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  • Hbase特点

    2020-01-11 23:08:33
    传统关系型数据库的缺点:数据达到几千万甚至上一级别的时候,单条数据的检索将花费数秒甚至分钟级别,实际情况是: 表会被并发地进行插入、编辑、删除操作。一个大中型网站地并发操作一般能达到几十乃至几百...

    传统关系型数据库的缺点:当数据达到几千万甚至上亿级别的时候,对单条数据的检索将花费数秒甚至分钟级别,实际情况是:

    • 表会被并发地进行插入、编辑、删除操作。一个大中型网站地并发操作一般能达到几十乃至几百并发,此时单条数据查询的延迟将轻而易举地达到分钟级别。
    • 查询语句通常都不是简单地对一个表的查询,而有可能是多个表关联后的复杂查询,甚至有可能是group by 或者 order by 操作,此时,性能会急剧下降。
      由此带来了非关系型数据库的概念
      分布式数据库的CAP(Consistency Availability and Partition tolerance)理论
    • Consistency(一致性) :数据一致更新,所有数据都是同步的
    • Availability(可用性):良好的响应性能
    • Partition tolerance(分区容错性):可靠性
      任何分布式系统只能同时满足上述两点,无法三者兼顾。
      NoSQL(Not only SQL):CAP的理论带来了一种全新类型的数据库------非关系型数据库。NoSQL对事务性的要求并不严格。
      Hbase就是基于Hadoop的典型的NoSQL,其数据的存储是基于HDFS的,其也得以继承Hadoop的优点。
      注意
    • Hbase采用的是Key/Value的存储方式,这意味着,即使随着数据量增大,也几乎不会导致查询的性能下降。
    • Hbase并不快,只是当数据量很大的时候它慢得不明显
    • 当你的主要需求是做数据分析(比如做报表),并且单表数据量不超过千万的时候,不要使用Hbase
    • 当表单数据量过千万,并且并发还挺高,数据分析需求较弱,或者不需那么灵活或者实时,Hbase是不错的选择

    Hbase架构

    Hbase有两种服务器,Master跟RegionServer。Master负责维护表结构信息,RegionServer存储数据。有一点特殊的是:客户端或者数据由客户端直接连RegionServer,所以当Master挂掉后,依然可以查询数据,只是不能建表了。
    在这里插入图片描述
    RegionServer保存的数据直接存储在HDFS上。
    在这里插入图片描述
    RegionServer依赖于Zookeeper服务。Zookeeper管理了Hbase所有RegionServer的信息,包括具体的数据段存放在哪个RegionServer上。
    客户端每次与Hbase连接,其实都是与Zookeeper通信,查询出哪个RegionServer需要连接,然后再连接RegionServer,如图
    在这里插入图片描述
    上图就是Hbase的整体架构

    Region是什么

    Region就是一段数据的集合。Hbase中的表一般有一个到多个Region。Region有以下特征:
    
    • Region不能跨服务器,一个RegionServer有一个或多个Region。
    • 数据量小的时候,一个Region足以存储全部数据;当数据量大的时候的,会拆分成多个Region。
    • 当Hbase进行负载均衡的时候,可能把Region移动到另一台RegionServer上
    • Region是基于HDFS的,他的所有数据存取操作都是调用了HDFS的客户端接口实现的。

    RegionServer是什么

    RegionServer就是存放Region的容器,直观上就是服务器上的一个服务。当客户端从Zookeeper获取RegionServer的地址后,他会直接从RegionServer上获取数据

    Master?

    Master只负责各种协调工作,比如建表、删表、移动Region、合并等操作。它们的共性就是需要跨RegionServer,这些操作由哪个RegionServer执行都不合适,所以交给Master执行。
    这种结构的好处是降低了集群对Master的依赖。即使Master宕机了,集群依然可以正常运行,依然可以存储、删除数据

