大数据是否能代替传统数据库? [问题点数:20分]

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传统数据库的瓶颈?
在“http://www.infoworld.com/d/data-management/newsql-could-combine-the-best-sql-and-nosql-170761?page=0,0”有这么一段话:The sluggishness of database systems usually can be attributed to a number of factors,
数据存什么数据库比较好啊
key value类型,value有几百兆大的那种<em>数据</em>,应该选择什么存储方式比较好
关于spark SQL读取传统数据库的效率问题
配置的方式: val readOpts = Map[String, String]("numPartitions" -&gt; "3", "partitionColumn" -&gt; "id", "lowerBound" -&gt; "3", "upperBound" -&gt; "8", "fetchsize" -&gt; "100") val jdbcDF = s...
数据数据库的技术对垒:MapReduce vs. MPP[作者:李明]
大<em>数据</em><em>数据</em>库的技术对垒:MapReduce vs. MPP --作者:李明(email: mli@pivotal.io) 这些年大<em>数据</em>概念已经成为IT界的热门,我们经常也会在新闻和报纸中看到。大<em>数据</em>概念中最为关键的技术就是<em>数据</em>库管理系统,伴随着hadoop和MapReduce技术的流行,大<em>数据</em>的<em>数据</em>库中Hive和
数据数据库的关系和区别 是什么
大<em>数据</em>与<em>数据</em>库的关系和区别 是什么 就是想问大<em>数据</em>的学习<em>是否</em>需要学习<em>数据</em>库只是,或者<em>数据</em>库mysql等知识的学习对大<em>数据</em>有没有帮助类似的 还有就是国内外计算机<em>数据</em>库方向跟大<em>数据</em>方向的未来发展前景与现状
数据数据库比较
自己感觉大<em>数据</em>里面用到的<em>数据</em>库比较多,因此我自己做一个总结。后面会有详细的学习教程。
数据的分布式数据库技术的对比
大<em>数据</em>技术的实现离不开很多其他的技术,我们提到最多的就是Hadoop技术,其实就目前而言,Hadoop技术看似是自成一套体系,其实并不是这样的,Hadoop和Spark以及分布式 <em>数据</em>库其实也是存在差异的,我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。 首先我们说一说大<em>数据</em>分析,现在的大<em>数据</em>分析体系以Hadoop生态为主,而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一...
NoSql与传统数据
NoSQL一背景         对于企业来说,<em>数据</em>是最根本的财富,现代的计算机系统上每天都会产生庞大的<em>数据</em>,很大一部分是使用关系型<em>数据</em>库管理系统(RDBMS)来处理的。通过应用实践证明,关系模型是非常适合于客户服务器编程,远远超出预期的利益,今天它是结构化<em>数据</em>存储在网络和商务应用的主导技术。关系型<em>数据</em>库遵循A(原子性)C(一致性)I(独立性)D(持久性)规则,这些规则建立在事务的基础上;NoSQ...
数据数据分析和数据挖掘的区别
大<em>数据</em>、<em>数据</em>分析、<em>数据</em>挖掘的区别是,大<em>数据</em>是互联网的海量<em>数据</em>挖掘,而<em>数据</em>挖掘更多是针对内部企业行业小众化的<em>数据</em>挖掘,<em>数据</em>分析就是进行做出针对性的分析和诊断,大<em>数据</em>需要分析的是趋势和发展,<em>数据</em>挖掘主要发现的是问题和诊断: 1、大<em>数据</em>(big data):指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的<em>数据</em>集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、...
Hadoop如何替代传统数据库疑问?
因初学hadoop一直有些疑惑: 1.如果用hive作为<em>数据</em>库(oracle)的替代品,可是hive的查询性能有瓶颈,并且使用起来灵活度也有限,比如<em>数据</em>库可以方便的进行查询,用视图功能进行扩展等等。
hadoop与传统数据库的区别
hadoop的5v特征 速度快-实时-离线 多样性 <em>数据</em>量大 真实性 单条<em>数据</em>价值密度低 <em>传统</em><em>数据</em>库特点 <em>数据</em>结构化 ,<em>数据</em>之间具有联系,面向整个系统。 <em>数据</em>的共享性高,冗余度低,易扩充 。 <em>数据</em>独立性高 。 <em>数据</em>由DBMS统一管理和控制。 5v特征对比 速度上 hadoop:速度快-实时处理-离线处理,支持流处理,批处理。 <em>传统</em><em>数据</em>库:关系型<em>数据</em>库定时任务需要人工跑批,以一天为单位。 ...
