使用场景TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理(OLTP)与在线分析处理 (HTAP) 的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性，支持在本地和云上部署。OLTP：在线事务处理
转载
2023-12-15 21:54:11
76阅读
# TiDB 可以替代 Hadoop 吗？
在现代数据处理领域，TiDB 和 Hadoop 都是重要的工具，但它们的功能和用途有显著的差别。TiDB 是一个分布式关系数据库，而 Hadoop 是一个大数据处理框架。接下来，我将指导你了解如何评估 TiDB 是否可以作为 Hadoop 的替代。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解
目标主机软硬件配置建议如下：建议 4 台及以上，TiKV 至少 3 实例，且与 TiDB、PD 模块不位于同一主机目前 TiUP 仅支持在 x86_64 (AMD64) 架构上部署 TiDB 集群（TiUP 将在 4.0 GA 时支持在 ARM 架构上部署）在 AMD64 架构下，建议使用 CentOS 7.3 及以上版本 Linux 操作系统在 ARM 架构下，建议使用 CentOS 7.6 1
转载
2024-01-08 17:23:40
96阅读
我们看看 TiDB 一段代码的实现 --- 左外连接(Left Out Join)的消除;select 的优化一般是这样的过程:在逻辑执行计划的优化阶段, 会有很多关系代数的规则, 需要将逻辑执行计划(LogicalPlan)树应用到各个规则中, 尝试进行优化改写;我们看看其中的一条优化规则: outerJoinEliminatorTiDB作为优秀的开源项目, 代码
转载
2024-06-20 20:03:55
82阅读
# TiDB Docker 部署指南
TiDB 是一个分布式数据库，它的高可用性和可扩展性使得它成为越来越多开发者和企业的选择。Docker 是一个方便的容器工具，能够让我们快速部署和管理应用。今天，我将教你如何在 Docker 上部署 TiDB。
## TiDB Docker 部署流程
下面是一个简单的步骤表，概括了在 Docker 容器中部署 TiDB 的整个流程：
| 步骤 | 描述
TiDB 适用场景：
1.强一致性分布式事务：
可以把 TiDB 想象成一个单机的 RDBMS，ACID 事务可以在多节点间进行，无需担心一致性问题。 TiDB 对业务
没有任何侵入性，是传统的数据库中间件、数据库分库分表等优雅的替换方案。
重点解决 MySQL 的单机性能和容量无法线性和灵活扩展的问题.
2.数据归档库：
若存储不足的时候可以水平扩展机器，TiDB的存储量大，归档的
转载
2024-03-22 14:43:51
21阅读
不支持的天条存储过程（如果即使支持，也不要使用存储过程，难于移植和扩展）；视图；触发器；自定义函数；外键约束；全文索引；空间索引；非UTF-8字符；集差异性天条表上必须要有唯一索引或者主键自增列（auto_increment）只确保唯一，没有顺序性概念；所以在insert的时候不要设置自增列的值事务隔离级别采用的是可重复读（TIDB与MySQL和Oracle的可重复读是有区别的，TIDB的可重复读
转载
2023-12-14 01:44:12
294阅读
猿创征文｜初识TiDB生命周期0、简介1、前言2、周期3、TiDB硬件环境3.1、 操作系统及平台要求3.2、 编译和运行 TiDB 所依赖的库4、TIDB的监控5、问题6、生命周期7、TiDB生命周期7.1、空闲集群判断条件7.2、表更新时间7.3、实现架构8、TiDB其他工具8.1、 mydumper/loader8.2、 syncer8.3、 TiDB-Binlog8.4、 PD Cont
转载
2024-05-16 18:24:42
504阅读
# Hadoop支持租户吗？解析租户管理在Hadoop中的应用
在大数据生态系统中，Hadoop被广泛用于处理和存储海量数据。随着云计算和多租户环境的普及，租户管理问题日渐凸显。本文将探讨Hadoop是否支持租户管理，并提供相应的代码示例和类图。
## 什么是多租户？
“多租户”指的是在同一系统中，多个用户（或“租户”）共享资源的能力。这些用户的数据和配置是隔离的，以保证安全性和隐私性。在大
TiDB 开源分布式关系型数据库介绍TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 M
转载
2024-01-17 17:28:04
469阅读
