能力说明:
可对MySQL数据库进行备份与恢复,可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作,可快速上手阿里云RDS MySQL数据库,可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库,如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。
赵渝强老师,20年以上的行业从业经历,清华大学计算机软件工程专业毕业。曾任京东大数据学院院长,Oracle中国有限公司高级技术顾问;阿里云官方认证讲师;华为官方认证讲师。曾在BEA、甲骨文、摩托罗拉等世界500强公司担任高级软件架构师或咨询顾问。精通大数据、数据库、容器技术、中间件技术和Java。
本文介绍了Oracle数据库中的控制文件和归档日志文件。控制文件记录了数据库的物理结构信息,如数据库名、数据文件和联机日志文件的位置等。为了保护数据库,通常会进行控制文件的多路复用。归档日志文件是联机重做日志文件的副本,用于记录数据库的变更历史。文章还提供了相关SQL语句,帮助查看和设置数据库的日志模式。
Hive是基于HDFS的数据仓库,支持SQL查询。其数据模型包括内部表、外部表、分区表、临时表和桶表。本文介绍了如何创建和使用内部表和外部表,提供了详细的步骤和示例代码,并附有视频讲解。
在Kubernetes中,StatefulSets用于部署有状态应用程序,提供持久存储和唯一标识符。与Deployment不同,StatefulSets确保Pod的标识符在重新调度后保持不变,适用于需要稳定网络标识符和持久存储的场景。本文介绍了StatefulSets的创建、扩容与缩容、更新与回滚等操作,并提供了具体示例和视频讲解。
K8s中的Deployment控制器用于管理无状态应用程序,关注Pod数量、更新方式等;而StatefulSets控制器则管理有状态应用程序,提供持久存储和唯一标识符,适用于需要稳定网络标识符和持久化存储的场景。两者的主要区别在于是否维护状态和顺序。
Kubernetes Job 是一次性任务控制器,用于控制 Pod 中的容器执行特定任务。本文介绍了 Job 控制器的工作原理、运行方式及多工作队列并行执行的示例。示例中创建了 5 个作业,以 3 个队列并行执行,整个过程需 2 分钟。文中还提供了详细的 YAML 文件配置和执行命令。
本文介绍了K8s中的CronJob控制器,它类似于Linux的crontab命令,用于管理和调度定时作业。CronJob可以设置在未来某一时间运行作业一次或在指定时间点重复运行作业。文章通过一个示例展示了如何创建和使用CronJob控制器,包括创建配置文件、应用配置、查看Pod信息和日志等步骤。同时,还解释了CronJob的时间表示方式及其限制。
Kubernetes中的Job控制器用于管理一次性任务,确保任务完成后不再重启。本文介绍了Job的工作原理、运行方式及示例,包括创建Job、查看Job和Pod信息等步骤,并附有视频讲解。
Kubernetes中的Deployment用于部署无状态应用程序,管理Pod的数量、更新方式和资源限制。通过创建和管理ReplicaSet,Deployment可以实现Pod的自动扩缩容、滚动更新和回滚。本文介绍了Deployment的基本概念,并通过一个具体的示例演示了如何使用Deployment创建、更新和管理Pod。
DaemonSet控制器确保每个节点上运行一个Pod副本,适用于监控、日志收集等场景。通过示例创建DaemonSet并查看Pod信息,展示了其自动扩展和回收的能力。视频讲解和代码示例详细说明了DaemonSet的使用方法和调度机制。
Kubernetes通过控制器管理Pod的生命周期,以应对不同场景需求,如Deployment、DaemonSet、Job等。控制器可自动调整Pod数量和重启故障Pod,确保系统稳定运行。视频讲解和详细内容见下文。
本文介绍了如何在4个节点(bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115)上部署HDFS高可用(HA)架构,并同时部署Yarn的HA。详细步骤包括环境变量设置、配置文件修改、ZooKeeper集群启动、JournalNode启动、HDFS格式化、ZooKeeper格式化以及启动Hadoop集群等。最后通过jps命令检查各节点上的后台进程,确保部署成功。
大数据体系架构中,核心组件采用主从架构,存在单点故障问题。为提高系统可用性,需实现高可用(HA)架构,通常借助ZooKeeper来实现。ZooKeeper提供配置维护、分布式同步等功能,确保集群稳定运行。下图展示了基于ZooKeeper的HDFS HA架构。