数据传统数据技术,主要有什么差别?
  大<em>数据</em>与<em>传统</em>的<em>数据</em>技术的差别:        1、<em>数据</em>规模大:<em>传统</em><em>数据</em>技术主要是利用现有存在关系性<em>数据</em>库中的<em>数据</em>,对这些<em>数据</em>进行分析、处理,找到一些关联,并利用<em>数据</em>关联性创造价值。这些<em>数据</em>的规模相对较小,可以利用<em>数据</em>库的分析工具处理。而大<em>数据</em>的<em>数据</em>量非常大,不可能利用<em>数据</em>库分析工具分析。        2、非结构化<em>数据</em>:<em>传统</em><em>数据</em>主要在关系性<em>数据</em>库中分析,而大<em>数据</em>可以处理图像、声音、文件等非...
从百万级别数据的分析角度,Mysql,Mongodb,Hbase如何选择?
百万级的<em>数据</em>,无论侧重OLTP还是OLAP,当然就是MySql了。过亿级的<em>数据</em>,侧重OLTP可以继续Mysql,侧重OLAP,就要分场景考虑了。实时计算场景:强调实时性,常用于实时性要求较高的地方,可以选择Storm;批处理计算场景:强调批处理,常用于<em>数据</em>挖掘、分析,可以选择Hadoop;实时查询场景:强调查询实时响应,常用于把DB里的<em>数据</em>转化索引文件,通过搜索引擎来查询,可以选择solr/e...
数据时代数据库-云HBase架构&生态&实践
2018第九届中国<em>数据</em>库技术大会,阿里云高级技术专家、架构师封神(曹龙)带来题为大<em>数据</em>时代<em>数据</em>库-云HBase架构&amp;生态&amp;实践的演讲。主要内容有三个方面:首先介绍了业务挑战带来的架构演进,其次分析了ApsaraDB HBase及生态,最后分享了大<em>数据</em><em>数据</em>库的实际案例。数十款阿里云产品限时折扣中,赶快点击这里,领券开始云上实践吧!直播视频回...
Cloudera|传统数据库向大数据的渐进式转型
<em>数据</em>仓库系统长期以来一直是企业 IT 架构的重要组成部分。随着开源技术的不断发展以及云端部署方式的不断深入,<em>传统</em><em>数据</em>仓库的局限性日益凸显,难以适应新技术带来的市场变革,如何面向大<em>数据</em>技术进行<em>数据</em>仓库的优化、转型是企业 IT 管理者面临的重要挑战。处于不同阶段的企业如何应用大<em>数据</em>技术?如何面向大<em>数据</em>技术进行<em>数据</em>仓库转型?如何对现有<em>数据</em>仓库进行优化?如何在 Hadoop 中进行性能优化?这些已成为困扰...
MPP大规模并行计算数据库与分布式数据库的区别
最近调研分布式TP<em>数据</em>库。结合公司使用的MPP<em>数据</em>库,一度感觉两者很像,随着分布式的深入研究,结合行内MPP<em>数据</em>库使用过正中遇到的问题,简单的总结一下分布式<em>数据</em>库与MPP<em>数据</em>库的区别。 分布式<em>数据</em>库系统与并行<em>数据</em>库系统MPPDB有许多相似点,如都有用网络连接各个<em>数据</em>处理结点的特点。网络中的所有结点构成一个逻辑上的统一整体,用户可以对各个结点上的<em>数据</em>进行透明存取等等。 由于分布式<em>数据</em>库系统和并行...
数据库系统---NOSQL、大数据
NoSQL     NoSQL 即 Not Only SQL,可直译“不仅仅是 SQL”,这项技术正在掀起一场全新的<em>数据</em>库革命性运动。     <em>数据</em>的模式包括多种类型,如层次模型、网状模型、关系模型等,而在实际应用过程中,几乎都是在用关系模型,主流的<em>数据</em>库系统都是关系型的。但随着互联网 web2.0 网站的兴起,<em>传统</em>的关系<em>数据</em>库在应付 web2.0 网站,特别是超大规模和高并发的 SNS 类型...
数据传统数据库(SQL)和大数据之间的迁移方法总结
为什么要将<em>数据</em>进行迁移? 进行<em>数据</em>处理工作的时候,很重要的一种工作内容就是:将<em>数据</em>在<em>传统</em><em>数据</em>库(SQL)和大<em>数据</em>之间的进行迁移。为什么要这么做呢?这是因为,业务的持续使得<em>数据</em>量越来越大,因此原来存储<em>数据</em>的MySQL容量不够了,就需要将<em>数据</em>迁移到Hadoop生态中;或者,原始的业务<em>数据</em>存储在Hive或者HBase中,此时营销同事想要进行<em>数据</em>分析,他们只会用SQL,那这时候就要将Hadoop中的<em>数据</em>...
