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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。
阿里云大数据ACP专业认证考试
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。
HDFS（Hadoop分布式文件系统）由三个核心组件构成：NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端请求，维护元数据文件fsimage和edits；DataNode存储实际的数据块，默认大小为128MB；SecondaryNameNode定期合并edits日志到fsimage中，但不作为NameNode的热备份。通过这些组件的协同工作，HDFS实现了高效、可靠的大规模数据存储与管理。
Kafka生产者（Producer）将消息序列化后发送到指定主题的分区。整个过程由主线程和Sender线程协调完成。主线程创建KafkaProducer对象及ProducerRecord，经过拦截器、序列化器和分区器处理后，消息进入累加器。Sender线程负责从累加器获取消息并发送至KafkaBroker，Broker返回响应或错误信息，生产者根据反馈决定是否重发。视频和图片详细展示了这一流程。
达梦数据库是达梦公司推出的新一代自研数据库，融合分布式、弹性计算与云计算优势，支持超大规模并发事务处理和HTAP混合业务。产品体系包括DM8、DMDSC、DM DataWatch、DMMPP和DMRWC，分别适用于通用关系型数据库、共享存储集群、数据守护集群、大规模数据分析及读写分离场景，满足不同需求并保障高可用性和安全性。
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用，如map、filter操作；宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用，如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成，而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
在K8s集群中，kubelet通过探针（如livenessProbe、readinessProbe和startupProbe）检查容器健康状态。探针支持HTTPGetAction、ExecAction和TCPSocketAction三种检查方法。本文重点介绍TCPSocketAction，它通过尝试建立TCP连接来检测容器的健康状况。示例中创建了一个Nginx Pod，并配置了两个探针（readinessProbe和livenessProbe），它们每隔5秒检查一次容器的8080端口，首次检查在启动后10秒进行。若连接失败，容器将重启。视频讲解和命令演示进一步详细说明了这一过程。
随着大数据技术的兴起，NoSQL数据库（Not Only SQL）得到广泛应用。它不局限于二维表结构，允许数据冗余。常见的NoSQL数据库包括Redis、MongoDB和HBase。Redis是基于内存的高性能数据库，采用单线程模型和多路复用I/O，支持高效的数据结构。MongoDB使用BSON格式存储文档，查询语言强大，类似关系型数据库。HBase基于HDFS，适合数据分析，采用列式存储，支持灵活的列族设计。视频讲解及更多内容见下文。
Redis慢查询日志用于记录执行时间超过预设阈值的命令，帮助开发和运维人员定位性能问题。每条慢查询日志包含标识ID、发生时间戳、命令耗时及详细信息。配置参数包括`slowlog-max-len`（默认128）和`slowlog-log-slower-than`（默认10000微秒）。实战中可通过`slowlog get`获取日志、`slowlog len`查看长度、`slowlog reset`重置日志。建议线上环境将`slowlog-max-len`设为1000以上，并根据并发量调整`slowlog-log-slower-than`。需要注意的是，慢查询只记录命令执行时间。
MongoDB使用WiredTiger存储引擎在文档级别进行并发控制，允许多个写操作同时修改不同文档，但对同一文档的修改需序列化执行。引擎采用乐观锁和意向锁机制处理冲突。通过视频讲解、插入大量文档示例及使用`mongotop`和`db.serverStatus()`命令，演示了如何监控MongoDB的锁信息和读写统计，展示了数据库和集合级别的写锁情况。
MongoDB的逻辑存储结构由数据库（Database）、集合（Collection）和文档（Document）组成，形成层次化数据模型。用户通过mongoshell或应用程序操作这些结构。视频讲解及结构图详见下文。