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件,包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka;计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream;分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
本文介绍了大数据平台的核心思想,包括Google的三篇重要论文:Google文件系统(GFS)、MapReduce分布式计算模型和BigTable大表。这些论文奠定了大数据生态圈的技术基础,进而发展出了Hadoop、Spark和Flink等生态系统。文章详细解释了GFS的架构、MapReduce的计算过程以及BigTable的思想和HBase的实现。
MongoDB的In-Memory存储引擎将数据存储在内存中,显著减少查询延迟,提高性能。该引擎不会将数据持久化到硬盘,仅在内存中存储,因此重启后数据会丢失。本文通过创建目录、配置文件、启动服务、插入数据和查询等步骤,详细演示了如何使用In-Memory存储引擎。
MongoDB WiredTiger存储引擎自3.2版本起成为默认选择,提供文档级别的并发控制、检查点、数据压缩和本地加密等功能。本文详细介绍了WiredTiger的并发控制机制、预写日志与检查点、内存使用、数据压缩及磁盘空间回收等特性。
在MongoDB 3.2版本之前,默认使用MMAPv1存储引擎。MMAPv1包括Database、Namespace、数据文件、Extent和Record等组件。每个Database由名称空间文件和数据文件组成,数据文件按编号递增,大小从64MB到2GB。每个数据文件被划分为多个Extent,每个Extent包含多个Record,对应MongoDB中的文档。通过一个示例展示了如何配置和使用MMAPv1存储引擎。
存储引擎是MongoDB的核心组件,负责管理数据在硬盘和内存中的存储方式。从3.2版本起,MongoDB支持WiredTiger、MMAPv1和In-Memory三种存储引擎。WiredTiger为默认引擎,提供文档级并发控制和数据压缩;MMAPv1在3.2版本前为默认引擎,4.x版本后不再支持;In-Memory引擎将数据存储在内存中,减少查询延迟。
Docker Compose 通过 YAML 文件管理多个容器,简化复杂系统的部署和管理。本文介绍了 Docker Compose 的基本概念,并通过一个包含 Redis DB 和 Python Web 模块的示例,展示了如何使用 Docker Compose 部署和管理多容器应用。手动部署和 Docker Compose 部署的对比突显了 Docker Compose 在系统复杂度增加时的优势。
Docker Machine 是 Docker 官方提供的远程管理工具,可帮助开发人员在远程主机或虚拟机上安装和管理 Docker 环境。本文介绍了如何在远程主机上安装 Docker 并配置免密码登录,以及使用 Docker Machine 管理远程 Docker 主机的常用命令。
Docker Swarm自1.12.0版本起集成至Docker引擎,无需单独安装。它内置服务发现功能,支持跨多服务器或宿主机创建容器,形成集群提供服务。相比之下,Docker Compose仅限于单个宿主机。Docker Swarm采用主从架构,Swarm Manager负责管理和调度集群中的容器资源,用户通过其接口发送指令,Swarm Node根据指令创建容器运行应用。
Redis采用客户端-服务器模型和请求/响应协议,通常一个请求包括客户端发送查询请求并等待服务端响应。为了提高性能,Redis引入了管道PipeLine技术,可以一次性发送多条命令并一次性返回结果,减少客户端与服务器间的通信次数,从而降低往返延迟。示例代码展示了普通命令和管道命令在插入1万条数据时的性能差异,后者执行时间显著缩短。视频讲解提供了更详细的解释。
本文介绍了如何使用三台虚拟主机构建Docker Swarm集群。首先在master节点上初始化集群,然后通过特定命令将node1和node2作为worker节点加入集群。最后,在master节点上查看集群的节点信息,确认集群构建成功。文中还提供了相关图片和视频教程,帮助读者更好地理解和操作。
