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。
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。
MySQL访问控制由用户管理模块和访问控制模块共同完成。用户管理模块验证用户合法性,访问控制模块根据权限系统表决定用户权限。附有相关图片和视频讲解。
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。
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。