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  • XML数据在关系数据库中存储和检索的研究实现
  • 如图中所示,我手上有一批数据,要把它整理出来,关键字有Maker ,model ,Quality ,... 求数据存储格式,以及检索它们的方法?![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201511/16/1447650918_610682.png)
  • filecoin lotus存储数据和检索数据

    千次阅读 2020-03-12 10:54:33
    在本地添加文件 lotus client import test-add.txt 文件要在ipfs 仓库目录下 ...列出能存储数据的矿工 lotus state list-miners 向矿工询价 lotus client query-ask <miner> eg: lotus client query-a...

    在本地添加文件

    lotus client import test-add.txt
    
    • 文件要在ipfs 仓库目录下
    • 最小要127个字节

    列出本地文件

    lotus client local
    

    列出能存储数据的矿工

    lotus state list-miners
    

    向矿工询价

    lotus client query-ask <miner>
    eg: lotus client query-ask t017792
    

    存储数据

    lotus client deal <Data CID> <miner> <price> <duration>
    eg: lotus client deal  bafkreiahpvhvylrriipo42l4ozgoyschcc4qvgrtv2v6ofi3b2dt5fntsq  t017792 0.0000000005 1920
    
    • miner 矿工id
    • price 价格
    • duration 表示矿工将你的数据保存多久,以块表示,一个块代表45秒 ,一天246060/45=1920
      命令成功后返回 Deal CID

    检查交易状态

    lotus client list-deals
    

    根据数据cid查找

    lotus client find <Data CID>
    

    根据cid检索数据

    lotus client retrieve <Data CID> <outfile>
    
    • 如果outfile不存在,将在lotus仓库目录下创建
    • 此命令会初始化检索交易,并下载数据到你的计算机,这个过程大概要花2到10分钟
    展开全文
  • 本文从存储提供方(矿工)使用方(用户)角度,解释Filecoin交易的运作原理,同时阐述存储交易和检索交易运作的过程,帮助用户全面了解Filecoin存储服务网络的运作机制。 分为以下四点: 将数据导入Filecoin本地...

    Filecoin作为分布式存储网络,由来自全球的数百位存储服务提供者组成,同时面向全球数据存储用户。

    本文从存储提供方(矿工)和使用方(用户)角度,解释Filecoin交易的运作原理,同时阐述存储交易和检索交易运作的过程,帮助用户全面了解Filecoin存储服务网络的运作机制。
    分为以下四点:

    • 将数据导入Filecoin本地节点
    • 进行数据存储交易
    • 存储矿工和用户注意事项
    • 检索交易流程
      在这里插入图片描述

    1、将数据导入本地节点

    用户要在Filecoin上存储数据,首先需要将文件导入本地Filecoin节点中,这一步会产生一个数据CID(内容标识符)。将数据导入本地的Filecoin节点这步,可以通过lotus client import命令来完成。

    将数据导入本地节点后,用户需发起交易,这步通过lotus client deal命令来完成。该命令将一个数据CID作为输入,产生一个Filecoin Piece。

    Filecoin Piece是用户在Filecoin网络上存储数据的主要协商单位。Filecoin Piece并没有特定的大小,而是以扇区大小为上限。如果一个Filecoin Piece大于矿工支持的扇区的大小,它必须被分割成更多的碎片,以便每个碎片都适合一个扇区。

    2、进行数据存储交易

    1、找到存储矿工
    用户通过Filecoin网络,找到矿工及其报价,即矿工为接受交易而希望收到的每epoch(30秒)每GiB的价格,单位为attoFIL(1attoFIL=10的负18次方FIL),目前Filecoin中一笔交易的最短期限为180天。

    2、议价和发送数据
    找到存储矿工后,双方就交易条款达成协议,如交易成本、交易期限、交易起始时间等。然后,将数据发送给矿工。

    3、发布交易信息
    通过 PublishStorageDeals 消息在链上发布交易,使存储提供方对交易公开负责。

    4、存储数据
    交易一旦在链上发布,就会被交给挖矿子系统,打包成扇区,随后封装,再不断的通过时空证明验证。

    其中,存储挖矿子系统是确保Filecoin网络的数据由矿工有效保存,并且:

    • 参与Filecoin 存储市场,承接用户数据,参与存储交易。
    • 参与Filecoin 存储算力共识,验证和产出区块,让 Filecoin 区块链增长,并获得区块奖励。
      在这里插入图片描述

    3、存储矿工和用户的交易步骤

    从用户角度看,大致分为:

    1. 交易入金,用户的资金会锁定在第三方托管中;
    2. 向矿工提出交易提议;
    3. 检查矿工意向,接受交易;
    4. 将数据传输给矿工,进行交易;
    5. 确保矿工已经接受了交易,并在链上发布;
    6. 封装数据,交易已在链上,矿工正在封装包含交易的扇区;
    7. 扇区激活,交易已被封装并处于活跃状态。从这里开始,存储矿工应定期证明他们继续存储数据,即完成时空证明。

    从存储矿工角度看,大致分为:

    1. 收到交易提议,并检查其参数(如价格、大小等);
    2. 检查用户是否有锁定资金,可以支付交易;
    3. 接收客户提供的交易数据;
    4. 为交易提供抵押,用于链上交易;
    5. 发布交易上链;
    6. 封装扇区;
    7. 激活交易,存储提供者定期提交WindowPoSt,证明他们在持续存储数据。
      在这里插入图片描述