Hadoop面试题Hadoop的三种部署模式？Hadoop最初元数据放在哪里？要想多个客户端访问，元数据要放在哪里？分桶表和分区表的区别？项目中如何实现拉链表？python基础（面向大数据开发）如果你是面向python开发，那么我的这些应该是不够用的，我的这些只够大数据开发人员使用； 每一个岗位它对一门语言的要求掌握程度是不一样的； 但是我写的这些你必须要会，它是基础中的基础。容器不可变容器字符串
转载
2024-07-10 18:03:54
23阅读
目录1、简介 2、TiDB的组成2.1 TiDB Server2.2 PD Server（PD）2.3 TiKV Server3、TiDB的关键特性3.1 高度兼容 MySQL3.2 水平弹性扩展3.3 分布式事务3.4 金融级别高可用3.5 一站式 HTAP 解决方案3.6 云原生 SQL 数据库4、适用场景4.1 千万级以上数据存储4.2 高并发4.3 运维人员不足1、简介 TiDB 是由P
转载
2024-04-10 18:58:52
48阅读
一、背景 由于各种场外因素导致我们不能自由选择的理想硬件环境，加之目前单台物理机的硬件配置往往都高于需求，为了更合理地规划资源，很多时候一台服务器不能够“奢侈地”只部署一个实例，而是会考虑单机多实例部署 TiDB 或者 TiKV。这就需要在现有的环境中尽可能地搭建满足高可用、高性能的TiDB集群。本文主要分享一次实际生产环境中混合部署TiDB集群的过程，供大家参考。
Hadoop核心组件1.Hadoop通用组件 — Hadoop Common
包含了其他hadoop模块要用到的库文件和工具
2.分布式文件系统 — Hadoop Distributed File System(HDFS)
运行于通用硬件上的分布式文件系统，高吞吐，高可靠
3.资源管理组件 — Hadoop YARN
于2012年引入的组件，用于管理集群中的计算资源并在这些资源上调度用户应用
转载
2024-07-26 11:18:37
28阅读
语法描述：CREATE [UNDO] TABLESPACE tablespace_name
[DATAFILE datefile_spec1 [,datefile_spec2] ......
[ { MININUM EXTENT integer [k|m]
| BLOCKSIZE integer [k]
|logging clause
|FORCE LOGGING
|
转载
2024-09-29 07:10:12
51阅读
Strom和hadoop的区别：hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上 得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算。这时需要strom实时计算系统Strom架构Storm集群由一个主节点和多个工作节点组成。主节点运行了一个名为“Nimbus”的守护进程，用于分配代码、布置任务及故障检测。每个工作节点都运行了一个名为
转载
2024-04-12 09:08:30
37阅读
一、什么是hadoop？允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用程序层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。是大数据技术的基础。 hadoop所包含的模块（从官网
转载
2023-07-13 14:31:44
59阅读
源码参考hadoop-3.3.0，主要流程做解释，欢迎指正。1 hadoop租约概述本文书接上文，在完成创建INodeFile的过程中，会进行租约的添加（过程中是给指定文件添加一个租约），在FSDirWriteFileOp.startFile方法中：// leaseManager是LeaseManager的实例
fsn.leaseManager.addLease(
newNode.getF
转载
2023-11-02 10:27:39
62阅读
1.概述 为什么这份文档里面我们要安装这么多集群呢？我这里大至说一下原因，TIDB4.0我们主要是用于存储大量数据用的，也就是永久化存储，而Spark是面向内存的。这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理计算性能，适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。进行我们想要的离线计算，然后生成报表再回写到TIDB之中。2.安装TIDB生成环境硬件要求 组件CPU内
转载
2024-01-16 18:06:21
56阅读
Hadoop
是一个实现了
MapReduce
计算模型的开源分布式并行编程框架，借助于
Hadoop,
程序员可以轻松地编写分布式并行程序，将其运行于计算机集群上，完成海量数据的计算。在本文中，详细介绍了如何针对一个具体的并行计算任务，基于
Hadoop
编写程序，如何使用
IBM MapReduce Tools
在
Eclipse
环境中编译并运行