本文介绍了Docker容器中的三个重要工具:Docker Compose、Docker Machine 和 Docker Swarm。Docker Compose用于定义和运行多容器应用,通过YAML文件简化容器管理。Docker Machine支持远程主机上的Docker安装和管理,适用于跨平台使用。Docker Swarm则提供集群管理功能,实现负载均衡和故障迁移,适合大规模部署。文中还提供了相关示例和架构图,帮助读者更好地理解和使用这些工具。
本文介绍了数据库的冷备份与冷恢复技术,包括其定义、优缺点及操作步骤。通过Oracle RMAN工具,详细演示了如何执行冷备份和冷恢复,确保数据库在关闭状态下完成备份,并能快速恢复到指定时间点。文中还提供了具体的操作示例和代码,帮助读者更好地理解和实践。
冷备份是在数据库关闭状态下进行的备份,速度快且恢复简单,但备份期间数据库不可用。本文通过一个MySQL数据库的示例,详细演示了冷备份和恢复的步骤,包括备份文件、模拟错误、恢复数据等过程。
RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心数据模型,支持分布式并行计算。RDD由分区组成,每个分区由Spark Worker节点处理,具备自动容错、位置感知调度和缓存机制等特性。通过创建RDD,可以指定分区数量,并实现计算函数、依赖关系、分区器和优先位置列表等功能。视频讲解和示例代码进一步详细介绍了RDD的组成和特性。
Pod 是 Kubernetes 中的基本单位,代表集群上运行的一个进程。它由一个或多个容器组成,包括业务容器、基础容器、初始化容器和临时容器。基础容器负责维护 Pod 的网络空间,对用户透明。文中附有图片和视频讲解,详细介绍了 Pod 的组成结构及其在网络配置中的作用。
最新版Hadoop实现了基于Router的联盟架构,增强了集群管理能力。Router将挂载表从客户端中分离,解决了ViewFS的问题。RBF架构包括Router和State Store两个模块,其中Router作为代理服务,负责解析ViewFS并转发请求至正确子集群,State Store则维护子集群的状态和挂载表信息。
本文介绍了Spark Streaming的核心概念DStream,即离散流。DStream通过时间间隔将连续的数据流转换为一系列不连续的RDD,再通过Transformation进行转换,实现流式数据的处理。文中以MyNetworkWordCount程序为例,展示了DStream生成RDD的过程,并附有视频讲解。
备份数据库是指将数据库中的数据及相关信息保存起来,以便在系统故障时恢复。备份对象不仅限于数据本身,还包括数据库对象、用户权限等。根据备份策略、类型和模式的不同,可分为整体/部分备份、完全/增量备份、一致/非一致备份。文中还附有相关视频讲解。
本文介绍了在Spark SQL中创建DataFrame的三种方法。首先,通过定义case class来创建表结构,然后将CSV文件读入RDD并关联Schema生成DataFrame。其次,使用StructType定义表结构,同样将CSV文件读入RDD并转换为Row对象后创建DataFrame。最后,直接加载带有格式的数据文件(如JSON),通过读取文件内容直接创建DataFrame。每种方法都包含详细的代码示例和解释。
本文介绍了如何在单个节点上搭建MongoDB复制集环境,通过监听不同端口实现多节点配置。详细步骤包括创建数据目录、编辑配置文件、启动节点、初始化复制集、查看状态以及测试主从库的读写操作。文中还提供了视频讲解和代码示例,帮助读者更好地理解和操作。
MongoDB复制集通常由一个主库和两个从库组成,可选添加仲裁者。主库负责所有写操作并记录Oplog日志,从库异步同步主库的Oplog日志并应用操作。仲裁者不存储数据,主要用于保证复制集中成员数量为奇数,参与选举投票。视频讲解详见B站链接。
Pod 是 Kubernetes 中的基本调度单元,由一个或多个容器组成。除了业务容器,Pod 还包括基础容器、初始化容器和临时容器。本文通过示例介绍如何创建包含业务容器的 Pod,并提供了一个视频讲解。示例中创建了一个名为 "busybox-container" 的业务容器,并使用 `kubectl create -f firstpod.yaml` 命令部署 Pod。
本文介绍了HDFS联盟(Federation)的概念及其在大数据存储中的应用。HDFS联盟通过允许多个NameNode管理不同的命名空间,实现了负载均衡和NameNode的水平扩展。文章还详细解释了基于ViewFS的联盟架构,以及该方案的局限性。附带的视频进一步讲解了相关概念。
