hbase跨行事务怎样做
社区干货
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达到最优,对系统从硬件到软件做了全方位的性能优化,包括BIOS、OS、DB以及应用等。# 二、优化原则性能是指操作系统完成任务时的有效性、稳定性和响应速度。Linux平台经常会遇到系统不稳定、响应速度慢等问题,操作系...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其最大的特点是**支持事务,遵循 ACID,保证数据强一致性**。业界常见的关系型数据库又分商业数据库与开源数据库,其中主流的商业关系型数据库代表有 Oracle、SQL Server、DB2 等;主流的开源关系型数据库代表有 MySQL... 宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
但是场景需求里都包含了事务支持和流式支持。在具体实现中,三种格式也采用了相似做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程... 并把提取出来的特征返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。基于离线的数据可以进行离线训练,如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署到模型...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ... 整个通过该 HiveServer2 的请求都会开启事务,整个事务成本过高。- 部署:如果企业的计算引擎部署是基于 K8S 等容器架构,Hive on K8S 将会带来非常大的部署成本。虽然 Hive 在以上局限层面也做了很多尝试,Hive ...
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hbase跨行事务怎样做-优选内容
hbase跨行事务怎样做-相关内容
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
排除了 HBase 和 Cassandra;- 从当前数据量与将来的可扩展性考虑,单机方案不可选,排除了 BerkeleyDB;- 同样因为人力成本,需要做极大量开发改造的方案暂时不考虑,排除了 Redis。 最终我们挑选了 MySQL ... 几乎所有与 JanusGraph 的交互都会开启事务,而且事务对于多个线程并发使用是安全的,但是 JanusGraph 的事务并不都支持 ACID,是否支持会取决于底层存储组件,对于某些存储组件来说,提供可序列化隔离机制或者多行原子...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其最大的特点是支持事务,遵循ACID,保证数据强一致性。业界常见的关系型数据库又分商业数据库与开源数据库,其中主流的商业关系型数据库代表有Oracle、SQL Server、DB2等;主流的开源关系型数据库代表有MySQL、Postgr... 宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以InfluxDB为代表)以及图NoSQL数据库(以Neo4j为代表)。虽然这些类型都属于NoSQL数据库范畴,但是不同类型的NoSQL数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
但是它们的场景需求里都不约而同地包含了事务支持和流式支持。而它们在具体的实现中也采用了比较相似的做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构... 然后把提取出来的特征再返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。 基于这些离线的数据可以进行离线训练,比如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)** 。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不... 侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结果,主要跟大数据系统关系紧...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
做了以下的评估。 **/ 各类存储系统比较 /**-----------------  **●**因投入成本过高,我们不接受自己运维有状态集群,排除了HBase和Cassandra;=...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
事务的产品 HTAP。数据库团队在设计上采用了分层式架构,由高性能网络连接上层的数据库和底层的分布式存储引擎平台。整个 veDB 的架构遵循的基本哲学是分离。首先是计算和存储的分离。如下图所示,veDB 分为计算层和存储层,其中计算层又被拆分出负责数据库流量调度、接入、鉴权的代理层以及数据库计算层。计算层中是数据库的一些运行实例,它兼容 MySQL、PG 和 MongoDB 等数据库引擎,是无状态的,可以动态地在数据中心里做分布和...
分布式数据库TiDB的设计和架构
HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关系型数据库ACID特性的分布式数据库。随着互联网向银行、电信、电力等方向的渗透,传统行业数据量迅速提升,需要同时满足低成本、线性扩容及能够处理交易类事务的新型数据库,大数据的存储刚需不可避免。NewSQL的挑战在...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
MapReduce和HBase,形成了早期Hadoop的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似SQL语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有Map和Reduce两阶段,... 整个通过该HiveServer2的请求都会开启事务,整个事务成本过高。* 部署:如果企业的计算引擎部署是基于K8S等容器架构,Hive on K8S将会带来非常大的部署成本。虽然Hive在以上局限层面也做了很多尝试,Hive On Sp...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
用于处理 TP/AP 相关事务的产品 HTAP。数据库团队在设计上采用了分层式架构,由高性能网络连接上层的数据库和底层的分布式存储引擎平台。整个 veDB 的架构遵循的基本哲学是分离。首先是 **计算和存储的分离*... 还是 HBase、MongoDB,它们都旨在解决 OLTP 型数据库吞吐量、扩展性不足的问题。到 2010 年,Google 开始大量使用 NoSQL 和 BigData 数据库系统,但很快它就发现了不少问题,比如 NoSQL 不支持事务且每个产品的 NoS...