PostgreSQL数据库的四个主要参数文件包括：`postgresql.conf`（主要配置文件）、`pg_hba.conf`（访问控制文件）、`pg_ident.conf`（用户映射文件）和`postgresql.auto.conf`（自动保存修改后的参数）。视频讲解和详细说明帮助理解各文件的作用。
本文介绍了PostgreSQL数据库的物理存储结构，重点解析了控制文件，包括其重要性及如何通过`pg_controldata`命令查看控制文件内容。控制文件记录了数据库运行的关键信息，如数据库状态、WAL位置等。
本文介绍了PostgreSQL数据库的物理存储结构，重点讨论了服务器日志文件。通过`pg_ctl`命令启动PostgreSQL实例时，使用`-l`参数指定日志文件位置，记录数据库启动、运行及关闭过程中的关键信息。附有相关视频讲解和日志文件示例。
PostgreSQL数据库的物理存储结构包含多种文件，其中WAL（预写日志）用于确保数据完整性和高效恢复。WAL机制允许在不频繁刷新数据至磁盘的情况下，通过先写日志再改数据的方式，减少I/O操作，提高性能。每个WAL文件默认大小为16MB，位于pg_wal目录下，支持手动和自动切换。WAL不仅有助于数据恢复，还能显著降低I/O成本。
PostgreSQL的物理存储结构包括数据文件、日志文件等。运行日志默认未开启，需配置`postgresql.conf`文件中的相关参数如`log_destination`、`log_directory`等，以记录数据库状态、错误信息等。示例配置中启用了CSV格式日志，便于管理和分析。通过创建表操作，可查看生成的日志文件，了解具体日志内容。
PostgreSQL的物理存储结构主要包括数据文件、日志文件等。数据文件按oid命名，超过1G时自动拆分。通过查询数据库和表的oid，可定位到具体的数据文件。例如，查询数据库oid后，再查询特定表的oid及relfilenode，即可找到该表对应的数据文件位置。
PostgreSQL在初始化时通过环境变量$PGDATA指定的目录下生成各类文件，构成其物理存储结构，包括数据文件、日志文件（如运行日志、WAL预写日志、事务日志和服务器日志）、控制文件及参数文件等，确保数据库的高效运行与数据安全。
PostgreSQL的逻辑存储结构包括数据库集群、数据库、表空间、段、区、块等，以及表、索引、视图等数据库对象。每个对象有唯一的oid标识符，存储于系统目录表中。段、区、块是数据存储的基本单元，其中块是I/O操作的最小单位，默认大小为8KB。通过合理配置这些结构，可以优化数据库性能。
在PostgreSQL中，所有数据库对象均隶属于模式，包括表、索引、视图等，每个对象有唯一的oid标识。创建数据库时，默认生成名为“public”的Schema。用户可自定义模式，如通过SQL语句创建名为demo的模式及其下的表。与Oracle不同，PostgreSQL中用户和模式不是一一对应关系。
本文介绍了PostgreSQL中的表空间概念及其操作方法，包括查看现有表空间、创建新表空间、在特定表空间上创建表、设置默认表空间以及查询表空间信息等步骤，并提供了相应的命令示例。
PostgreSQL的逻辑存储结构包括数据库集群、数据库、表空间、段、区、块等。每个对象都有唯一的对象标识符OID，并存储于相应的系统目录表中。集群由单个服务器实例管理，包含多个数据库、用户及对象。表空间是数据库的逻辑存储单元，用于组织逻辑相关的数据结构。段是分配给表、索引等逻辑结构的空间集合，区是段的基本组成单位，而块则是最小的逻辑存储单位。
阿里云大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）提供大规模数据存储与计算，支持离线批处理。针对实时计算需求，阿里云推出Flink版。此外，阿里云还提供数据存储服务如OSS、Table Store、RDS和DRDS，以及数据分析平台DataWorks、Quick BI和机器学习平台PAI，构建全面的大数据生态系统。
MySQL启动时会读取配置文件my.cnf来确定数据库文件位置及初始化参数。该文件分为Server和Client两部分，包含动态与静态参数。动态参数可在运行中通过命令修改，而静态参数需修改my.cnf并重启服务生效。文中还提供了相关代码示例和视频教程。
MySQL全量日志记录所有操作的SQL语句，默认禁用。启用后，可通过`show variables like %general_log%检查状态，使用`set global general_log=ON`临时开启，执行查询并查看日志文件以追踪SQL执行详情。
MySQL的慢查询日志用于记录执行时间超过设定阈值的SQL语句，帮助数据库管理员识别并优化性能问题。通过`mysqldumpslow`工具可查看日志。本文介绍了如何检查、启用及配置慢查询日志，并通过实例演示了慢查询的记录与分析过程。