    4、检索交易流程

    检索交易与存储交易不同,其使用的是支付通道,主要在链下完成。数据传输是按量计价的,用户在数据传输的过程中逐步向矿工支付费用。

    整体流程如下:

    1. 找到检索矿工:用户找出拥有其所需数据的矿工,并向其索取检索报价详情(如每字节价格、解封价格、付款间隔等);
    2. 设立支付通道:用户需要和矿工之间设立一个支付通道;
    3. 数据传输与支付:矿工向用户发送数据,当达到一定的阈值时,会要求进行支付处理,之后继续进行数据传输。
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    2011-10-27 16:23:21
    C#检索和存储图片,快速检索图片的方法,包含的数据处理过程!!!
  • 使用有道笔记编译,为方便更新,直接点击以下链接! Chapter 3 使用 Glance、Cinder、Swift 存储和检索数据

    使用云有道笔记编译,为方便更新,直接点击以下链接!

    Chapter 3 使用 Glance、Cinder、Swift 存储和检索数据


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    千次阅读 2017-08-17 09:20:21
    一、HBase数据检索流程  上图中,我们可以看出不管客户端读或写一个表的数据,首先链接Zookeeper,因为需要到Zookeeper中找读的数据,表是通过Region来管理,每个Region由RegionServer管理...

    一、HBase数据检索流程

            上图中,我们可以看出不管客户端读或写一个表的数据,首先链接Zookeeper,因为需要到Zookeeper中找读的数据,表是通过Region来管理,每个Region由RegionServer管理,每个Region都有startkey及endkey。

            HBase的表格分为User Tables(用户表)和Catalog Tables(系统自带表)。

            User Tables(用户表)包含user信息、region信息(startkey和endkey)。例:user表的region-01存在regionserver-03中。该信息是保存在meta-table中。

           在HBase新版本中,有类似于RDBMS(关系数据库管理系统)中DataBase的命名空间的概念。HBase的所有表都在data目录下,data下包含default目录和hbase目录,这里的目录就是命名空间的概念。

           用户自定义的表默认情况下命名空间为default,而系统自带的元数据表的命名空间为hbase。

           meta表只有一个Region,它的Region也需要RegionServer管理,即为meta-region-server的功能。用户首先找到meta-region-server,然后找到meta表,scan命令可以看到表格中column被什么server管理。

           综上所述,用户表由很多region组成,region信息存储在hbase:meta中。用户表的每一个region都有key。Client需要先读zookeeper,其实通过meta-region-server找到的是meta表的region,找到后扫描meta表的数据,然后再找到数据再操作。

    二、HBase数据存储

    2.1 HBase结构详解

           HBase能高速实现数据存储和访问源于HBase数据存储。

           1. 连接Zookeeper,从Zookeeper中找到要读的数据。我们需要知道表中RowKey在region的位置。

           2. 客户端查找HRegionServer,HRegionServer管理众多Region。

           3. HMaster也需要连接Zookeeper,连接的作用是:HMaster需要知道哪些HRegionServer是活动的及HRegionServer所在的位置,然后管理HRegionServer。

           4. HBase内部是把数据写到HDFS上的,DFS有客户端。

           5. Region中包含HLog、Store。一张表有几个列簇,就有几个Store。Store中有很多memStore及StoreFile。StoreFile是对HFile的封装。StoreFile真正存储在HDFS上。

           6. 写数据时,先往HLog上写一份,再往memStore上写一份。当memStore达到一定大小则往StoreFile上写。若memStore数据有丢失,则从HLog上恢复。

           7. 读数据先到memStore上读,再到StoreFile上读,之后合并。

    2.2 HBase数据存储详解

           1. HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,主要包括两种文件类型:

           1)HFile:HBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件,实际上StoreFIle就是对HFile做了轻量级的包装,进行数据的存储。

           2)HLog File:HBase中WAL(Write Ahead Log)的存储格式,物理上是Hadoop的Sequence File。

           2. HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象,每个HRegion对应了table中的一个region,HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个column family的存储,可以看出每个columnfamily其实就是一个集中的存储单元,因此最好将具备共同IO特性的column放在一个column family中,这样最高效。

           3. HStore存储是HBase存储的核心,由两部分组成,一部分是MemStore,一部分是StoreFile。

           4. MemStore是 Sorted Memory Buffer,用户写入的数据首先会放入MemStore,当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile)。

           5. HLog 文件结构:WAL意为Write ahead log,类似Mysql中的binlog,用来做灾难恢复。Hlog记录数据的所有变更,一旦数据修改,就可以从log中进行恢复。 

           6. 每个HRegionServer维护一个HLog,而不是每个HRegion一个。这样不同region(来自不同table)的日志会混在一起,这样做的目的是不断追加单个文件,相对于同时写多个文件而言,可以减少磁盘寻址次数,因此可以提高对table的写性能。带来的麻烦是,如果一台HRegionServer下线,为了恢复其上的region,需要将HRegionServer上的log进行拆分,然后分发到其它HRegionServer上进行恢复。

    2.3 用户写入数据流程

            1. Client客户端写入数据后 -> 数据存入MemStore,一直到MemStore满之后 Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 触发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile。

            2. 同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile ->单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region分成2个Region,Region会下线,新分出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。


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