# 实现 Redis 的 INCR 和 GET
## 1. 整体流程
下面是实现 Redis 的 INCR 和 GET 的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 连接到 Redis 服务器 |
| 2 | 判断键是否存在 |
| 3 | 如果键存在,执行 INCR |
| 4 | 如果键不存在,创建键并设置初始值 |
| 5 | 执行 GET 获取键的值 |
|            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-02-07 10:34:13
                            
                                19阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            对于thriftserver 我们主要从2个大的方面进行分析:thrift的使用;thriftserver的部署;thriftserver的启动,初始化;thriftserver的读写等请求处理;一:thrift的使用Thrift的主要目的是方便各个语言可以使用HBase,java,c++,py,PHP,等等;在我们下载下来的hbase的文件里面的下面的目录:hbase/hbase-thrift/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-13 16:07:25
                            
                                106阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1、什么是HBase?HBase 是一个分布式,可扩展,面向列的适合存储海量数据的NoSQL数据库,其最主要的功能是解决海量数据下的实时随机读写的问题。 HBase 依赖 HDFS 做为底层分布式文件系统。1、特性强读写一致,但是不是最终一致性的数据存储,这使得它非常适合高速的计算聚合自动分片,通过Region分散在集群中,当行数增长的时候,Region也会自动的切分和再分配自动的故障转移Hado            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-12 10:44:18
                            
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            前言 传统的关系型数据库一般使用B树作为索引结构,而在大数据场景下,比较多的存储引擎使用LSM-tree这种数据结构,比如hbase、kudu等,本篇文章介绍下HBase中LSM-tree的具体应用以及针对读性能的具体优化机制(compaction、应用Bloom Filter以及BlockCache),  HBase中的LSM应用 我们知道LSM            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,参考了谷歌的BigTable建模,实现编程语言是java。 HBase运行于HDFS文件系统上,同时有少量的数据存在自身的内存中,可以容错的存储海量稀疏数据,不能保证key就一定是有数据的。 HBase的特性包含了:高可靠,高并发读写,面向列,可伸缩,易构建。 HBase的优点:存储海量数据,快速随机访问,可以进行大量的读写操作(先写入内存再落地磁盘,所            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-07 18:06:57
                            
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             简 介:HBase是谷歌BigData论文的一个代码实现,在大数据处理领域应用广泛。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-01-17 01:38:07
                            
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            该文前提为已经搭建好的HBase集群环境,参见 HBase集群搭建与配置 ,本文主要是用Java编写一个Servlet接口,部署在Tomcat服务器上,用于提供http的接口供其他地方调用,接口中集成了一些简易HBase操作,有需要可以再继续扩展。软件环境:IntelliJ IDEA、Hadoop-2.9.2、HBase-1.4.9Jar包引入程序所需jar包,基本在HBase的lib目录下都能找            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-25 16:41:06
                            
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            一般的关系型数据库使用的都是B+树,而《HBase权威指南》中说到HBase使用的LSM树,所以本文就是想来了解一下使用LSM树的好处是啥。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase由于存储特性和读写性能,在OLAP即时分析中发挥重要作用,Rowkey的设计好坏关乎到HBase的使用情况。 我们知道HBase中定位一条数据需要四个维度的限制:RowKey,Column Family,Column Qualifier,Timestamp。RowKey是其中最容易出错的,不仅需要根据业务和查询需求来设计,还有很多地方需要关注。RowKey是什么?HBase中RowKey            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前言 1. 创建表:(由master完成)首先需要获取master地址(master启动时会将地址告诉zookeeper)因而客户端首先会访问zookeeper获取master的地址client和master通信,然后有master来创建表(包括表的列簇,是否cache,设置存储的最大版本数,是否压缩等)。2. 读写删除数据client与regionserver通信,读写、删除数据写入和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase采用了和Hadoop相同的RPC机制,作为它的主要通信手段.这是一个轻量的,不同于Java标准的RMI的一种方式.所以它的实现必须克服一些问题.如:1) 如何分配RPC角色和通信信道,使得RPC通信可以实现.2) 通信接口或协议的内容3) 如何传输对象(Object),即序列化.4) 传输,并发及会话控制5) 其它的保障,如出错,重试等.对于第一个问题,首先要确定RPC通信的角色.请参看            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase 关于Versions以及TimeStamp操作总结。 说明hbase在建表的时候,一个列族可以指定一个versions,用以表示所存数据的版本数,默认该值为3,即保存最近的3个版本的数据。在每一个cell中有同一数据的多个版本,按时间倒序排序。我们可以在建表的时候指定versions,在放数据的时候以一个时间戳(一个long值)来表示该数据的版本号。取数据时可以取最新的数据,也可以取特            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    了解HBase架构的用户应该知道,HBase是一种基于LSM模型的分布式数据库。LSM的全称是Log-Structured Merge-Trees,即日志-结构化合并-树。相比于Oracle普通索引所采用的B+树,LSM模型的最大特点就是,在读写之间采取一种平衡,牺牲部分读数据的性能,来大幅度的提升写数据的性能。通俗的讲,HBase写数据如此            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写在前面hbase读的速度比写的速度慢,是一个读慢写快的数据库,因为hbase的读的时候要做很多事.写流程1)Client 先访问zookeeper,获取hbase:meta 表位于哪个Region Server。 2)访问对应的Region Server,获取hbase:meta 表,根据读请求的namespace:table/rowkey,查询出目标数据位于哪个Region Server 中的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            [b][size=x-large]首先介绍常用的几种 mapreduce 方法[/size][/b] 
[color=red][b][size=large]reduce side join[/size][/b][/color] 
[b]reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下: 
在map阶段,map函数同时读取两个文件F            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            版本描述:Hbase 2.X 版本CRUD场景描述:批量新增数据循环put...那是不可能的..可以使用put(List<Put> puts) 需要注意的是当一部分数据插入成功后,此时某个RegionServer出现异常,之前的数据是不会回滚的,对于插入失败的数据hbase默认会进行重试直到到达最大重试次数还是失败即会结束重试(失败数据在写缓冲区),不过如果列族错误了,那么不会进行重试            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            server端rpc包括master和RegionServer。接下来主要梳理一下,master和regionserver中有关rpc创建,启动以及处理的过程。1,server rpc的初始化过程首先看一下上篇rpc概述中有关hbase rpc端的总体流程图。由于HMaster继承自HRegionServer,master和region server中有关rpc的成员变量主要在HRegionSer            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。(列数据库)基本介绍HBase 逻辑结构HBase 物理存储结构数据模型,HBase和MySQL对应关系MySQLHBase解释数据库(DatabBase)命名空间(Name Space )HBase有两个自带的命名空间,分别是 hbase 和 default,hbase 中存放的是 HBase 内置的表,default 表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hbase Flush机制最小Flush单元为HRegion,尽量减少CF数量以减少HStrore数量从而减少MemStore的数量,最终减少每次Flush的开销。1.Region级别触发条件:    a)    hbase.hregion.memstore.flush.size                  
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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