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  • Hbase原理、基本概念、基本架构

    万次阅读 多人点赞 2013-12-26 16:36:37
    概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统; HBase是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统; HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储;...

     

    • 概述
     



    HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统;
    HBase是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统;
    HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储;
    从逻辑上讲,HBase将数据按照表、行和列进行存储。
    与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。
    Hbase表的特点
    大:一个表可以有数十亿行,上百万列
    无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列
    面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索
    稀疏:空(null)列并不占用存储空间,表可以设计的非常稀疏;
    数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下版本号自动分配,是单元格插入时的时间戳;
    数据类型单一:Hbase中的数据都是字符串,没有类型。

    • Hbase数据模型

    Hbase逻辑视图

     

    注意上图中的英文说明

    Hbase基本概念

    RowKey:是Byte array,是表中每条记录的“主键”,方便快速查找,Rowkey的设计非常重要。
    Column Family:列族,拥有一个名称(string),包含一个或者多个相关列
    Column:属于某一个columnfamily,familyName:columnName,每条记录可动态添加
    Version Number:类型为Long,默认值是系统时间戳,可由用户自定义
    Value(Cell):Byte array
    • Hbase物理模型

    每个column family存储在HDFS上的一个单独文件中,空值不会被保存。
    Key 和 Version number在每个 column family中均有一份;
    HBase 为每个值维护了多级索引,即:<key, column family, column name, timestamp>

    物理存储:
    1、Table中所有行都按照row key的字典序排列;
    2、Table在行的方向上分割为多个Region;
    3、Region按大小分割的,每个表开始只有一个region,随着数据增多,region不断增大,当增大到一个阈值的时候,region就会等分会两个新的region,之后会有越来越多的region;
    4、Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元,不同Region分布到不同RegionServer上。

    5、Region虽然是分布式存储的最小单元,但并不是存储的最小单元。Region由一个或者多个Store组成,每个store保存一个columns family;每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成,StoreFile包含HFile;memStore存储在内存中,StoreFile存储在HDFS上。

     

    • HBase架构及基本组件

     

    Hbase基本组件说明:

     

    Client

    包含访问HBase的接口,并维护cache来加快对HBase的访问,比如region的位置信息

    Master

    为Region server分配region

    负责Region server的负载均衡

    发现失效的Region server并重新分配其上的region

    管理用户对table的增删改查操作

    Region Server

    Regionserver维护region,处理对这些region的IO请求

    Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region

    Zookeeper作用

    通过选举,保证任何时候,集群中只有一个master,Master与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册

    存贮所有Region的寻址入口

    实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给Master

    存储HBase的schema和table元数据

    默认情况下,HBase 管理ZooKeeper 实例,比如, 启动或者停止ZooKeeper

    Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障

     

    Write-Ahead-Log(WAL)

    该机制用于数据的容错和恢复:

    每个HRegionServer中都有一个HLog对象,HLog是一个实现Write Ahead Log的类,在每次用户操作写入MemStore的同时,也会写一份数据到HLog文件中(HLog文件格式见后续),HLog文件定期会滚动出新的,并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后,HMaster会通过Zookeeper感知到,HMaster首先会处理遗留的 HLog文件,将其中不同Region的Log数据进行拆分,分别放到相应region的目录下,然后再将失效的region重新分配,领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中,会发现有历史HLog需要处理,因此会Replay HLog中的数据到MemStore中,然后flush到StoreFiles,完成数据恢复

    HBase容错性
    Master容错:Zookeeper重新选择一个新的Master
    无Master过程中,数据读取仍照常进行;
    无master过程中,region切分、负载均衡等无法进行;
    RegionServer容错:定时向Zookeeper汇报心跳,如果一旦时间内未出现心跳,Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上,失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer
    Zookeeper容错:Zookeeper是一个可靠地服务,一般配置3或5个Zookeeper实例
    Region定位流程:

    寻找RegionServer

    ZooKeeper--> -ROOT-(单Region)--> .META.--> 用户表

    -ROOT-
    表包含.META.表所在的region列表,该表只会有一个Region;

    Zookeeper中记录了-ROOT-表的location。

    .META.

    表包含所有的用户空间region列表,以及RegionServer的服务器地址。

    • Hbase使用场景

    storing large amounts  of data(100s of TBs)
    need high write throughput
    need efficient random access(key lookups) within large data sets
    need to scale gracefully with data
    for structured and semi-structured data
    don't need fullRDMS capabilities(cross row/cross table transaction, joins,etc.)