传统关系数据库与分布式数据库知识点
分布式系统(distributed system)  由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接(本地网络或广域网)组成。分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。分布式系统可以应用在在不同的平台上如:Pc、工作站、局域网和广域网上等。 <em>传统</em>关系型数
数据传统BI的区别在哪?
大<em>数据</em>和商业智能BI已不是陌生的词,但很多人都并不能很好区别这两者之间的关系,为了更好理解两者区别,我们大圣众包威客平台分享一篇来自网络的文章,从多个角度维度探讨大<em>数据</em>和BI的区别!   大<em>数据</em>与<em>传统</em>BI是社会发展到不同阶段的产物,我们从几下几个纬度来可以迅速的看出两者的区别:   第一、从<em>数据</em>来源角度   大<em>数据</em>应用的<em>数据</em>来源,不仅仅包括非结构化的<em>数据</em>,还有各种系统<em>数据</em>
hive和mysql(传统数据库)的区别
1.查询语言不同:hive是hql语言,mysql是sql语句; 2.<em>数据</em>存储位置不同:hive是把<em>数据</em>存储在hdfs上,而mysql<em>数据</em>是存储在自己的系统中; 3.<em>数据</em>格式:hive<em>数据</em>格式可以用户自定义,mysql有自己的系统定义格式; 4.<em>数据</em>更新:hive不支持<em>数据</em>更新,只可以读,不可以写,而sql支持<em>数据</em>更新; 5.索引:hive没有索引,因此查询<em>数据</em>的时候是通过mapreduc...
mpp数据库的坑
公司由于业务需求,需要把项目放到hwy上,原来公司的gp<em>数据</em>库也需要迁移到hw的mpp<em>数据</em>库,但是在迁移的过程中发现这个hw<em>数据</em>库真是各种坑啊,有一些报错不是一直存在的,而是偶发的,这可苦了我们这些搬运工,在此记录一些使用中发现的问题。 1.由于hw库的tid字段是保留字段(什么鬼),所以把<em>数据</em>库和代码中相关的部分全部改成另外一个字段<em>代替</em>; 2.在公司部署的hw库不知是安装问题还是库本身自带的...
目前大数据工具主要哪些?
一、hadoop相关工具 1.Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大<em>数据</em>划上了等号。它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。 支持的操作系统:Windows、Linux和OSX。 2.Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置、管理和监控Hadoop集群。有些开发人...
10个最热门的大数据技术
大<em>数据</em>已经融入到各行各业,哪些大<em>数据</em>技术是最受欢迎?哪些大<em>数据</em>技术潜力巨大?请听大讲台老师对10个最热门的大<em>数据</em>技术的介绍。
100万条数据数据库大概有多大呢
100万条<em>数据</em>的<em>数据</em>库大概有多大呢
数据处理过程,业务性数据库与分析性数据库比较
一丶 一般情况下,<em>数据</em>挖掘经过如下阶段1,<em>数据</em>记录到<em>数据</em>源中,如(文本文件,<em>传统</em>的业务<em>数据</em>系统,和其他各种<em>数据</em>源)2.这些<em>数据</em>经过ETL(extract,transform,load)过程存储到<em>数据</em>仓库中,如hive(这些<em>数据</em>仓库并不存储<em>数据</em>,只是在文件系统上的存储仓库引擎,<em>数据</em>存储到文件系统中,如hdfs)3,在这些<em>数据</em>仓库上进行随机查询等,结果存入如hbase等,hbase是类似于非关系型<em>数据</em>...
聊聊大数据(一)——大数据的存储
“大<em>数据</em>”现在可谓越来越火了,不管是什么行业,也不敢是不是搞计算机的,都要赶个集,借着这股热潮,亦或炒作,亦或大干一番。尤其是从事IT行业的,不跟“大<em>数据</em>”沾点边,都不好意思出去说自己是干IT的。“大<em>数据</em>”一词,已无从考证具体是什么时候兴起的,只是隐约记得大概火了三四年了吧。多大的<em>数据</em>算“大<em>数据</em>”哪?麦肯锡研究中心给出的定义是“超过一般计算机处理能力”的<em>数据</em>。好吧,这个概念真是投机取巧,让人难以攻...
