数据分布 1.MySQL Cluster自动分区数据表(也可能使用用户自定义分区),将数据分布到分区中: 2.一个数据表被划分到多个Data Node分区中,数据在分区中被”striped”: 3.主键的 hashing 决定哪个分区拥有数据(自动分布): 4.对主键的一部分进行hashing也是可能的(适合sharding和数据局部性): 分区和数据分布 1.如果有两个数据节点(DATA NODE 1和DATA NODE 2),每个数据表都被分到两个分区中. 2.subid是主键,对主键sub

"Hadoop能做什么?" ,概括如下: 1)搜索引擎:这也正是Doug Cutting设计Hadoop的初衷,为了针对大规模的网页快速建立索引: 2)大数据存储:利用Hadoop的分布式存储能力,例如数据备份.数据仓库等: 3)大数据处理:利用Hadoop的分布式处理能力,例如数据挖掘.数据分析等: 4)科学研究:Hadoop是一种分布式的开源框架,对于分布式系统有很大程度地参考价值. Hadoop有三种不同的模式操作,分别为单机模式.伪分布模式和全分布模式.每种模式的详细介绍以及单

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库

中介绍了如何基于Mongodb进行关系型数据的分布式存储,有了存储就会牵扯到查询.虽然用普通的方式也可以进行查询,但今天要介绍的是如何使用MONGODB中提供的MapReduce功能进行查询.      有关MongoDb的MapReduce之前我写过一篇文章 Mongodb Mapreduce 初窥, 今天介绍如何基于sharding机制进行mapreduce查询.在MongoDB的官方文档中,这么一句话:    Sharded Environments       In sharded en

参考博文: CentOS 6.2下MySQL Cluster 7.2 配置数据库集群 CentOS 6.5上安装MySQL-Cluster 7.3.4过程笔记--下一步学习 MySQL Cluster Installation 官方文档地址: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mysql-cluster-installation.html Mysql Cluster7.4.6安装与配置  参考这篇博文配置 一.Mysql Cluster概述 MySql

1 简单介绍 将内存作为首要存储介质不是什么新奇事儿,我们身边有非常多主存数据库(IMDB或MMDB)的样例.在对主存的使用上.内存数据网格(In Memory Data Grid,IMDG)与IMDB相似,但二者在架构上全然不同. IMDG特性能够总结为下面几点: Ø  数据是分布式存储在多台server上的. Ø  每台server都是active模式. Ø  数据模型一般是面向对象和非关系型的. Ø  依据须要.常常会增减server. 此外,IMDG与普通缓存系统也是不同的. 相同地,在

分布式架构势在必行 在传统的数据库技术中,为了保证数据的安全与高性能,通常会选择高端的外置存储作为数据库的主要存储源,而本地磁盘则被视为不可靠的性能低下的一种设备.这种观念的产生,主要是由于过去本地磁盘的生产技术存在一定的瓶颈,并且其稳定性和性能确实都远落后于高端存储. 互联网应用迅猛发展 在过去, IT行业的发展远没有现在蓬勃,大家更多的是在家里或者办公室通过桌面级设备上网查询资料和浏览世界各类时事新闻.在这样的时代背景下,互联网企业和像银行.通讯类公司这种对IT部门十分依赖的传统企业,一台小

1 简介 将内存作为首要存储介质不是什么新鲜事儿,我们身边有很多主存数据库(IMDB或MMDB)的例子.在对主存的使用上,内存数据网格(In Memory Data Grid,IMDG)与IMDB类似,但二者在架构上完全不同.IMDG特性可以总结为以下几点: Ø  数据是分布式存储在多台服务器上的. Ø  每台服务器都是active模式. Ø  数据模型通常是面向对象和非关系型的. Ø  根据需要,经常会增减服务器. 此外,IMDG与普通缓存系统也是不同的.同样地,在主存使用以及水平扩展上缓存系

这里是大数据小白系列,这是本系列的第二篇,介绍一下HDFS中SecondaryNameNode.单点失败(SPOF).以及高可用(HA)等概念. 上一篇我们说到了大数据.分布式存储,以及HDFS中的一些基本概念,为了能更好的理解后续介绍的内容,这里先补充介绍一下NameNode到底是怎么存储元数据的. 首先,在启动的时候,将磁盘中的元数据文件读取到内存,后续所有变化将被直接写入内存,同时被写入一个叫Edit Log的磁盘文件.(如果你熟悉关系型数据库,这个Edit Log有点像Oracle Re

五.Tindex 数果智能根据开源的方案自研了一套数据存储的解决方案,该方案的索引层通过改造Lucene实现,数据查询和索引写入框架通过扩展Druid实现.既保证了数据的实时性和指标自由定义的问题,又能满足大数据量秒级查询的需求,系统架构如下图,基本实现了文章开头提出的几个目标. (点击放大图像) Tindex主要涉及的几个组件 Tindex-Segment,负责文件存储格式,包括数据的索引和存储,查询优化,以及段内数据搜索与实时聚合等.Tindex是基于Lucene的思想重构实现的,由于Luc