    大数据量存储,大数据量高并发操作

    需要对数据随机读写操作

    读写访问均是非常简单的操作

    • Hbase与HDFS对比

    两者都具有良好的容错性和扩展性,都可以扩展到成百上千个节点;
    HDFS适合批处理场景
    不支持数据随机查找
    不适合增量数据处理

    不支持数据更新

     

    • 参考文档:

    1、http://www.alidata.org/archives/1509(存储模型比较详细)

    2、http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html(技术框架以及存储模型)

    3、http://wenku.baidu.com/view/b46eadd228ea81c758f578f4.html(读和写的流程比较详细)

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  • 滑模控制基本概念

    万次阅读 2006-05-19 10:08:00
    test滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制,其本质上是一类特殊的非线性控制,且非线性表现为控制的不连续性。这种控制策略与其他控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定,而是可以在动态过程中...

    test

    滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制,其本质上是一类特殊的非线性控制,且非线性表现为控制的不连续性。这种控制策略与其他控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定,而是可以在动态过程中,根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关,这就使得滑模控制具有快速响应、对应参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识、物理实现简单等优点。
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  • AI基本概念和应用

    千次阅读 2017-11-09 22:13:58
    AI 的发展势头 5.17日美国旧金山Google I/O 大会上,Google CEO 开场就再次强调了公司战略从“Mobile first to AI first”,称 Google 会因此重新思考自己的所有产品,还要把人工智能用到学术研究、医学的层面。...

    AI 的发展势头

    5.17日美国旧金山Google I/O 大会上,Google CEO 开场就再次强调了公司战略从“Mobile first to AI first”,称 Google 会因此重新思考自己的所有产品,还要把人工智能用到学术研究、医学的层面。所以会议上十几项新产品的宣布,都是在展示 AI 的成果。

    近一个月内的新闻AI 也是热门。

    迪拜机场 CEO:AI 时代,机场安检和入境检查都会消失。

    国际体操联合会(FIG):计划引进人工智能技术来助力2020年东京奥运会评分系统。

    硅谷最神秘的 AI 公司Vicarious :发明新型神经网络,可破解一切验证码

    历史以来,人们一致认为验证码是区分人与机器的重要手段,而现在机器也能实现破解一切的验证码,不管是字符、还是图形。

    在之前,AI领域的大部分投资是由内部研发投资,集中在谷歌、亚马逊等财力雄厚的巨头公司,现在国内 BAT 也在大力发展 AI。

    百度提出All In AI,有号称全球领先的人工智能服务平台。腾讯有 AI Lab以及西雅图 AI 实验室,重点的研究方向为计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习。阿里巴巴有人工智能实验室首次亮相,方向是消费级 AI 产品的研发。

    这篇文章主要讲讲 AI 的基本概念,并且结合实际生活场景讲讲 AI 的现在的AI都用于哪些领域。

    AI 的基本概念

    AI:Artificial Intelligence,人工智能。

    利用计算机来对人的意识、思维信息过程、智能行为进行模拟(如学习、推理、思考、规划等)和延伸,使计算机能实现更高层次的应用。

    ML:Machine Learning,机器学习。

    从数据中学习的AI叫做机器学习。机器学习是指从一系列的原始数据中提取人们可以识别的特征,然后通过学习这些特征,最终产生一个模型。

    AGI:Artificial General Intelligence,强人工智能。

    AGI是拥有像人一样的智慧的计算机,更接近于人力智慧的人工智能。

    另外还有几个相关概念提的比较多:

    DM:Data Mining,数据挖掘。

    从海量数据中“挖掘”隐藏信息,从大量的、模糊的、随机的实际应用数据中,提炼隐含的、规律性的,并且又能被理解的信息。数据挖掘基于数据仓库。

    DL:Deep Learning,深度学习。

    机器学习的一个子集,用复杂、庞大的神经网络进行机器学习,也是机器学习里面现在比较火的一个Topic,目前在图像,语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

    综合来说,可以理解为:机器学习是实现人工智能的一种手段,也是数据挖掘采用的一个重要方法,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,也不属于人工智能。

    AI 的实际应用

    机器视觉:(Machine vision)

    应用场景:

    Google I/O 大会上,发布了一款名叫 Google Lens 的新相机产品,让在场的所有听众都很雀跃。Google Lens具有一些最基本的AI识别功能。