数据的概念
1、大<em>数据</em>定义   对于“大<em>数据</em>”(Big data)研究机构Gartner给出了定义,“大<em>数据</em>”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力 的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大<em>数据</em>技术的战略意义不在于掌握庞大的<em>数据</em>信息,而在于对这些含有意义的<em>数据</em>进行专业化处理。换言之,如果把大<em>数据</em>比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对<em>数据</em>的“加工能力
数据要学哪些内容
第一阶段:静态网页基础(HTML+CSS) 1.难易程度:一颗星 2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力 3.主要技术包括:html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等 第二阶段:JavaSE+JavaWeb 1.难易程度:两颗星 2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力 3.主要技术包括:java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象...
我是如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的
首先声明,我只是个程序员,不是专业的DBA,以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的,而不是一开始就给大家一个正确的结果,如果文中有不对的地方,请各位<em>数据</em>库大牛给予指正,以便我能够更好的处理此次业务。 项目背景 这是给某<em>数据</em>中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了。具体这个项目的情况,我有...
传统数据库的四大分类
<em>传统</em>的关系<em>数据</em>库的四大分类 <em>传统</em>的关系<em>数据</em>库(ACID) 分别是什么 A (Atomicity) 原子性 C (Consistency) 一致性 I (Isolation) 独立性 D (Durability)持久性 事物在英文中是 tarnsaction ,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性 1 A(Atomicity) 原子性 原子性很容
数据库存储大数据量(千万条记录级别)数据的考虑要点
分区 将<em>数据</em>库分区可提高其性能并易于维护。通过将一个大表拆分成更小的单个表,只访问一小部分<em>数据</em>的查询可以执行得更快,因为需要扫描的<em>数据</em>较少。而且可以更快地执行维护任务(如重建索引或备份表)。  实现分区操作时可以不拆分表,而将表物理地放置在个别的磁盘驱动器上。例如,将表放在某个物理驱动器上并将相关的表放在与之分离的驱动器上可提高查询性能,因为当执行涉及表之间联接的查询时,多个磁头同时读取<em>数据</em>。...
数据传统数据
小编说:在这个人人都说大<em>数据</em>的时代,许多人对大<em>数据</em>的印象只是停留在仰望的阶段,其实大<em>数据</em>没人们说得那么神奇、玄乎或者是无所不能,今天我们就以<em>传统</em><em>数据</em>作为比对,看看大<em>数据</em>究竟有什么特点让其处于时代的浪潮之巅。 本文选自《从1开始——<em>数据</em>分析师成长之路》。   大<em>数据</em>与<em>传统</em><em>数据</em>相比的主要特点可以概括为:<em>数据</em>量“大”、<em>数据</em>类型“复杂”、<em>数据</em>价值“无限”。   <em>数据</em>量大十分好理解,以前我...
数据库如何处理大数据访问
当系统要满足每秒数万次的读写请求的需求时,我们可以用分布式计算、编写优良的程序代码、对海量<em>数据</em>进行分区操作、建立广泛的索引、建立缓存机制、加大虚拟内存、分批处理、使用<em>数据</em>仓库和多维<em>数据</em>库存储、使用负载均衡技术、将<em>数据</em>库的读写分离等等来解决<em>数据</em>库大<em>数据</em>访问的问题。 随着互联网应用的广泛普及,海量<em>数据</em>的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用,每天百万级甚至上亿的PV无疑对数
数据量的数据库设计
 1.按照月来分,每个月让系统自动建一张表,然后把这个月的<em>数据</em>放在这个表里面2.就是用一个备份的<em>数据</em>服务器,把每个月的<em>数据</em>都导出到那个备份服务器上去,在备份服务器上面<em>数据</em>的存储不按月来分,按照年来分,每年建一张新表,做报表的时候,就到备份服务器上面操作3.就是对这几张表用对象<em>数据</em>库,来存储一个月的<em>数据</em>,这<em>数据</em>是在内存的,操作起来,比操作关系<em>数据</em>库快,前段时间的<em>数据</em>还是放在关系<em>数据</em>库里面,这样就可以不用<em>数据</em>备份服务器了4 .定时清理<em>数据</em>,可以考虑用触发器或者带存
数据下-数据库的优化演练过程
大<em>数据</em>处理任何企业都会经过的步骤 1)单个<em>数据</em>库处理 2)添加缓存 3)读写分离 4)分库分表主要为水平划分 5)写库做节点冗余、读库做负载均衡 一般解决方案 读节点可以为多台,一般情况下写节点为一台,为考虑单点故障的问题,写节点也可以做冗余 ...