本文为笔者在InfoQ首发的原创文章,主要利用周末时间陆续写成,也算近期用心之作.现转载回自己的公众号,请大家多多指教. 11 月 4 日,微软正式发布了其新一代数据库产品 SQL Server 2019,带来了大数据集群.数据虚拟化等重磅特性.本次发布距离上一个大版本 SQL Server 2017 不过短短两年时间,这样的迭代速度对于高度复杂的数据库系统而言颇为惊人.两年前 InfoQ 曾刊登长文<SQL Server 2017 正式发布,微软老牌数据库如何继往开来?>,此次我们再度与该文

一.ClickHouse简介 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),支持PB级数据量的交互式分析,ClickHouse最初是为YandexMetrica 世界第二大Web分析平台而开发的.多年来一直作为该系统的核心组件被该系统持续使用着.目前为止,该系统在ClickHouse中有超过13万亿条记录,并且每天超过200多亿个事件被处理.它允许直接从原始数据中动态查询并生成报告.自2016 年开源以来,ClickHouse 凭借其数倍于业界顶尖分析型数据

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

目录 1.2 Hadoop简介 1.2.1 什么是Hadoop 1.2.2 Hadoop的起源 1.2.3 Hadoop的特点 1.2.4 Hadoop的发行版本 1.2.5 Apache Hadoop版本更迭 1.2.6 第六节 Hadoop的优缺点 1.2 Hadoop简介 1.2.1 什么是Hadoop ​ Hadoop 是一个适合大数据的分布式存储和计算平台 ​ 如前所述,狭义上说Hadoop就是一个框架平台,广义上讲Hadoop代表大数据的一个技术生态 圈,包括很多其他软件框架 ​ H

1 背景知识 1.1 解决问题 解决HDFS不支持单条记录的快速查找和更新的问题. 1.2 适用情况 存在亿万条记录的数据库,只有千万或者百万条记录使用RDBMS更加合适 确保你的应用不需要使用RDBMS的高级特性(第二索引,事务机制,高级查询语言等) 足够的硬件配置,即节点数,HDFS在少于5个节点时并不会表现得很好,HBase也存在相同情况. 2 设计理念 2.1 概述 2.1.1 简介 使用Java语言开发的NoSQL类型的分布式数据库 不支持RDBMS的一些高级特性,如事务机制,第二索引

一.简介 Cobar是一个对数据进行拆分后进行分布式存储的产品,可以支持使用后台的 MySQL或者Oracle数据库,通过配置,将数据按照一定规则存储入不同的数据库中.即用分布式数据库代替了集中式数据库.传统的集中式数据库系统有如下不足:集中式处理,势必造成性能瓶颈:应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高:集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差.在这种形势下,集中式数据库将向分布式数据库发展. 分布式数据库系统的优点:降低费用.分

[目录] 0x1 LDAP介绍 0x2 LDAP注入攻击及防御 0x3 参考资料 0x1 LDAP介绍 1 LDAP出现的背景 LDAP(Lightweight Directory Access Protocol):轻量级目录访问协议,是一种在线目录访问协议.LDAP主要用于目录中资源的搜索和查询,是X.500的一种简便的实现. 先看一下LDAP出现的背景: 随着互联网的广泛使用,web应用的数量呈爆炸式的增长,而这些应用的资源和数据呈分布式存储于目录中.通常不同的应用会有专属于自己相关数据的目

广州PostgreSQL用户会技术交流会小记 2015-9-19 今天去了广州PostgreSQL用户会组织的技术交流会 分别有两个session 第一个讲师介绍了他公司使用PostgreSQL-X2的情况 第二个讲师介绍了PostgreSQL里面的一些执行计划分析 我个人比较关注第一个session,因为涉及到真正的应用案例 网上有对PostgreSQL-X2的简短介绍,我先转载过来 转载:http://francs3.blog.163.com/blog/static/405767272012

分布式数据库中的Paxos 算法 http://baike.baidu.com/link?url=ChmfvtXRZQl7X1VmRU6ypsmZ4b4MbQX1pelw_VenRLnFpq7rMvYfDDmg3Rg1Aw6YyobKozdN599x2sCiJNNHV_ Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.这个算法被认为是类似算法中最有效的. 中文名 Paxo

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片集群(sharded cluster)是一种水平扩展数据库系统性能的方法,能够将数据集分布式存储在不同的分片(shard)上,每个分片只保存数据集的一部分,MongoDB保证各个分片之间不会有重复的数据,所有分片保存的数据之和就是完整的数据集.分片集群将数据集分布式存储,能够将负载分摊到多个分片上,每个分片只负责读写一部分数据,充分利用了各个shard的系统资源,提高数据库系统的吞吐量. 数据集被拆分成数据块(chunk),每个数据块包含多个doc,数

1 Hadoop是什么? Google公司发表了两篇论文:一篇论文是“The Google File System”,介绍如何实现分布式地存储海量数据:另一篇论文是“Mapreduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”,介绍如何对分布式大规模数据进行处理.Doug Cutting在这两篇论文的启发下,基于OSS(Open Source software)的思想实现了这两篇论文中的原理,从而Hadoop诞生了. Hadoop是一种开源的适合