    比如拍一张花朵的照片,可以快速提示用户这是什么花,对花粉过敏的用户群来讲,是一大福利。

    去到朋友家,扫描朋友家Wi-Fi 的用户名/密码,或者是条形码,手机就会自动连接到网络上,省去手动查找网络、输入密码的繁琐。

    另外,如果来到一个新的城市,打开 Google Lens 对着随便一家餐馆扫描,它能够自动在 Google 的数据库里资料展示出来,包括菜单、评分、营业时间等等,甚至会提醒用户是否需要帮忙预约定位。

    优点:便利、快捷

    缺点:影响因素多(光源选择、镜头的像素、照片清晰度、对比度)

    自动规划

    从某个特定的问题状态出发,建立一系列行为标准和操作系列,从而实现一个预先设定的目标,或者期望的效果。

    自动规划人类的行为、智能服务于人类的人工智能其实已经发展很久了,只是我们没有意识到,比如搜索和推荐系统。

    传统搜索只是搜索一个内容,主流搜索引擎一页给出多个结果,有了人工智能的分析,以一种更切合用户期望和习惯的形式将搜索结果呈现给用户。

    比如,用户搜索《爸爸去哪儿》,则排在第一位的是视频播放,点击后能进去立即看视频。甚至猜测用户可能会喜欢《爸爸回来了》,一并推荐给用户。

    搜索深圳市平安金融中心,地址和地图出现的同时,也提供给我入口选择我的起点,并且可以选择公交或驾车的方式。传通查询路线的步骤一般会是:查地点》进入地图》设为终点》选择起点》选择交通方式为驾车》确定,现在变成直接:输入起点》点击驾车即可。极大的符合了用户的习惯,也降低了操作的复杂度。

    自动驾驶,就是把人类驾驶的手脚、眼睛、大脑分别定义为执行器、控制器、传感器,从而通过机器来模拟实现人类的驾驶行为。

    生物识别

    通过计算机,与光学、声学、生物传感器、统计学的概念手段结合,利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定。

    通常意义的生物识别,包含了指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,甚至还有掌纹识别。

    从采集纬度上,可分为固有生理特性和人力行为特征。固有生理特性是指指纹、脸像、虹膜,行为特征是指笔迹、声音、步态等。

    从自然纬度上,生物识别可分为自然性和非自然性,自然性是指该识别方式,同时适用于人类和其他自然生物。人脸、语音、体形,属于自然性生物识别。指纹、虹膜属于非自然性生物识别。

    生物识别的通用流程

    人脸识别

    基于人的脸部特征信息进行身份识别。

    应用场景

    小米手机拍照根据人脸的轮廓,肤色,纹理,色彩等特征来计算照片中主人公的年龄。

    很多国家在机场里使用人脸识别技术,在拥挤的人群中可以随意挑出某一张面孔,并判断他是不是通缉犯。

    下图一个典型的对开门进行人脸识别的案例。

    优点:免物理接触、不易被个体察觉、自然性

    缺点:人脸具有相似性、易变性、可干扰性

    虹膜识别

    基于眼睛中的虹膜进行身份识别。

    人眼睛的虹膜,包含了最丰富的纹理信息,占眼睛外观的65%。虹膜在整个生命历程中将是保持不变的。因此具有唯一性,从而可以作为身份识别的标准。

    应用场景:

    一般用于政府、军队、银行等安全防务等领域,以及有高度保密需求的场所。

    Google.ai有个项目被医学界认为“举世瞩目”的事情,通过眼底扫描片,深度学习来识别糖尿病患者并发出警告。

    优点:快捷、精准度高、最可靠的生物识别技术、免物理接触、唯一性。

    缺点:采样区域小、图像获取难、镜头对成像影响大、设备造价高。

    指纹识别

    以用户的十个手指指纹采集和鉴别,作为区分身份的唯一标识。

    应用场景

    去过美国的同学都知道,美国办理签证时,以及入境时是一定会收集十个手指指纹的。

    国内电子版港澳通行证也是存有数字化的个人资料和个人的拇指指纹信息,可以使用拇指指纹,用口岸自助查验通道实现自助通关。

    优点:唯一性、终身不变性、便捷性

    缺点:需要利用电子压力传感器采集指纹,采集方式需要人为的配合,也容易留下痕迹被恶意伪造。另外容易出现伤口和各种原因导致的不完整性。

    机器人学

    机器人是一个综合性的人工智能产品。

    应用场景

    常见的机器人具有机械手和步行结构,可以用来送快递。

    专家系统

    模拟人类专家解决领域问题的系统。数据库里包含含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,跟进用户的咨询进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程。

