1.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
2.TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览
3.开发语言java与jee的码学学习方式与不同?
4.学大数据要掌握什么基础?大数据技术基础知识有哪些?
5.2024年最新版大数据从入门到进阶路线图(建议收藏)
LevelDB 源码剖析1 -- 原理
LSM-Tree,全称Log-Structured Merge Tree,码学被广泛应用于数据库系统中,码学如HBase、码学Cassandra、码学LevelDB和SQLite,码学灵机妙算源码甚至MongoDB 3.0也引入了可选的码学LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM(Indexed Sequential Access Method)方法的码学写入吞吐量,通过避免随机的码学本地更新操作实现。
LSM-Tree的码学核心思想基于磁盘性能的特性:随机访问速度远低于顺序访问,三个数量级的码学差距。因此,码学简单地将数据附加至文件尾部(日志或堆文件策略)可以提供接近理论极限的码学写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好,码学但它有一个明显的码学缺点:从日志中随机读取数据需要花费更多时间,因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此,日志策略仅适用于简单的数据访问场景。
为了应对更复杂的读取需求,如基于键的搜索、范围搜索等,LSM-Tree引入了一种改进策略,通过创建一系列排序文件来存储数据,每次写入都会生成一个新的文件,同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时,系统会检查所有文件,并定期合并文件以减少文件数量,从而提高读取性能。
在LSM-Tree的基本算法中,写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更,且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区,用于保持键值的顺序。当内存表填满后,已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作,选择一些文件进行合并,以减少文件数量和删除冗余数据,同时维持读取性能。
读取数据时,系统首先检查内存缓冲区,若未找到目标键,则以反向时间顺序检查各个文件,直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起,360加固提取源码控制文件数量和读取性能,即使文件数量增加,读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引,可以优化读取操作,尤其是在文件末尾保留索引块,这通常比直接二进制搜索更高效。
为了减少读取操作时访问的文件数量,新实现采用了分级合并(Leveled Compaction),即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量,还减少了单次压缩的副作用,同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略,这使得工作负载扩展合并的影响更高效,同时减少总空间需求。
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,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。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。云下载 源码下载
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。
开发语言java与jee的学习方式与不同?
1、打好基础是重中之重基础部分可能很枯燥,但是一定要耐心坚持下去。因为打基础好比是在造轮子造汽车,没有打好基础在后面的学习就好比走路,可以说后面遇到的百分之七八十的问题都是基础没学好造成的。
2、多看官方文档多读源码
一定要看JDK相关类库、常用框架各种功能的源码,去了解其底层实现的原理。总的来说这个也是在打基础的部分,Java基础非常扎实才能看懂,在我们学习一个类的源码时,肯定会衍生出其他各种各样的问题,供我们来了解和学习,这也就是我们下一步学习的目标和方向。慢慢的,我们就会学习更多的知识,并积累更多的经验。
3、系统性学习,循序渐进
不要急于求成,每个知识点都要看,并且每个知识点都要勤加练习。有的同学在学习过程中觉得这个知识点简单,就跳着学习,其实这是个很大的问题,知识点细节必须要了解。我们学习Java需要循序渐进,一步一步来,不能操之过急。
4、自动售货网站源码遇到问题
