Hbase的原理以及在ADT的应用
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1 Hbase的应用场景
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一
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Apache HBase IO – HFile（翻译）
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hbase
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介绍
Apache HBase是Hadoop开源，分布式，版本化的存储管理器，非常适合随机，实时读/写访问。
等等？随机的、实时的读写？
怎么可能？Hadoop不仅仅是一个连续的读/写批处理系统吗？
是的，我们在谈论同样的事情，在接下来的几段中，我将向您解释HBase如何实现随机I /
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E.3. HBase file format with inline blocks (version 2)（翻译）
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hbase
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Overview
A version 2 HFile is structured as follows:
Unified version 2 block format
在版本2中，数据部分中的每个块都包含以下字段：
(1) 8字节字节序列，用于标识块类型，这个字节序列相当于版本1的”
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B-Tree和B+Tree学习笔记
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数据结构
索引的基本概念
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是一种数据结构。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构。这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找
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JVM类加载机制学习笔记
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java
JVM类加载机制
源代码被编译成class文件
class文件通过jvm的类加载器进行加载
class的执行包括解释执行和编译执行，两种执行方式都有很多优化
JVM中线程资源同步的机制和线程之间交互的机制
与那些在编译时需要进行连接工作的语言不同，在Java语言里面，类型的加载、连接和初始化过程
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scylla architecture（翻译官方文档）
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scylladb
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架构对比
Scylla是NoSQL数据存储设计的新方法，针对现代化硬件进行了优化
传统堆栈
锁竞争
缓存竞争
NUMA（非统一内存访问）不友好
seastar的共享堆栈
没有竞争
线性扩展
NUMA友好
架构对比：
传统的nosql数据存储包括一个建立在linux操作系统之上的J
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scylladb overview（翻译官方文档）
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scylladb
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实时的大数据存储
Scylla以不到1毫秒的延迟时间为您的应用程序提供1,000,000次OPS
Scylla是一款入门级的Apache Cassandra替代产品，可为您的应用提供超低延迟和极高的吞吐量。
利用Apache Cassandra在高可用性，容错性和丰富的生态系统方面的优势
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Flink的事件时间和watermarks（翻译Flink官方文档）
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flink
翻译：Event Time
Event Time / Processing Time / Ingestion Time（事件时间/处理时间/摄入时间）
flink支持不同的时间概念：
处理时间：当前机器处理该条事件的时间
流处理程序使用该时间进行处理的时候，所有的操作（类似于时间窗口）都会使
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翻译：HBase-Architecture-Analysis-Part1-Logical-Architecture
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hbase
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1. 总览
Apache HBase是一个开源的面向列的数据库。它通常被描述为一个稀疏的，一致的，分布式的，多维排序的Map。 HBase模仿Google的“Bigtable：一种分布式结构化数据存储系统”，它可以容纳数十亿行，X百万列的超大型表格。
HBase是一个no-SQL数据库，
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