    按系统任务类型一般可分为解答型、预测型、控制型、教育型、诊断型。

    应用场景

    一般比如在线机器人客服、在线测评分析等,就是属于解答型和诊断型

    编码遗传

    AI Programmer,由人类驱动的部分非常少,只需要在开始输入指令,最后接收适用于某项任务的函数即可,剩下部分全部由机器完成。

    AI 的后续发展

    更加去人化

    语音识别作为一种非常自然的交互方式,在可穿戴设备、智能家居、教育领域等各方面都会有大量的应用场景。Siri、Google Assistant目前已经实现用自然的语言跟用户对话,触发翻译、搜索、通话、支付等需要,代替掉用户手工的操作。

    生物识别也可以大量的用于各种安保防卫领域。

    消灭体力和重复的任务

    去掉一些很有必要、但是重复性高、且难度较低的流水线式工作。

    比如可以通过机器人代替人工进行扫描快递单信息按区域进行分拣快递的操作,通过照片自动识别商品所处位置告知用户,实现无人化超市。

    预防危险发生

    作业场景中危险的部分由机器来动手,这就保证了在背后操作人员的安全。比如用于危险动物纪录片拍摄、地震救援、空中探测等。

    这篇文章就讲这些,下一篇文章会讲讲 AI 的架构、AI 的核心、未来一段时间 AI 的重点领域,以及对我们的影响。

     

     

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  • 数据库中几个基本概念 主码 外码

    万次阅读 多人点赞 2015-07-17 10:20:22
    主码 ,外码也可以成为主键,...在计算机中为了描述事物的唯一性,引入了主码的概念。在一个关系中,不同元组的主码一定不能为空,且值一定要不同。因为如果为空说明这个事物是不可标识的,而这个世界的任何事物都是

    主码 ,外码也可以称为主键,外键。

    什么是主码,主码是一个能唯一标识一个元组的属性。在一个关系(表)中,主码不一定只有一个,但是一定要有的。因为元组,是对世界中某种事物的数据描述,而世界中各种事物,都具有唯一性,都是可以区分的。在计算机中为了描述事物的唯一性,引入了主码的概念。在一个关系中,不同元组的主码一定不能为空,且值一定要不同。因为如果为空说明这个事物是不可标识的,而这个世界的任何事物都是可以标识的,说以主码为空显然不合法;如果两个主码值相同则说明两个事物是相同的,而这个世界的任何事物都是不同的,所以两个主码值相同,显然也是不合法的。


    什么是外码,如果一个关系中的一个属性是另外一个关系中的主码则这个属性为外码。外码的值要嘛为空,要嘛要为其对应的主码中的一个值。

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  • 聚类分析:基本概念梳理

    千次阅读 2015-12-05 18:02:23
    聚类分析的基础知识,初学者可以看一下,大致梳理一下思路 聚类分析:简称聚类(clustering),是一个把数据对象划分成子集的过程,每个子集是一个簇(cluster),使得簇中的对象彼此相似,但与 其他簇中的对象不...
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    OLAP存储分类OLAP存储有多种实现方法,根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现(Relational OLAP)。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储...
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    1、MySQL的完整学习路径和底层运行机制; 2、熟练使用SQL语言,掌握对库表进行增删改查等必备技能; 3、高效管理MySQL数据库,具备MySQL的日常运维能力,掌握语句调优、备份恢复等思路; 4、增加工作和面试时的竞争...
  • Quartz 基本概念及原理

    万次阅读 2016-09-17 22:38:51
    概念  Quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域又一个开源项目,它可以与J2EE与J2SE应用程序相结合也可以单独使用。Quartz可以用来创建简单或为运行十个,百个,甚至是好几万个Jobs这样复杂的程序。Jobs...
  • 华为 OSPF基本概念与基础配置

    万次阅读 多人点赞 2020-05-19 17:48:37
    在战胜敌人之前,先战胜自己。...四、OSPF 基本概念 五、OSPF 一些性质 OSPF 是一种应用非常广泛发基于链路状态的动态路由协议,它具有区域(Area)化的层次结构,扩展性好,收敛速度快,适合部署在各种规模的网络上。

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