    Hbase存储结构

    在这里插入图片描述

    关于HA:

    journalnode进程作用:同步active的操作到standby机器上
    zkfc作用:自动检测namenode是否是宕机的服务。如果宕机就自动启动standby状态的namenode,并将当前宕机的nemenode进程kill掉,防止脑裂现象的服务

    fs.defaultFS
    hdfs://myCluster

    指定一个服务id

    dfs.nameservices
    myCluster

    指定hdfs的服务id

    关于Hbase中的Zookeeper

    • Zookeeper不是Hbase的组成部分,但却是其不可或缺的依赖组件。
    • Hbase自带了一个Zookeeper,而且会默认启动自己的Zookeeper。如果用的自己的Zookeeper,jps看到的进程HQuorumPeer。外部Zookeeper,名字叫QuorumPeer或QuorumPeerMain
    • 机器配置:最好分配1G的内存给Zookeeper,并且Zookeeper的存储在一个独立的磁盘上。Zookeeper是管理集群的,到底什么节点挂掉了。只有他知道,所以它应该是系统中最后关闭、最稳定的部分。。把它部署在一个独立的磁盘上可以避免磁盘出现IO问题的时候被波及
      改天讨论
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  • Map的特点

    2020-06-21 13:57:06
    特点:无序、以键值的形式添加元素,键不能重复,值可以重复,如果键相同,值会覆盖 它没有继承Collection接口` 关系图在这里插入图片描述 HashMap是基于hashing原理,使用put(key,value)存储对象到HashMap中,使用...

    . Map
    特点:无序、以键值对的形式添加元素,键不能重复,值可以重复,如果键相同,值会覆盖
    它没有继承Collection接口`
    关系图在这里插入图片描述

    HashMap是基于hashing原理,使用put(key,value)存储对象到HashMap中,使用get(key)从HashMap中获取对象,当我们给put方法传递键和值时,我们先对键调用hashCode()方法,返回的hashCode用于找到bucket位置来存储键对象和值对象,作为Map.Entry

    map集合的嵌套用法(多层嵌套)

    Map<Object,Map<Object,List<Student>>> map=new HashMap<Object, Map<Object,List<Student>>>();
    		List<Student>list=new ArrayList<>();
    		for (int i = 0; i <=35; i++) {
    			list.add(new Student(i,"zs"+i,"男"));
    		}
    		
    		Map<Object, List<Student>> map2=new HashMap<>();
    		map2.put("248", list);
    		map.put("文学系", map2);
    		Set<Entry<Object, Map<Object, List<Student>>>> entrySet = map.entrySet();
    		for (Entry<Object, Map<Object, List<Student>>> entry : entrySet) {
    			Object key=entry.getKey();
    			System.out.println();
    			Map<Object, List<Student>> value = entry.getValue();
    		   Set<Entry<Object, List<Student>>> entrySet2 = value.entrySet();
    		for (Entry<Object, List<Student>> entry2 : entrySet2) {
    			List<Student> value2 = entry2.getValue();
    		for (Student student : value2) {
    			System.out.println(student.toString());
    		}
    		}
    		
    		}
    		
    
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  • 文章以中国人际关系的差序格局性为切入点,分析差序格局下领导部属关系所呈现出的新特点,并在此基础上构建领导部属关系的圈层结构模型,进而分析具有"差序格局"的领导部属关系对员工绩效实现的影响。研究结果提出了...
  • 红外图像的特点

    2020-07-28 10:08:17
    红外图像成像特点: 由于红外图像是通过“测量”物体向外辐射的热量而获得的,故与可将光图像相比: ...基于以上特点,红外图像的匹配识别与跟踪一般都是基于特征的方法,一般都是采用局部不变特征来红外图像进行处理

    红外图像成像特点:

    由于红外图像是通过“测量”物体向外辐射的热量而获得的,故与可将光图像相比:

    分辨率差
    对比度低
    信噪比低
    视觉效果模糊
    灰度分布与目标反射特征无线性关系
    

    局部不变特征

    目前绝大多数景物匹配算法提取的都是全局不变特征,它能很好解决同一目标的一致性判决问题,但很难消除图像的成像畸变。当图像之间的成像畸变很复杂时,利用全局信息进行匹配非常困难,特别是存在局部遮挡时,全图特征会随之变化。

    基于以上特点,红外图像的匹配识别与跟踪一般都是基于特征的方法,一般都是采用局部不变特征来对红外图像进行处理识别。

    局部特征提取,即,将图像整体分割成若干个组成部分,对每一部分提取全局特征。此处的分割并不是我们直观认为的分割,理想情况下,人们总希望局部特征对应客观世界的物体的一部分,但是这是不现实的,往往需要借助图像处理技术对高层场景进行理解。