遇到不会做的问题,当然不能置之不理。先在网上查,目前网络上针对很多问题都有完美的解决方案,如果网上没有类似的问题,那可能是你犯了什么小错误。也不要在这个问题上花费太多时间,这需要一定的学习技巧。Java中的知识有很强的相关性,有不懂的地方,可以用其他周边相关知识再回过头来理解,这样既不会耽误学习进度,又能理解自己不懂的地方
1)jvm有很多种,其实jvm是一个标准,sun做的那个叫hotspot,作者就是后来v8的作者lars bak,其他公司也做过jvm,其中做得比较好的有bea的jrockit,其他的包括ibm的r9,apple的jvm等在内,都做得不行,所以jvm主要是整合淘汰掉这些做得不好的jvm(s),整合成一个统一的openjdk。
2)java是典型的oop语言,其执行效率的优化,最早就是lars bak等人从smalltalk等长期优化的经验中总结出来并apply到hotspot上去滴,而smalltalk在早期apple机上搞出了那种拖拖拽拽就开发出app的做法,后来vc,delphi之类的其实都是抄袭或者说借鉴apple的smalltalk的做法,jobs说微软从头到尾都在抄袭apple是空穴来风,这里空穴来风跟王垠使用的空穴来风是一个意思,有趣的是,java的gui并没有继承这种搞法,反而对这种拖拖拽拽就作出app的做法批判有加,到今天,其实java的gui都还不能真正做到拖拖拽拽就作出来,问题很多,个人建议对于纯java的gui开发,还是以写代码为主。
3)jee也是一个或者说是一堆标准,知乎上有些人把maven,jenkins都算做jee是不对滴,jee的标准核心是ejb,其实就是一个xml配置化的java文件,这个标准在4的时候,达到了顶峰状态,ystep.js源码几乎所有的挨踢大厂都主动支持该标准,之后开始走下坡路,支持的厂越来越少。
4)java和javascript的关系比很多人认为的要密切,javascript里面的java这四个字母可不是白叫的,比如js的版权和商标都控制在oracle手里,oracle对于js的支持甚至超过其对java的支持,并且喜欢捆绑销售,比如jvm里面就有一个js引擎。
5)jvm里面除了js engine以外还有一个浏览器排版引擎webkit,就是apple safari和google chrome用的那个那个。
6)java支持绝大多数脚本语言,你能叫得上名字的脚本语言,几乎都可以在jvm上执行,比如常见的js,ruby,python,甚至php,lua,只不过除了js以外你需要找到相关的脚本引擎。
7)spring的版权被控制在vmware手里,其实spring的那一大堆东西,本质上是一个非标准的jee实现,比如在jee里面用的inject,在spring里面就是autowire,当然spring曾经深刻滴影响了jee,所以有些东西比如di标准,是spring影响下制定出来的,所以spring的做法会比较特例一点。
8)maven上的jars数量前两天突破万,其他语言的类库,排名第二的是npm,大概数量是maven的十分之一,也就是几十万,不知道现在突破万没有,然后是gem,也就是ruby那个,大概是十几万,下来是python的module,大概数量级是几万,没突破十万。
9)java的标准是由一个叫做jcp的组织制定的,所有标准需要经过jcp的执行委员会通过方可执行,jcp几乎包括了你所知道的绝大多数知名挨踢公司和组织,比如google,apple,ibm,intel,arm,red hat,twitter等,还有一些教育机构,比如我国的北京大学,阿里最近一次申请jcp执行委员会成员资格,似乎投票不通过,最近一次执行委员会新增两个成员是arm和jetbrains。
)微软也曾经是jcp甚至是java的主要贡献者,但是利益驱使下,想扩展java,从而破坏java跨平台的特性,所以跟sun闹翻,其本质原因就是想让客户写的java代码跟windows绑定,sun坚决不同意,闹翻,今天回头看这个结果,只能说:双输,sun挂了,微软的ria也离挂不太远了,silverlight已经放弃了,比起当年ie自带有jvm的支持来说,那完全就是两回事。
)除了微软以外,jcp还缺少一个重要组织apache,因为apache跟oracle也闹翻了,oracle似乎并不在乎开源组织,而更在意商业公司的支持。
)java曾经有一个内置的数据库,9之后被剥离。
)j2me是j2se的子集。
)vert.x作者tim fox最早在vmware做spring时候看到了node.js,萌生出了制作支持多核的node.x的想法,并在离开vmware后加入red hat将其实现,vmware看到后开始耍无赖,claim node.x后来改叫vert.x的版权,不惜跟red hat打官司,后来各方妥协,将其交给eclipse foundation。
)oracle在收购bea之前,一开始的目标并不是bea和bea的weblogic,而是jboss,但是jboss表现出了极为有种的一面,在oracle收购成功之前,投入了red hat的怀抱,因为都是开源组织,从此jboss成了red hat的一个子部门,oracle收购jboss失败之后,转向bea,庄思浩气死了,但是没用,最后还是被恶意收购。
)sun在玩不下去之前最早尝试接触的目标是ibm,ibm嫌太贵,放弃之后,被转手给了oracle。(Java学习交流QQ群: 我们一起学Java!)
