[HBase]与关系型数据库区别 1.本质区别 mysql:关系型数据库,行式存储,ACID,SQL,只能存储结构化数据 事务的原子性(Atomicity):是指一个事务要么全部执行,要么不执行,也就是说一个事务不可能只执行了一半就停止了.比如你从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1划卡,2出钱.不可能划了卡,而钱却没出来.这两步必须同时完成,要么就不完成. 事务的一致性(Consistency):是指事务的运行并不改变数据库中数据的一致性.例如,完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,

列可以分开存储,对于重复性高的数据压缩比会高,但是在元组(行shi)恢复会比较消耗性能 于传统列存储不同 是行组会存储于同一节点中,列扫描会比较快(因为只需扫描一个行组)

首先判断hive表是行存储还是列存储 判断方法: 1.使用hiveSQL"show create table table_name",这种方式,可以查看建表时候指定的那种方式; 2.使用hiveSQL"select...."查询语句(随意查询),看是否执行mr:执行,是行存储,不执行,列存储. 3.开启本地模式,去日志中查找表是否执行过mr. 4.查看建表语句:行存储:textfile sequencefile(仅此两种),列存储(orc,parquet) 行存储与

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的

在本文中的HBase术语:基于列:column-oriented行:row列组:column families列:column单元:cell 理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable:Bigtable是一个疏松的分布式的

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 堆表行记录存储格式(Heap) 案例分析(Case) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有的时候你需要计算堆表的一行记录有多大?又或者想计算一个数据页(8K)能保存多少条记录?字段类型是设计成nchar还是nvarchar?他们有什么区别呢?在做数据库表设计的时候会经常出现这些问题.要计算一行记录的大小,并不是简单把列字段类型大小直接相加就行的,具体原因请看下文

概述 SQL Server 2014被号称是微软数据库的一个革命性版本,其性能的提升的幅度是有史以来之最. 可更新的列存储索引作为SQL Server 2014的一个关键功能之一,在提升数据库的查询性能方面贡献非常突出.据微软统计,在面向OLAP查询统计类系统中,相比其他SQL传统版本的数据库,报表查询的性能最大可提升上十倍. 下面我们从存储的角度来了解下SQL Server 2014的可更新列存储索引. 什么是列存储 微软为了提升SQL Server的查询性能,更好的支持大数据分析,早在SQL

14.9 InnoDB Row Storage and Row Formats InnoDB 行存储和行格式: 14.9.1 Overview of InnoDB Row Storage 14.9.2 Specifying the Row Format for a Table 14.9.3 DYNAMIC and COMPRESSED Row Formats 14.9.4 COMPACT and REDUNDANT Row Formats 这个章节讨论 InnoDB 功能比如表压缩,长类型的列值

前段时间一直在忙碌写毕设与项目的事情,很久没有写一些学习心得与工作记录了,开了一个新的坑,希望能继续坚持写作与记录分布式存储相关的知识.为什么叫小视角呢?因为属于随想型的内容,可能一个由小的视角来审视海量数据的存储与计算技术,把知识点分为两到三章来梳理.管中窥豹,可见一斑,希望能利用这个过程提高自己,也欢迎阅读的朋友多指正. 第一章先从Facebook的一篇论文<RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement Structure in MapR

一.Mysql行存储的文件格式概述 InnoDB存储引擎有两种文件格式 Antelope:compact与redundant两种行记录格式 Barracuda:compress与dynamic两种行记录格式 查看表的行记录格式: show table status like '%sys_appinfo%'\G; 查看数据库默认的行记录格式: show variables like '%row_format%'; 文件格式查看方式: show variables like 'innodb_file

HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象,每个HRegion对 应了table中的一个region,HRegion中由多 个HStore组成.每个HStore对应了Table中的一个column family的存储,可以看出每个columnfamily其实就是一个集中的存储单元,因此最好将具备共同IO特性的column放在一个column family中,这样最高效. HStore存储是HBase存储的核心,由两部分组成,一部分是MemStore,一 部分是StoreFile

数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段: 方法二:使用拼接SQL,动态列字段: 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段: 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段: 扩展阅读一:参数化表名.分组列.行转列字段.字段值: 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤: 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的

1. 同列多行数据组合成一个字段cell的方法, top N 问题的hive方案 如下: hive 列转行 to json与to array list set等复杂结构,hive topN的提取的窗口统计方法 select ll, collect_list(n) , -- 将topN 转换成 List or Json with the help of collect_set(xx) collect_list(xx) collect_list(nn), collect_list(ll), coll

博客地址 http://www.cnblogs.com/mmyblogs/p/6107472.html(转载请保留) 文件存储 文件存储是 Android 中最基本的一种数据存储方式,它不对存储的内容进行任何的格式 化处理,所有数据都是原封不动地保存到文件当中的,因而它比较适合用于存储一些简单的 文本数据或二进制数据.如果你想使用文件存储的方式来保存一些较为复杂的文本数据,就 需要定义一套自己的格式规范,这样方便于之后将数据从文件中重新解析出来. 将数据存储到文件中去 Context 类中提供了

本文导读:T-SQL语句中,Pivot运算符用于在列和行之间对数据进行旋转或透视转换,PIVOT命令可以实现数据表的列转行,同时执行聚合运算,UNPIVOT则与其相反,实现数据的行转列. PIVOT通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合.UNPIVOT与PIVOT执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值. 通俗简单的说:PIVOT就是行转列,UNPIVOT就是列传行 一.PIVOT实例 1. 建表 建立一个销售情况表,

Easy DataGrid 实现动态列.行 前端代码: <title>展示销售的实时数据</title> <script type="text/javascript"> var datagrid; var editRow = undefined; $(function() { datagrid = $('#dg').datagrid({ fit:true, fitColumns : true, nowrapL : true, singleSelect

mongodb3.0在mmapv1的存储引擎基础上添加了一个新的存储引擎WiredTiger.但是3.0的默认存储引擎依旧是mmapv1,因此我们项目之前也就用的默认方式. 但是mongodb更新实在太快,转眼间,从3.0直接跳到3.2,默认的存储引擎也改成了WiredTiger.据说这个引擎具有占用磁盘空间更小,占用内存空间更小,查询效率更高等一系列特点. 为了防患于未然,今天尝试了一下把3.0的数据复制到3.2中.由于以前都是用mongovue直接复制,但是新的存储引擎,mongovue连表

示例 修改前:1列多行数据 修改后:合并成一列 示例语句 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 select 类别,     名称 = (         stuff(             (select ',' + 名称 from Table_A where 类别 = A.类别 for xml path('')),             1,             1,             ''         )     ) from Table_A as A grou

SQL Server 在进行数据迁移和报表处理的时候遇到将一列多行数据拼接为一个字符串的情形,查找相关的资料整理如下,提供两种方法. Table:SC Student Course 张三 大学语文 李四 大学语文 张三 书法鉴赏 张三 音乐欣赏 李四 电影赏析 期望得到的结果: Student Course 张三 大学语文,书法鉴赏,音乐欣赏 李四 大学语文,电影赏析 一.用户自定义函数 )) ) AS BEGIN ) SELECT @Course = ISNULL(@Course + ',',

如下表: 表名:Test ID RowID Col1 Col2 1 1 A A 2 1 B A 3 1 A B 4 1 C B 1,查找表中字段重复的只查找一次 select distinct Col1 from Test ; select Col1 from Test where ID in(select min(ID) from Test  group by Col1 ); 结果为: A B C 2,统计并查询该字段出现的数量 SELECT Col1,COUNT(Col1) FROM Tes