeeper实现的方法是:部署多个Master或N

(转自http://blog.csdn.net/x1247600186/article/details/24670775) 说到存储结构,我们就会想到常用的两种存储方式:顺序存储和链式存储两种. 先来看看顺序存储,用一段地址连续的存储单元依次存储线性表中数据元素,这对于线性表来说是很自然的,但是对于树这种一对多的结构而言是否适合呢? 树中某个结点的孩子可以有多个,这就意味着,无论用哪种顺序将树中所有的结点存储到数组中,结点的存储位置都无法直接反映逻辑关系,试想一下,数据元素挨个存储,那么谁是谁的

Atitit.数据索引 的种类以及原理实现机制 索引常用的存储结构 1. 索引的分类1 1.1. 按照存储结构划分btree,hash,bitmap,fulltext1 1.2. 索引的类型  按查找方式分,两种,分块索引 vs编号索引1 1.3. 顺序索引  vs 散列索引2 1.4. 按索引与数据的查找顺序可分为 正排与倒排索引2 1.5. 单列索引与多列索引 复合索引2 1.6. 分区索引和全局索引 2 1.7.  Trie树一般指字典树 又称单词查找树,Trie树2 1.8. 稠密索引 

在上面介绍过栈(Stack)的存储结构,接下来介绍另一种存储结构字典(Dictionary). 字典(Dictionary)里面的每一个元素都是一个键值对(由二个元素组成:键和值) 键必须是唯一的,而值不需要唯一的,键和值都可以是任何类型.字典(Dictionary)是常用于查找和排序的列表. 接下来看一下Dictionary的部分方法和类的底层实现代码: 1.Add:将指定的键和值添加到字典中. public void Add(TKey key, TValue value) { Insert(