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。
Docker容器在网络环境中彼此隔离,但可通过配置不同网络模式实现容器间通信。其中,container模式使容器共享同一网络命名空间,通过localhost或127.0.0.1互相访问,提高传输效率。本文介绍了container模式的特点及具体示例。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库,提供了命令行客户端工具 mongoshell 和图形化工具 MongoDB Compass。mongoshell 可以进行数据查询和管理操作,而 MongoDB Compass 则支持可视化查询、聚合和数据分析。本文介绍了如何使用 mongoshell 连接 MongoDB 服务器、创建数据库和集合、插入数据以及配置命令提示符。同时,还展示了 MongoDB Compass 的主界面及其功能。
Redis 默认配置包含 16 个数据库,通过 `databases` 参数设置。每个数据库编号从 0 开始,默认连接 0 号数据库,可通过 `SELECT <dbid>` 切换。Redis 的核心存储结构包括 `dict`、`expires` 等字段,用于处理键值和过期行为。添加键时需指定数据库信息。视频讲解和代码示例详见内容。
本文介绍了Docker容器的网络隔离机制及其四种网络模式:bridge、container、host和none。重点讲解了默认的bridge模式,通过示例演示了如何创建自定义bridge网络并配置容器的网络信息。文中还附有相关图片和视频讲解,帮助读者更好地理解Docker网络的配置和使用方法。
在MySQL5.1版本之前,默认存储引擎为MyISAM。MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,支持全文搜索。其特点包括不支持事务、表级锁定、读写互阻、仅缓存索引等。适用于读多、写少且对一致性要求不高的场景。示例代码展示了MyISAM存储引擎的基本操作。
InnoDB是MySQL的默认存储引擎,广泛应用于互联网公司。它支持事务、行级锁、外键和高效处理大量数据。InnoDB的主要特性包括解决不可重复读和幻读问题、高并发度、B+树索引等。其存储结构分为逻辑和物理两部分,内存结构类似Oracle的SGA和PGA,线程结构包括主线程、I/O线程和其他辅助线程。
Hive是基于Hadoop的数据仓库平台,提供SQL-like的HQL语言进行数据分析,无需编写复杂的Java代码。Hive支持丰富的数据模型,可将SQL语句转换为MapReduce任务在Yarn上运行,底层依赖HDFS存储数据。Hive可通过CLI、JDBC和Web界面执行SQL查询。
在生产环境中使用Docker时,为了实现数据的持久化和共享,可以通过数据卷(Data Volumes)和数据卷容器(Data Volume Containers)两种方式来管理数据。数据卷是一个独立于容器的挂载目录,可以跨多个容器共享和重用。数据卷容器则是一种特殊容器,用于维护数据卷,便于数据迁移和共享。本文通过示例详细介绍了这两种方法的使用步骤。
MySQL 的存储引擎层负责数据的存储和提取,支持多种存储引擎,如 InnoDB、MyISAM 和 Memory。InnoDB 是最常用的存储引擎,从 MySQL 5.5.5 版本起成为默认引擎。Memory 存储引擎的数据仅存在于内存中,重启后数据会丢失。示例中创建了使用 Memory 引擎的 test3 表,并展示了数据在重启后消失的过程。
本文基于Redis 6.2版本,详细介绍了在CentOS 7 64位虚拟机环境中部署Redis的步骤。内容包括安装GCC编译器、创建安装目录、解压安装包、编译安装、配置文件修改、启动服务及验证等操作。视频讲解和相关图片帮助理解每一步骤。
Kafka消息系统是一个分布式系统,包含生产者、消费者、Broker和ZooKeeper。生产者将消息发送到Broker,消费者从Broker中拉取消息并处理。主题按分区存储,每个分区有唯一的偏移量地址,确保消息顺序。Kafka支持负载均衡和容错。视频讲解和术语表进一步帮助理解。
本文介绍了在Linux系统上安装和部署MongoDB的详细步骤,包括安装依赖包、解压安装包、配置环境变量、创建数据目录及启动服务等。文中还提供了相关命令示例和注意事项,帮助用户顺利完成MongoDB的安装与配置。
Dockerfile 是一个文本文件,包含一系列命令,用于构建 Docker 镜像。通过 `docker build` 命令,可以根据 Dockerfile 中的指令逐层构建镜像。本文介绍了 Dockerfile 的基本概念、示例及详细结构,帮助用户更好地理解和使用 Dockerfile 进行镜像构建。
本文介绍了在企业生产环境中无法直接访问外网时,如何使用Docker官方提供的二进制包进行Docker的离线安装。文章详细列出了从安装wget、下载Docker安装包、解压、复制命令到启动Docker服务的具体步骤,并提供了相关命令和示例图片。最后,还介绍了如何设置Docker为开机自启模式。
Oracle数据库的核心在于其体系架构,主要包括数据库与实例、存储结构、进程结构和内存结构。数据库由物理文件组成,实例则是内存和进程的组合。存储结构分为逻辑和物理两部分,进程结构涉及多个后台进程如SMON、PMON、DBWn等,内存结构则包含SGA和PGA。掌握这些知识有助于更好地管理和优化Oracle数据库。
本文介绍了Hadoop的目录结构及本地模式部署方法,包括解压安装、设置环境变量、配置Hadoop参数等步骤,并通过一个简单的WordCount程序示例,演示了如何在本地模式下运行MapReduce任务。