回复网友提问:云计算,大数据数据库,数据仓库之间是什么关系
有网友问云计算,大<em>数据</em>,<em>数据</em>库,<em>数据</em>仓库之间是什么关系,在这里我就我的理解简单解释一下:首先简单的看一下云计算与大<em>数据</em>的概念.1)云计算:云计算本质上是一种计算资源集中分布和充分共享的效用计算模式,其中集中是为了计算资源的集约化管理,分布是便于扩展计算能力.集中分布式是针对云服务提供商的,充分共享是针对用户,在云计算中,虽然对于每个云用户来说都拥有一台超级计算机,但本质上,这些用户是充分共享了云服
三大主流数据
MySql MySql从命令行导入SQL脚本时,中文出现乱码 在图形界面管理工具 MySql Query Browser中打开脚本(脚本包括建库、建表、添加<em>数据</em>),并执行,不会有任何问题;但是使用mysql命令行工具执行建库脚本时,添加<em>数据</em>中如果包含中文,存入的<em>数据</em>就是乱码或是???。。。 解决方法1:在MySql安装目录下找到my.ini,将[mysql]下的default-chara
数据量、高并发的数据库优化
一、<em>数据</em>库结构的设计     如果不能设计一个合理的<em>数据</em>库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。所以,在一个系统开始实施之前,完备的<em>数据</em>库模型的设计是必须的。     在一个系统分析、设计阶段,因为<em>数据</em>量较小,负荷较低。我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再
数据数据库之TAO数据
节选自《大<em>数据</em>日知录:架构与算法》十四章 14.1.2  TAO图<em>数据</em>库         Facebook是目前世界上最著名的社交网站,如果从<em>数据</em>抽象的角度来看,Facebook的社交图不仅包括好友之间的关系,还包括人与实体以及实体与实体之间的关系,每个用户、每个页面、每张图片、每个应用、每个地点以及每个评论都可以作为独立的实体,用户喜欢某个页面则建立了用户和页面之间的关系,用
数据库大数据的处理
首先声明:<em>数据</em>库的大<em>数据</em>处理一般不在实际操作中应用,这是为了避免<em>数据</em>库被占用,而导致资源不能被访问,还有内存分配等方面出现。 基本概念:大<em>数据</em>也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob clob用于存储大文本。Text blob用于存储二进制<em>数据</em>,例如图像、声音、二进制文等。 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Te
工业大数据漫谈12:实时数据库与时序数据
在工业大<em>数据</em><em>数据</em>库存储领域,除了<em>传统</em>的关系型<em>数据</em>库和分布式<em>数据</em>库以外,还有一种类型的<em>数据</em>库是非常常用,而且是非常有必要的,就是实时<em>数据</em>库和时序<em>数据</em>库。 实时<em>数据</em>库诞生于美国,主要是因为现代工业制造流程及大规模工业自动化的发展,导致大量的测量<em>数据</em>需要集成和存储,而采用关系<em>数据</em>库难以满足速度和容量的要求,因此在80年代中期,开始诞生了适用于工业监控领域的实时<em>数据</em>库。 实时<em>数据</em>库其实并不单单只是一个
深入解读大数据
前言   近些年,由于计算机、物联网等信息化技术以及传感技术的发展,使得现代生活中出现了“一切皆可<em>数据</em>化”的思维,<em>数据</em>的产生方式由“人机”、“机物”的二元世界向着融合社会资源、信息系统以及物理资源的三元世界转变,<em>数据</em>规模呈膨胀式发展。 例如,互联网领域中,谷歌搜索引擎的每秒使用用户量达到 200 万,Twitter 每天的推特量已经超过了 3.4 亿;科研领域中,仅某大型强子对撞机在一年内积累的新数
数据库——大数据时代的高铁
作者:董小珊,姚臻 责编:仲培艺(zhongpy@csdn.net) 本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅《程序员》 如果把<em>传统</em>关系型<em>数据</em>库比做火车的话,那么到现在大<em>数据</em>时代,图<em>数据</em>库可比做高铁。它已成为NoSQL中关注度最高,发展趋势最明显的<em>数据</em>库。简介在众多不同的<em>数据</em>模型里,关系<em>数据</em>模型自20世纪80年代就处于统治地位,而且出现了不少巨头,如Orac...
