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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7
深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
因此收集整理了一份《2024年最新Java开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上Java开发知识点,真正体系化!
由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新
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叶子节点和根节点的距离基本相同,查找的效率稳定
数据插入导致叶子节点分裂,最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置,导致区间查询效率下降
LSM(Log-Structured Merge),LevelDB,RocksDB,HBase,Cassandra等都是基于LSM结构
HDD,SSD顺序读写的速度都高于随机读写,写入日志就是顺序写
WAL,memtable,sstable
有利于写,不利于读,先从memtable查找,再到磁盘所有的sstable文件查找
Compaction的目的是减少sstable文件数量,缓解读放大的问题,加速查找可以对sstable文件使用布隆过滤器
Compaction策略
STCS(SIze-Tiered Compaction Strategy)空间放大和读放大问题
LCS(Leveled Compaction Strategy)写放大问题
Compaction会引入写放大问题,在Value较大时采用KV分离存储缓解写放大
写操作多于读操作时,LSM树有更好的性能,因为随着insert操作,为了维护B+树结构,节点分裂。读磁盘的随机读写概率会变大,性能会逐渐减弱。LSM树相比于B+树,多次单页随机写变成一次多页随机写,复用了磁盘寻道时间,极大提高写性能。不过付出代价就是放弃部分读性能。
数据访问
相同之处:数据以表的模型进行逻辑组织,应用对数据进行增删改查
不同之处:MySQL的SQL功能更丰富:事务能力更强,HBase既可以用APIl进行更灵活、性能更好的访问,也可以借助Phoenix使用标准sQL访问;只支持单行事务。
HBase的特色功能–TTL
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HBase的特色功能—多版本
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HBase的特色功能—多列簇
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HBase的特色功能—MOB
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从生态看差异
MySQL:满足APP的在线数据库存储,一般有我足矣
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大数据圈:应用于大数据场景的存储、计算及管理组件。java面试资料,公众号Java精选,回复Java面试,获取面试资料。
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MySQL:一般可独立满足在线应用的数据存储需求,或者与少量组件配合(如缓存、分库中间件)
HBase:一般需要和较多大数据组件一起配合完成应用场景,场景架构的设计、实施存在较大的挑战
总结
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哪些场景的存储适合HBase ?
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HBase不是MySQL的替换,HBase是业务规模及场景扩张后,对MySQL的自然延伸
作者:庄小焱
https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
本文为CSDN博主「chilx」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
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