MySQL的binlog日志记录了所有对数据库的更改操作（不包括SELECT和SHOW），主要用于主从复制和数据恢复。binlog有三种模式，可通过设置binlog_format参数选择。示例展示了如何启用binlog、设置格式、查看日志文件及记录的信息。
本文介绍了MySQL的物理存储结构，重点讲解了InnoDB存储引擎中的撤销日志文件（undo log）和错误日志文件。从MySQL 8.0开始，默认生成两个10MB的undo表空间文件，并支持动态扩容和收缩。错误日志文件记录了MySQL启动、运行、关闭过程中的问题，通过示例展示了如何查看和使用这些日志。
Redis 是内存数据库，提供数据持久化功能，支持 RDB 和 AOF 两种方式。AOF 以日志形式记录每个写操作，支持定期重写以压缩文件。默认情况下，AOF 功能关闭，需在 `redis.conf` 中启用。通过 `info` 命令可监控 AOF 状态。AOF 重写功能可有效控制文件大小，避免性能下降。
MySQL的InnoDB存储引擎逻辑存储结构与Oracle相似，包括表空间、段、区和页。表空间由段和页组成，段包括数据段、索引段等。区是1MB的连续空间，页是16KB的最小物理存储单位。InnoDB是面向行的存储引擎，每个页最多可存放7992行记录。
InnoDB是MySQL默认的存储引擎，主要由存储结构、内存结构和线程结构组成。其存储结构分为逻辑和物理两部分，逻辑存储结构包括表空间、段、区和页。表空间是InnoDB逻辑结构的最高层，所有数据都存放在其中。默认情况下，InnoDB有一个共享表空间ibdata1，用于存放撤销信息、系统事务信息等。启用参数`innodb_file_per_table`后，每张表的数据可以单独存放在一个表空间内，但撤销信息等仍存放在共享表空间中。
Redis 是内存数据库，提供数据持久化功能以防止服务器进程退出导致数据丢失。Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式，其中 RDB 是默认的持久化方式。RDB 通过在指定时间间隔内将内存中的数据快照写入磁盘，确保数据的安全性和恢复能力。RDB 持久化机制包括创建子进程、将数据写入临时文件并替换旧文件等步骤。优点包括适合大规模数据恢复和低数据完整性要求的场景，但也有数据完整性和一致性较低及备份时占用内存的缺点。
本文介绍了MySQL数据库的基准测试及其重要性，并详细讲解了如何使用sysbench工具进行测试。内容涵盖sysbench的安装、基本使用方法，以及具体测试MySQL数据库的步骤，包括创建测试数据库、准备测试数据、执行测试和清理测试数据。通过这些步骤，可以帮助读者掌握如何有效地评估MySQL数据库的性能。
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件，用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件（redo log）确保数据的可靠性和事务的持久性，其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，通过在内存中维护一个巨大的 Hash 表来存储各种格式的数据，如图像、视频、文件及数据库检索结果等。它主要用于减轻数据库压力，提高网站系统的性能。Memcached 不支持数据持久化，因此仅作为缓存技术使用。其数据分布式存储由客户端应用程序实现，而非服务端。
本文介绍了Oracle数据库的参数文件和告警日志文件。参数文件分为初始化参数文件（PFile）和服务器端参数文件（SPFile），在数据库启动时读取并分配资源。告警日志文件记录了数据库的重要活动、错误和警告信息，帮助诊断问题。文中还提供了相关视频讲解和示例代码。
Hive的分区表与Oracle、MySQL类似，通过分区条件将数据分隔存储，提高查询效率。本文介绍了静态分区表和动态分区表的创建与使用方法，包括具体SQL语句和执行计划分析，附带视频讲解。静态分区表需显式指定分区条件，而动态分区表则根据插入数据自动创建分区。
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。
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 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。
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 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。
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。
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