Pod 是 Kubernetes 中的基本调度单位,由一个或多个容器组成,包括业务容器、基础容器、初始化容器和临时容器。临时容器用于故障排查和性能诊断,不适用于构建应用程序。当 Pod 中的容器异常退出或容器镜像不包含调试工具时,临时容器非常有用。文中通过示例展示了如何使用 `kubectl debug` 命令创建临时容器进行调试。
MongoDB的复制集是一种集群技术,由一个Primary节点和多个Secondary节点组成,实现数据的高可用性。Primary节点处理写入请求,Secondary节点同步数据。当Primary节点故障时,Secondary节点可通过选举成为新的Primary节点。视频讲解和示意图详见正文。
本文介绍了Redis实现消息队列的两种场景:发布者订阅者模式和生产者消费者模式。其中,发布者订阅者模式通过channel频道进行解耦,订阅者监听特定channel的消息,当发布者向该channel发送消息时,所有订阅者都能接收到消息。文章还提供了相关操作命令及示例代码,展示了如何使用Redis实现消息的发布与订阅。
Kubernetes的Pod包含业务容器、基础容器、初始化容器和临时容器。初始化容器在业务容器前运行,用于执行必要的初始化任务。本文介绍了初始化容器的作用、配置方法及优势,并提供了一个示例。
消息队列在Redis中可通过List数据结构实现,支持发布者订阅者和生产者消费者两种模式。生产者通过`lpush`向List添加消息,消费者通过`rpop`或`brpop`消费消息,后者支持阻塞等待。示例代码展示了如何使用Redis的生产者消费者模式。
本文介绍了MySQL数据库中用户密码存储的变化,以及如何通过特殊方法重置root用户的密码。从MySQL 5.7版本开始,密码字段由“password”改为“authentication_string”。文章详细列出了重置密码的步骤,并提供了相关代码示例和视频教程。
Kafka 中的消息按主题分类,生产者发送消息到特定主题,消费者订阅主题消费。主题可分多个分区,每个分区仅属一个主题。消息追加到分区时,Broker 分配唯一偏移量地址,确保消息在分区内的顺序性。Kafka 保证分区有序而非主题有序。示例中,Topic A 有 3 个分区,分区可分布于不同 Broker 上,支持负载均衡和容错。视频讲解及图示详见原文。
在Kafka中,每个主题可有多个分区,每个分区有多个副本。其中仅有一个副本为Leader,负责对外服务,其余为Follower。当Leader所在Broker宕机时,Follower可被选为新的Leader,实现高可用。文中附有示意图及视频讲解。
本文介绍了Google的BigTable思想及其对HBase的影响。BigTable将所有数据存入一张表中以提高查询性能,而HBase作为其具体实现,采用列式存储,适合数据分析和处理。文章通过示例说明了HBase的表结构和数据插入方法,并提供了相关代码和图示。
kubectl 是 Kubernetes 的命令行工具,用于管理和操作 Kubernetes 集群。本文通过视频讲解和具体示例,介绍了 kubectl 的常用命令,包括显示 Pod 信息、创建 Deployment 和 Service、更新和回滚 Deployment、以及删除资源等操作。
Docker容器在网络环境中是隔离的,可通过配置不同网络模式(如bridge、container、host和none)实现容器间或与宿主机的网络通信。其中,host模式使容器与宿主机共享同一网络命名空间,提高性能但牺牲了网络隔离性。
数据字典是Oracle数据库的核心组成部分,包含几乎所有数据库信息。它由一组表和视图组成,供只读访问。数据字典有四种命名前缀,分别代表不同类型的元数据。通过示例展示了如何查询用户表空间、角色、表空间信息及用户创建的表。视频讲解进一步帮助理解。
Docker容器在网络方面实现了逻辑隔离,提供了四种网络模式:bridge、container、host和none。其中,none模式下容器具有独立的网络命名空间,但不包含任何网络配置,仅能通过Local Loopback网卡(localhost或127.0.0.1)进行通信。适用于不希望容器接收任何网络流量或运行无需网络连接的特殊服务。
本文介绍了HBase的体系架构,包括HMaster、RegionServer和ZooKeeper的主要功能。HMaster负责Region的分配和管理,RegionServer处理数据的读写操作,ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统的运行。文章还详细解释了Region、WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存的作用。