深入浅出Hadoop 高效处理大数据
Hadoop与Google一样,都是小孩命名的,是一个虚构的名字,没有特别的含义。从计算机专业的角度看,Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大<em>数据</em>”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。设想一个场景,假如您需要grep一个100TB的大<em>数据</em>文件,按照<em>传统</em>的方式,会花费很长时间,而这正是Hadoop所需要考虑的效率问题。   关于...
memcached与redis 对比
一. 综述 读一个软件的源码,首先要弄懂软件是用作干什么的,那memcached和redis是干啥的?众所周知,<em>数据</em>一般会放在<em>数据</em>库中,但是查询<em>数据</em>会相对比较慢,特别是用户很多时,频繁的查询,需要耗费大量的时间。怎么办呢?<em>数据</em>放在哪里查询快?那肯定是内存中。memcached和redis就是将<em>数据</em>存储在内存中,按照key-value的方式查询,可以大幅度提高效率。所以一般它们都用...
数据库的区别
不同<em>数据</em>库之间的对比
Spark基本架构及原理
Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大<em>数据</em>处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大<em>数据</em>和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本<em>数据</em>、图表<em>数据</em>等)的<em>数据</em>集和<em>数据</em>源(批量<em>数据</em>或实时的...
数据_NoSQL数据
NoSQL<em>数据</em>库之:HBase 一、NoSQL的基础、常见的NoSQL<em>数据</em>库 1、什么是NoSQL<em>数据</em>库? (*)基于Key-Value来保存<em>数据</em> 关系型<em>数据</em>库:基于关系模型 - 二维表 (*)NoSQL不支持事务 2、常见的NoSQL<em>数据</em>库 (1)HBase:基于HDFS、面向列的NoSQL<em>数据</em>
数据时代下对NoSQL数据库的理解
原文:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1573613363660652&amp;amp;wfr=spider&amp;amp;for=pc http://www.10tiao.com/html/612/201806/2651329723/1.html Web 2.0时代的到来,关系<em>数据</em>库越来越不能满足互联网应用的需求,导致了NoSQL的兴起 NoSQL<em>数据</em>库在大数...
数据从百万级别数据的分析角度,数据库如何选择?
问题描述: 现在需要做一个<em>数据</em>存储,500w左右的<em>数据</em>,日后每天大约产生5w条左右的<em>数据</em>。想把这些<em>数据</em>存储起来,供日后的<em>数据</em>分析用?使用上面说的三种<em>数据</em>库中的哪中比较好?<em>是否</em>有必要建立集群? 个人看法是:从长远角度看,由于单台机器的性能瓶颈,后期肯定要做集群,单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此,使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的clus
数据数据库优化
一、<em>数据</em>库结构的设计    如果不能设计一个合理的<em>数据</em>库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。所以,在一个系统开始实施之前,完备的<em>数据</em>库模型的设计是必须的。    在一个系统分析、设计阶段,因为<em>数据</em>量较小,负荷较低。我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性
对于处理大数据量的应用,该使用何种数据库?
当然也要考虑处理过程的速度和稳定安全性。请大侠分析一下?
数据需要学什么
学习要根据自身情况来定,如果你是零基础,那就必须先从基础Java开始学起(大<em>数据</em>支持很多开发语言,但企业用的最多的还是JAVA),接下来学习<em>数据</em>结构、Linux系统操作、关系型<em>数据</em>库,夯实基础之后,再进入大<em>数据</em>的学习,具体可以按照如下体系: 第一阶段 CORE JAVA (加**的需重点熟练掌握,其他掌握) Java基础** <em>数据</em>类型,运算符、循环,算法,顺序结构程序设计,
传统数据库缺陷
<em>传统</em><em>数据</em>库缺陷
Hbase总结(四)- Hbase与传统数据库的区别
在说HBase之前,我想再唠叨几句。做互联网应用的哥们儿应该都清楚,互联网应用这东西,你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问,你面临的用户到底有多少,说不定今天你的用户还少,明天系统用户就变多了,结果您的系统应付不过来了了,不干了,这岂不是咱哥几个的悲哀,说时髦点就叫“杯具啊”。 其实说白了,这些就是事先没有认清楚互联网应用什么才是最重要的。从系统架构的角度来说,互联网应用更加看重系统性
HBase的相关知识
一 Hbase是个啥东东?  在说Hase是个啥家伙之前,首先我们来看看两个概念,面向行存储和面向列存储。面向行存储,我相信大伙儿应该都清楚,我们熟悉的RDBMS就是此种类型的,面向行存储的<em>数据</em>库主要适合于事务性要求严格场合,或者说面向行存储的存储系统适合OLTP,但是根据CAP理论,<em>传统</em>的RDBMS,为了实现强一致性,通过严格的ACID事务来进行同步,这就造成了系统的可用性和伸缩性方面
ES与传统数据库的比较
ES(ElasticSearch)是一款分布式全文检索框架,底层基于基于Lucene实现。ES与<em>传统</em><em>数据</em>的区别主要有:   1.结构名称不同 一个ES集群可以包含多个索引(<em>数据</em>库),每个索引又包含了很多类型(表),类型中包含了很多文档(行),每个文档使用 JSON 格式存储<em>数据</em>,包含了很多字段(列)。 关系型<em>数据</em>库 <em>数据</em>库 表 行 列
优化传统数据
问题: 目前查询和统计信息获取速度太慢,导致前端界面有明显卡顿效果,影响使用。经过仔细分析,发现问题在于MYSQL执行SQL语句过于缓慢,进过三周的努力优化SQL,仍然不能快速响应前端的调用,因此决定采用NOSQL的方式解决问题。 NOSQL<em>数据</em>库: NOSQL的<em>数据</em>库有很快的响应效果,但是创建比较慢且修改比较困难,因此这里只将商标信息(商标信息为固定更新,每次更新同步一遍<em>数据</em>即可)导入。目
传统数据与大数据对比,主要有什么差异?