本文介绍了Hadoop的HDFS中客户端如何通过NameNode上传和下载数据。上传时,数据按块保存至DataNode并实现冗余;下载时,客户端从DataNode获取数据块。文中配有详细流程图及B站视频讲解。
MySQL数据库安装完成后,可以通过命令脚本启动、查看状态、配置开机自启、查看自启列表及关闭数据库。本文提供了详细的操作步骤和示例代码,并附有视频讲解。
本文介绍了Flink如何实现流批一体的系统架构,包括数据集成、数仓架构和数据湖的流批一体方案。Flink通过统一的开发规范和SQL支持,解决了传统架构中的多套技术栈、数据链路冗余和数据口径不一致等问题,提高了开发效率和数据一致性。
本文介绍了MySQL数据库服务器启动后的三种连接方式:本地连接、远程连接和安全连接。详细步骤包括使用root用户登录、修改密码、创建新用户、授权及配置SSL等。并附有视频讲解,帮助读者更好地理解和操作。
Pod 是 Kubernetes 中的基本逻辑单位,代表集群上的一个应用实例。它可以由一个或多个容器组成,并包含数据存储和网络配置等资源。Pod 支持多种容器执行环境,如 Docker。Kubernetes 使用 Pod 管理容器,具有简化部署、方便扩展和调度管理等优点。视频讲解和图示详细介绍了 Pod 的组成结构和使用方式。
本文介绍了Spark的生态圈体系架构,包括其核心执行引擎Spark Core、结构化数据处理模块Spark SQL、实时数据流处理模块Spark Streaming,以及机器学习框架MLlib和图计算框架GraphX。文中通过图片和视频详细解析了各模块的功能及访问接口。
Flink 是一个大数据计算引擎,支持批处理和流处理。其优势在于流处理引擎 DataStream。Flink 的生态圈分为三层:平台部署层、核心引擎层和 API&Library 层。平台部署层支持多种部署模式,核心引擎层负责任务执行,API&Library 层提供丰富的开发工具。
Docker镜像是一个只读模板,包含应用程序及其运行所需的依赖环境。镜像采用分层文件系统,每次修改都会以读写层形式添加到原只读模板上。内核bootfs用于加载Linux内核,根镜像相当于操作系统,上方为应用层。镜像在物理存储上是一系列文件的集合,默认存储路径为“/var/lib/docker”。
本文介绍了Hadoop生态圈的主要组件及其关系,包括HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、Hive与Pig、Sqoop与Flume、ZooKeeper和HUE。每个组件的功能和作用都进行了简要说明,帮助读者更好地理解Hadoop生态系统。文中还附有图表和视频讲解,以便更直观地展示这些组件的交互方式。
本文介绍了Kubernetes的体系架构及其核心组件。Kubernetes采用主从分布式架构,由master主节点和多个node工作节点组成。master节点负责集群管理和调度,运行API Server、scheduler、controller-manager等服务组件;node节点运行kubelet、kube-proxy和Docker容器守护进程,负责实际业务应用的运行。文章还简要介绍了Kubernetes的附加组件及其作用。
MongoDB 是一个可移植的 NoSQL 数据库,支持跨平台运行。其逻辑存储结构包括数据库、集合和文档,而物理存储结构则由命名空间文件、数据文件和日志文件组成。视频讲解和示意图进一步解释了这些概念。
Yarn作为资源和任务调度平台,支持多个应用程序同时运行,如MapReduce、Spark和Flink等。Yarn的资源调度方式主要包括FIFO Scheduler(先来先服务)、Capacity Scheduler(容量调度)和Fair Scheduler(公平调度)。FIFO Scheduler按任务提交顺序调度;Capacity Scheduler通过队列管理资源,支持多租户共享;Fair Scheduler则根据任务权重动态分配资源,确保公平性。
本文介绍了MySQL的体系架构,包括Server层的7个主要组件(Connectors、Connection Pool、Management Service & Utilities、SQL Interface、Parser、Optimizer、Query Caches & Buffers)及其作用,以及存储引擎层的支持情况,重点介绍了InnoDB存储引擎。文中还提供了相关图片和视频讲解。
Docker采用客户端-服务器架构,客户端与守护进程通过sockets或RESTful API通信。守护进程负责构建、运行和分发容器。镜像仓库(如Docker Hub和Harbor)存储镜像,容器则基于镜像创建,是运行应用的安全平台。
本文介绍了引入缓存后的系统架构,通过缓存可以提升访问性能、降低网络拥堵、减轻服务负载和增强可扩展性。文中提供了相关图片和视频讲解,并讨论了数据库读写分离、分库分表等方法来减轻数据库压力。同时,文章也指出了缓存可能带来的复杂度增加、成本提高和数据一致性问题。
Oracle数据库中的还原数据(也称为undo数据或撤销数据)存储在还原表空间中,主要用于支持查询的一致性读取、实现闪回技术和恢复失败的事务。文章通过示例详细介绍了还原数据的工作原理和应用场景。
本文介绍了大数据平台的总体架构及各层的功能。大数据平台架构分为五层:数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。其中,大数据平台层为核心,负责数据的存储和计算,支持离线和实时数据处理。数据仓库层则基于大数据平台构建数据模型,应用层则利用这些模型实现具体的应用场景。文中还提供了Lambda和Kappa架构的视频讲解。