)vert.x的作者tim fox在离开red hat之前曾经发过twitter抱怨,外人比如我们,猜测是因为red hat内部已经有了一个jboss,所以跟vert.x在应用上有了重叠,所以导致tim fox的出走,但是出走之后,red hat答应对vert.x做持续性的战略投入,所以vert.x core的几个developers,其实拿的是red hat的工资,但是vert.x的版权并不在red hat手里,而在eclipse foundation手里。
)vert.x的几个核心开发人员都是google summer of code的导师,每年年初时候会招收在校大学生搞项目。
)教育机构相关:scala的作者马丁是德国人,eth的博导,groovy的主要***是法国人,jruby背后是东京大学,jboss的作者是法国大学校x的校友,x就是伽罗瓦考不进去的那所大学,伽罗瓦进不了x,所以改读巴黎高师,tim fox毕业于帝国理工,主席去的那个,netty作者trustin lee是acm银牌,现在line工作,毕业于sky里面的延世大学,kotlin是毛子公司jetbrains的作品,看linkedin,很多人毕业自圣彼得堡大学,spring作者rod johnson是悉尼大学的音乐博士,hibernate作者gavin king是澳洲莫那什大学的数学本科毕业生,james gosling这种cmu和calgory的估计烂大街了,sun是斯坦福大学网络的意思,夹带两个私货,aspectj有一个维护小组在mcgill,hbase跟waterloo关系密切。
)java早期被人认为慢,跟java坚持不用硬件加速渲染有关,死活就是不肯接入directx和opengl,7之后总算开窍,搞了一个图形引擎接入了directx/opengl。
)casssandra是facebook做失败的项目,被贡献给了apache之后老树开花。
)groovy被贡献给了apache,现在叫做apache groovy,ceylon被贡献给了eclipse,现在叫做eclipse ceylon。
)netflix现在是java shop,之前是用.net的。
先想到这么多,有空再写。
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。
年最新版大数据从入门到进阶路线图(建议收藏)
大数据入门学习路线说明
从基础篇、数据采集与存储、数据管理与查询、数据开发工具、数据计算、数据可视化和数据分析(Python与机器学习)多个方面入手,全面覆盖大数据全生命周期。本套资源适合想深入大数据行业的新人或有志深耕的伙伴,包含大数据基础、架构、数据仓库、数据治理、BAT案例、科研绘图工具、大厂面试题及答案、简历模板等。
学习路线内容
1.1 基础篇
学习Linux基础、SQL基础、Java语言和Scala,推荐使用在线教程平台。
1.2 数据采集与存储
掌握Hadoop基础、Hive/Hbase数据存储原理、ETL数据采集流程。
1.3 数据管理与查询
学习数据仓库体系、数据治理体系、OLAP查询。
1.4 大数据工具
熟悉任务调度、平台运维、消息中间件、组件协调等工具。
1.5 数据计算
掌握数据统计、指标计算,重点是分布式计算引擎。
1.6 数据可视化
了解PowerBI、Superset、Tableau等报表工具。
1.7 数据分析
学习Python数据分析、机器学习基础,涵盖数据分析岗位核心技能。
2 大数据岗位概览2.1 岗位说明
岗位包括大数据开发工程师、大数据数仓工程师、数据分析师、数据治理/运维工程师,覆盖大数据企业开发岗位。
2.2 岗位具体信息
2.1 大数据开发工程师
研发岗负责平台底层研发与源码二次开发;开发岗为业务指标和需求功能开发。
2.2 大数据数仓工程师
负责公司企业级数仓体系搭建与数据管理。
2.3 数据分析师
业务知识与技术结合,可分数据分析岗、BI岗与算法岗。
2.4 数据治理/运维工程师
搭建企业数据治理体系,确保数据运维工作。