大<em>数据</em>之所以成为大<em>数据</em>,首先就是他的体量真的非常巨大。随着21世纪的来临,我们迎来了<em>数据</em>信息大爆炸的时代。移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围,各种<em>数据</em>正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着<em>数据</em>。 在接下来量化描述海量<em>数据</em>...
常见的关系型数据库和非关系型数据及其区别
一、关系型<em>数据</em>库 关系型<em>数据</em>库最典型的<em>数据</em>结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个<em>数据</em>组织优点:1、易于维护:都是使用表结构,格式一致;2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询;3、复杂操作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。缺点:1、读写性能比较差,尤其是海量<em>数据</em>的高效率读写;2、固定的表结构,灵活度稍欠;3、高并发读写需求,<em>传统</em>关系型<em>数据</em>库来说,硬盘I/...
各大数据库概述,比较
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management SystemsMore Information各大<em>数据</em>库排名 Download
10个出色的NoSQL数据
摘要:随着大<em>数据</em>的不断发展,非关系型的<em>数据</em>库现在成了一个极其热门的新领域,非关系<em>数据</em>库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在<em>数据</em>存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型<em>数据</em>库,本文介绍了10种出色的NoSQL<em>数据</em>库。 虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可
两大数据库缓存系统实现对比
导读 memcached和redis,作为近些年最常用的缓存服务器,相信大家对它们再熟悉不过了。前两年还在学校时,我曾经读过它们的主要源码,如今写篇笔记从个人角度简单对比一下它们的实现方式,权当做复习,有理解错误之处,欢迎指正。 一. 综述 读一个软件的源码,首先要弄懂软件是用作干什么的,那memcached和redis是干啥的?众所周知,<em>数据</em>一般会放在<em>数据</em>库中,
主流大数据平台及解决方案对比
http://blog.csdn.net/runningwulf1/article/details/51702990
对比解读五种主流大数据架构的数据分析能力
    <em>数据</em>分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,<em>数据</em>分析的结果对决策、对业务发展有着举足轻重的作用。 随着大<em>数据</em>技术的发展,<em>数据</em>挖掘、<em>数据</em>探索等专有名词的曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的大<em>数据</em>分析系统大行其道之前,<em>数据</em>分析工作已经历了长足的发展,尤其是以BI系统为主的<em>数据</em>分析,已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统,对于BI系统来说,大概的架构图如下: ...
国产数据库比较之大数据分析
最近,大<em>数据</em>越来越热,在自主可控的大旗下,各路国产<em>数据</em>库纷纷推出各自产品,本文,对国产<em>数据</em>库在大<em>数据</em>分析方面做些比较,所有都来源各官方网站内容。下面所选都是专门针对大<em>数据</em>的产品。据上图,各路产品相差不是非常显著,都具有一定的时代特色,用户在选择时,还要比较能获得的服务,产品的稳定性等等。以后有机会再补充。<em>数据</em>来源:达梦<em>数据</em>库高性能分析组件http://www.dameng.c...
