1.hbase特性有哪些
2.TiKV 源码解析系列文章（十四）Coprocessor 概览
3.学大数据要掌握什么基础？大数据技术基础知识有哪些？

hbase特性有哪些

高性能的数据写入

       HBase具有非常强的数据写入性能。其基于LSM树结构，码分数据被随机地分布在整个集群的码分多个节点上，这使得数据写入时能够并行处理，码分大大提高了写入性能。码分同时，码分android源码 romHBase支持大量的码分并发写入操作，使得它在大数据环境下表现优异。码分

灵活的码分表结构设计

       HBase是一个非关系型的数据库，它的码分表结构非常灵活。每个表可以拥有多个列族，码分每个列族下的码分数据可以有不同的存储特性。这种灵活性使得HBase能够适应各种类型的码分数据存储需求，同时也方便了对数据的码分扩展和管理。

强大的码分可扩展性

       HBase是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS构建的，具有天然的考试asp源码分布式特性。通过增加节点的方式，HBase可以很容易地扩展其存储能力和处理能力。这使得HBase能够在处理海量数据的同时保持高性能。

快速的数据检索

       虽然HBase是一个面向列的数据库，但它的查询性能同样出色。HBase支持高效的范围查询和基于列属性的查询，可以快速定位到特定的数据行。同时，由于数据的分布式存储和处理，即使在大量数据中查询，也能保持较高的效率。

高可用性

       HBase支持集群部署，数据可以在多个节点上进行备份和复制。即使部分节点出现故障，也能保证数据的source交互源码可用性和系统的稳定运行。这种高可用性使得HBase在大数据处理中非常可靠。而且由于其开放源代码的特性，任何开发者都可以对HBase进行开发和优化，使其更加适应各种应用场景的需求。

TiKV 源码解析系列文章（十四）Coprocessor 概览

       本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理。TiKV Coprocessor 是 TiDB 的一部分，用于在 TiKV 层处理读请求。通过引入 Coprocessor，TiKV 可以在获取数据后进行计算，从而提高性能。

       传统处理方式中，TiDB 向 TiKV 获取数据，然后在 TiDB 内部进行计算。而 Coprocessor 则允许 TiKV 进行计算，将计算结果直接返回给 TiDB，韦东山源码减少数据在系统内部的传输。

       Coprocessor 的概念借鉴自 HBase，其主要功能是对读请求进行分类，处理包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN、Aggregation 等不同类型请求。其中，DAG 类请求是最复杂且常用的类型，本文将重点介绍。

       DAG 请求是由一系列算子组成的有向无环图，这些算子在代码中称为 Executors。DAG 请求目前支持两种计算模型：火山模型和向量化模型。pg 源码语言在当前的 TiKV master 上，这两种模型并存，但火山模型已被弃用，因此本文将重点介绍向量化计算模型。

       向量化计算模型中，所有算子实现了 BatchExecutor 接口，其核心功能是 get_batch。算子类型包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN 和 Aggregation 等，它们之间可以任意组合。

       以查询语句“select count(1) from t where age>”为例，展示了如何使用不同算子进行处理。本文仅提供 Coprocessor 的概要介绍，后续将深入分析该模块的源码细节，并欢迎读者提出改进意见。

学大数据要掌握什么基础？大数据技术基础知识有哪些？

       想要投身大数据领域的小伙伴们，对于大数据技术需要掌握哪些基础知识感到困惑，需要明确学习方向。下面，我将为大家梳理一下大数据需要学习的内容。首先，学习大数据需要掌握的基础知识包括javaSE，EE(SSM)。%的大数据框架都是使用Java编写的。例如，MongoDB是最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库；Hadoop是用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理；Spark是Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架；Hbase是开放源代码，非关系型，分布式数据库，采用Google的BigTable建模，用Java编写，并在HDFS上运行；MySQL是必须掌握的，SQLon Hadoop又分为batch SQL（Hive），interactive SQL，operation SQL。Linux操作系统也是程序员必须掌握的，大数据的框架安装在Linux操作系统上。

       大数据的系统学习资料已经为大家准备好了，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击进入。接下来，需要学习的内容包括大数据离线分析。处理T+1数据时，需要重点关注Hadoop（common、HDFS、MapReduce、YARN）。Hadoop的框架最核心的设计是HDFS和MapReduce。Hadoop主要是环境搭建和数据处理思想。Hadoop用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。Hive（MPP架构）是大数据数据仓库，通过写SQL对数据进行操作，类似于mysql数据库中的sql。HBase是基于HDFS的NOSQL数据库，面向列的存储。列存储的思想是将元组垂直划分为列族集合，每一个列族独立存储，列族可以退化为只包含一个列的平凡列族。当查询少量列时，列存储模型可以极大的减少磁盘IO操作，提高查询性能。扩展前沿框架包括sqoop、RDBMS、flume、调度框架anzkaban、crontab、Kylin、Impala、ElasticSearch等。