    局部稳定特征有:

    角点特征
    边缘特征
    直线特征
    纹理特征
    

    基于以上特征构建的特征
    特征提取步骤:
    局部不变特征检测:检测特征的位置————检测子算法
    局部不变特征描述:定量化数据描述方法——描述子算法

    不变特征检测算法

    • 角点检测算子
    Harris
    SUSAN
    CSS
    FAST(features from accelerated segment test) 等
    
    • 斑点检测算子
    DoG(高斯差分算子)
    Multi-Scale Harris
    SIFT
    SURF等
    
    • 区域检测子
    Salient Region
    EBR
    IBR
    MSER
    Hessian-Affine
    Harrise-Affine等
    

    特征描述算子

    特征描述算子是一种图像局部结构特征的定量化数据描述,它应该能充分反应特征点附近图像的形状和纹理结构特性。

    一个理想的特征描述子应该具有以下特征:

    鲁棒性:仿射变换/密度变换/噪声干扰下具有稳定工作的能力
    独特性:局部结构发生变化时,具有捕获和反应这一变化的能力
    匹配速度:相似性比较时的运算速度,特征空间维数越高,速度越差
    

    描述子分类:

    基于图像梯度分布(SIFT)
    基于空间频率
    基于微分和不变矩
    

    红外图分割

    红外图信息量少,根据红外图明显的亮度特征,可以考虑阈值分割
    在这里插入图片描述

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  • Mongodb主要功能特点

    2014-05-28 15:28:09
    2、存储动态性,相较于传统的数据库要增加一个属性值的时候要对表大动,mongodb的面向文档的形式可以使其属性值轻意的增加和删除。而原来 的关系型数据库要实现这个需要有很多的属性表来支持。 Mongodb...
    Mongodb无模式优点

    1、存储形式,相较于传统的关系型数据库,它可以使用一个表存储原来需要使用多表关联才能存储的数据库。
    2、存储动态性,相较于传统的数据库当要增加一个属性值的时候要对表大动,mongodb的面向文档的形式可以使其属性值轻意的增加和删除。而原来 的关系型数据库要实现这个需要有很多的属性表来支持。

    Mongodb存储特点

    3、Mongodb有两种数据写入模式,
    • 一种是高效的fire-and-forget模式就是只管向数据库服务器提交数据不等数据库服务器的回应。这个是数据库默认模式。
    • 另外一种是安全模式,就是写入的同时还要与服务器同步,当数据的安全性要求高的时候适合用安全模式。
    4、Mongodb的日志功能。
    • 日志功能是帮助在系统Down机的时候恢复数据完整性做的,默认情况下Mongodb是开启日志功能的。每一个数据库操作都会先记录日志,所以当down机重启动服务器的时候数据库服务器能够通过日志文件恢复之前未完成的操作。
    • 当然,开启日志必然影响性能,所以用户需要根据自己的实际应用来选择一个合适的工作模式。
    • 如果你打算使用无日志模式,最好使用拷贝集群模式,这样可以降低数据丢失的风险。
    Mongodb的索引

    5、Mongodb支持关系型数据库的所有索引模式(升序,降序,唯一,复合,地理空间索引),同时也支持二级索引(通过B-tree实现)。每一个collection支持64个索引

    6、支持ad hoc queries用户自己可以定义自己的查询。

    Mongodb的集群

    7、Mongodb的集群模式是主从模式的集群,其中主服务器只有一个,支持读写,而从服务器可以有多个只支持读取操作。集群的主要目的是通过数据的冗余实现failover模式,从而提高数据库服务器的可用性。当主服务器断掉后其中的一个从服务器会自动升级为主服务器,其它drive client只要通过failover就可以自动切换到新的主服务器,正常工作。而当原来的主服务器再恢复工作的时候,它将自动转为从服务器。



    Mongodb的可扩展性

    8、Mongodb采用了最新的低成本的横向扩展模式,相对于传统的单结点纵向扩展,可以节约成功,而且有更好的可靠性,更好的数据处理性能。
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    千次阅读 2020-01-07 09:33:03
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空空如也

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