MPP数据
MPP<em>数据</em>库定义 MPP即大规模并行处理(Massively Parallel Processor )。 在<em>数据</em>库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务<em>数据</em>根据<em>数据</em>库模型和应用特点划分到各个节点上,每台<em>数据</em>节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供<em>数据</em> 库服务。非共享<em>数据</em>库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
数据Map Reduce 和 MPP数据库 的区别
下面在这篇文章里对MR的解释很好, 从原理的角度出发, map reduce其实就是二分查找的一个逆过程, 不过因为计算节点有限, 所以map和reduce前都预先有一个分区的步骤. 二分查找要求<em>数据</em>是排序好的, 所以Map Reduce之间会有一个shuffle的过程对Map的结果排序. Reduce的输入是排好序的. https://blog.csdn.net/dreamy_lin/arti...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调<em>数据</em>结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,<em>数据</em>结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与<em>数据</em>结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及<em>数据</em>结构,当然,我也会整理一些看过
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、PDF搜索网站推荐 对于大部
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 顺便拉下票,我在参加csdn博客之星竞选,欢迎投票支持,每个QQ或者微信每天都可以投5票,扫二维码即可,http://m234140.nofollow.ax.
Vue + Spring Boot 项目实战(十四):用户认证方案与完善的访问拦截
本篇文章主要讲解 token、session 等用户认证方案的区别并分析常见误区,以及如何通过前后端的配合实现完善的访问拦截,为下一步权限控制的实现打下基础。
比特币原理详解
一、什么是比特币 比特币是一种电子货币,是一种基于密码学的货币,在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书,文中提出了一种去中心化的电子记账系统,我们平时的电子现金是银行来记账,因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述,这一层面介绍的文章很多,本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入  假设现有4个人
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才
数据库优化 - SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行<em>数据</em>库优化,通过配置一些参数让<em>数据</em>库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致<em>数据</em>库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行<em>数据</em>库优化,提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL<em>是否</em>有问题时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘<em>数据</em>9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”我楞了一下,心里想女朋友今天是怎么了,怎么突然问出这么专业的问题,但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊,想了一下便说:“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧!” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员,岁数大了,加班加不动了,升迁也无望,于是拿着手里
经典算法(5)杨辉三角
写在前面: 我是 扬帆向海,这个昵称来源于我的名字以及女朋友的名字。我热爱技术、热爱开源、热爱编程。技术是开源的、知识是共享的。 这博客是对自己学习的一点点总结及记录,如果您对 Java、算法 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习。 用知识改变命运,让我们的家人过上更好的生活。 目录一、杨辉三角的介绍二、杨辉三角的算法思想三、代码实现1.第一种写法2.第二种写法 一、杨辉三角的介绍 百度
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
面试官:了解RESTful吗? 我:听说过。 面试官:那什么是RESTful? 我:就是用起来很规范,挺好的 面试官:是RESTful挺好的,还是自我感觉挺好的 我:都挺好的。 面试官:… 把门关上。 我:… 要干嘛?先关上再说。 面试官:我说出去把门关上。 我:what ?,夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看
SQL-小白最佳入门sql查询一
一 说明 如果是初学者,建议去网上寻找安装Mysql的文章安装,以及使用navicat连接<em>数据</em>库,以后的示例基本是使用mysql<em>数据</em>库管理系统; 二 准备前提 需要建立一张学生表,列分别是id,名称,年龄,学生信息;本示例中文章篇幅原因SQL注释略; 建表语句: CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // dosho
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,
程序员:我终于知道post和get的区别
IT界知名的程序员曾说:对于那些月薪三万以下,自称IT工程师的码农们,其实我们从来没有把他们归为我们IT工程师的队伍。他们虽然总是以IT工程师自居,但只是他们一厢情愿罢了。 此话一出,不知激起了多少(码农)程序员的愤怒,却又无可奈何,于是码农问程序员。 码农:你知道get和post请求到底有什么区别? 程序员:你看这篇就知道了。 码农:你月薪三万了? 程序员:嗯。 码农:你是怎么做到的? 程序员:
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU
电子日志 方便记录信息下载
电子日志 方便记录信息 绿色版 电子日志 方便记录信息 绿色版 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sunjiankaixuan/3538778?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sunjiankaixuan/3538778?utm_source=bbsseo[/url]
疯狂的程序员下载
完整版《疯狂的程序员》,一部很经典的程序员小说,适合没有实现人生理想的程序员们。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wu121jia/4068043?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wu121jia/4068043?utm_source=bbsseo[/url]
CSS + Js实现图片水平滚动下载
用css+js实现的图片水平滚动,点击向左、向右箭头可加速图片滚动 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/skyxioo/2923809?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/skyxioo/2923809?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的