云HBase发布了“全文索引服务”功能,自2019年01月25日后创建的云HBase实例,可以在控制台免费开启此“全文索引服务”功能。使用此功能可以让用户在HBase之上构建功能更丰富的搜索业务,不再局限于KV简单查询,不再苦恼于设计各种rowkey,不再后怕日益变化的HBase复杂查询业务。“全文索引服务”为云HBase增强查询能力而设计,自动同步数据,用户只需重点关注如何使用强大的检索功能来丰            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-31 13:47:04
                            
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            什么是关系链业务?关系链主要分为两类,弱好友关系与强好友关系,两类都有典型的互联网产品应用。弱好友关系的建立,不需要双方彼此同意:用户A关注用户B,不需要用户B同意,此时用户A与用户B为弱好友关系,对A而言,暂且理解为“关注”;用户B关注用户A,也不需要用户A同意,此时用户A与用户B也为弱好友关系,对A而言,暂且理解为“粉丝”;idol与fans这类微博粉丝关系链,是一个典型的弱好友关系应用。强好            
                
         
            
            
            
            # 如何实现Redis存储好友关系
## 1. 介绍
在实际的开发中,我们经常需要实现好友关系的存储与管理。Redis作为一种高性能的内存数据库,非常适合用来存储好友关系。本文将介绍如何利用Redis存储好友关系,并帮助新手开发者快速上手。
## 2. 思路
实现好友关系的存储主要分为以下几个步骤:
1. 建立好友关系
2. 查询好友关系
3. 删除好友关系
下面我们将详细介绍每一步需要做什            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-14 05:25:36
                            
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            文章目录一、需求二、实现思路三、实现代码四、实验结果一、需求需求:在社交网站,社交 APP 上会存储有大量的用户数据以及用户之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一 HBase 缓存简介HBase提供了2种类型的缓存结构:MemStore & BlockCache。其中MemStore是写缓存,BlockCache是读缓存。 MemStore: HBase写数据首先写入MemStore之中,并同时写入HLog,待满足一定条件后将MemStore中数据刷到磁盘,可以很大提升HBase的写性能。而且对读也很有提升,如果没有MemStore,读            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Split机制:可以理解为HDFS上Block一分二的情况。每个Table一开始只有一个region,随着数据不断插入表,region不断增大,当增大到一个阀值的时候,Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多,就会有越来越多的Hregion。非实时,定期触发。HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元,相当于HDFS的Block。Flush机制:H            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase是基于Hadoop HDFS的一个高可用、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库系统,主要存储非结构化和半结构化数据。其利用Hadoop HDFS作为文件存储系统,Hadoop MapReduce处理HBase中的海量数据,Zookeeper作为分布式协同服务。1 HBase概述1.1 HBase的优缺点优点 高可用:WAL预写式日志(Write-Ahead Log)机制保证数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hbase是一种分布式nosql数据库系统,能实时操作数据:增删改查一、hbase的特性1、hbase数据的最终持久化存储是基于hsfs文件系统,存储容量几乎无限,可以随时在线扩容  2、hbase的数据增删改查功能模块是分布式系统  3、nosql数据库,表结构 二、hbase工作机制1、hbase工作机制示意图  2、hbase工作机制详细解析a. habse的整体工作机制是接受客户端发来的请            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、HBase介绍二、HBase架构1.主架构(1).Client(2).Zookeeper(3).HMaster()4.HRegionServer(5).HDFS2.其他组成部分(1).Write-Ahead Logs(2).HRegion(3).Store(4).MemStore(5).HFile三、HBase数据存储结构1.RowKey2.Column Family3.Time S            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上,支持 PB 级别、百万列的数据存储。作为性能如此强大的 KV 数据库,HBase的存储结构究竟是怎样的呢?面向列的存储结构究竟有什么样的不同之处呢?接下来会详细讲解这部分。HBase的存储结构为了清晰地表述这个,我们把HBase的存储结构分为逻辑结构和物理结构两个部分。逻辑存储结构通过下图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             Hbase是什么?HBase是一种构建在Hadoop HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时,可以使用HBase。HBase依赖Zookeeper,默认情况下HBase管理Zookeeper实例(启动或关闭Zookeeper),Master与RegionServers启动时会向Zookeeper注册。Hadoop是一个高容错、高延时的分布式文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hbase的存储机制Hbase在存储时各个组件的工作HMasterHmaster在启动时会将region分配到具体的Hregionserver上,当region因为不断的写入数据变得过大到达阈值时, Hmaster会分割Region为两个新的Region并重新分配regionserver上,以尽可能保障每个regionserver的负载均衡。因为读写数据与master没有关系所以master宕机h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase存储原理、读写原理 文章目录`HBase`存储原理、读写原理`HBase`存储原理(架构)`HBase`读原理`HBase`写原理 HBase存储原理(架构)HBase依赖于Zookeeper和Hadoop的,所以在启动HBase前需要启动Zookeeper和Hadoop。HMaster用于管理整个HBase集群,即管理每个HRegionServer,它掌握着整个集群的元数据信息,同时会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBASE的寻址机制和存储机制hbase的寻址机制hbase的存储机制hbase的存储机制:0.96及之前版本hbase的寻址过程:0.96及之前版本hbase的存储机制:0.96之后版本hbase的寻址过程:0.96之后版本写机制读机制 hbase的寻址机制hbase 的一个表最终拆分成 一个个region,每一个region可能会存储在不同的regionserver上,会有独立编号。无论是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在社交类应用中,用户之间的好友关系是核心数据之一。如何高效地存储和查询好友关系,直接影响到系统的性能与扩展能力。本文将围绕“如何高效存储与查询社交平台中的好友关系”这一具体技术痛点,从问题出发,提出优化的数据库设计方案,并展示其实际效果。
一、问题分析
1. 好友关系模型复杂
在社交系统中,好友关系通常是双向的(A是B的好友,B也是A的好友),并且需要支持以下操作:
查询某用户的所有好友
判            
                
         
            
            
            
            HBase架构原理HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。HBase是Google BigTable的开源实现,与Google BigTable利用GFS作为其文件存储系统类似,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理BigTable中的海量数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop是一个分布式计算+分布式文件系统,前者其实就是MapReduce,后者是HDFS。后者可以独立运行,前者可以选择性使用,也可以不使用。 hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。 hbase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上,是一个分布式的、面向列的开源数据库。 特点:hive把数据文件加载进来作为一个hive表(或者外部表)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            04-HBase(分布式数据库)-01-简介Java开发HDFS       文件系统fs,以64M为块进行存储管理。其逻辑概念是文件file.其接口是read,write.HBase       是数据库管理系统dbms,同类产品是mysql,mondb,redis等。其逻辑概            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            知识点1:创建关联Hbase的Hive表知识点2:Spark访问Hive知识点3:Spark访问与Hbase关联的Hive表 知识点1:创建关联Hbase的Hive表两种方式创建,内部表和外部表内部表,如果删除hive表,hbase表也会删除;不建议使用这种方式,大多数都是关联进行查询操作外部表,如果删除hive表,hbase表不受影响;hive使用的还是存储在hbase中的数据。这里创            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2.1Hadoop的限制Hadoop只能执行批量处理,并且只能以顺序的方式访问数据,导致随机访问的效率较低。2.2HBase的存储机制HBase可以存储海量数据,并且以随机方式访问数据。HBase是一个分布式的面向列的数据库,在表中由行进行排序。在创建表的时候就指定列族,定义列的时候以列族:列名键值对的形式定义。一个表有多个列族,每个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。表中的每个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-12 20:23:39
                            
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