HBase 数据存储与检索技术

电子书存储与检索技术详解#### 1.数据库对象分配- 存储单位：在SQL Server中，基本的数据存储单位是页，每个页大小为8KB。根据存储需求的不同，页可以分为多种类型，包括： - 行内数据(IN_ROW_DATA)：用于堆分区或索引分区中的数据存储。 - 行溢出数据(ROW_OVERFLOW_DATA)：存储超过8060B的varchar、nvarchar、varbinary或sql_variant列中的可变长度数据。 - 大对象数据(LOB_DATA)：存储xml、varbinary(max)和varchar(max)等大对象数据类型。 - 数据页结构：页头占96B，包含页编号、上下页编号、页类型、对象ID、空闲字节数等信息。数据行最大为8060B，超出部分存储在行溢出页面上。行偏移矩阵逻辑顺序倒序排列，表示数据记录在数据行中的偏移量。 - 其他页类型： - 索引页(Index)：存储索引条目。 - 大对象页(Text/Image)：存储text、ntext、image、nvarchar(max)、varbinary(max)和xml等大对象数据类型。 - 全局分配映射页(Global Allocation Map/Shared Global Allocation Map)：记录区是否被分配的信息。 - 页面空间页(Page Free Space)：记录页分配和页的可用空间。 - 索引分配映射页(Index Allocation Map)：记录每个分配单元中表或索引所使用的区信息。 - 大容量修改映射页(Bulk Changed Map)：记录自最后一条BACKUP LOG语句之后的大容量操作修改的区信息。 - 差异映射页(Differential Changed Map)：记录自最后一条BACKUP DATABASE语句之后更改的区信息。 #### 2.区-管理空间的基本单位- 定义：SQL Se

网络爬虫和搜索引擎是互联网数据获取与检索的关键技术，它们在大数据分析、市场研究、信息监控等领域发挥着重要作用。将深入探讨这两个主题，并结合提供的文件名称“自己动手写搜索引擎.pdf”、“自己动手写网络爬虫.pdf”以及可能包含的“网络爬虫资料”，解析相关知识点。 网络爬虫，又称网页蜘蛛或网络机器人，是一种自动浏览并抓取互联网上的信息的程序。其主要功能包括： 网页发现：爬虫从一个或多个起始URL开始，遵循页面中的链接，探索整个网站或互联网的结构。 内容抓取：爬虫下载网页内容，通常是HTML，同时也可能包括图片、视频等其他资源。 URL管理：使用URL队列或优先级队列来避免重复抓取和处理已访问过的URL。 遵循Robots协议：尊重网站设定的robots.txt文件，避免抓取不应被爬取的页面。 反爬策略：应对网站的反爬机制，如设置User-Agent、模拟浏览器行为、处理验证码等。 在“自己动手写网络爬虫.pdf”中，可能会介绍如何编写简单的爬虫程序，涉及Python的requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup或PyQuery进行HTML解析，以及使用Scrapy构建大型爬虫项目等内容。 搜索引擎是用于搜索和检索网络信息的系统，它通常由以下几个部分组成： 爬虫系统：前面已经提到，负责抓取互联网上的网页。 索引系统：对抓取的网页进行预处理，提取关键词，构建倒排索引，以便快速查找相关文档。 查询处理系统：接收用户的搜索请求，分析查询语句，匹配索引，返回最相关的搜索结果。 排名算法：如PageRank，用于确定搜索结果的排序，确保最重要和最有用的信息出现在最前面。 用户界面：提供友好的搜索框和结果显示页，支持高级搜索选项。 “自己动手写搜索引擎.pdf”可能会介绍如何实现一个简单的搜索引擎，包括网页抓取、文本预处理（分词、去除停用词）、索引构建以及基本的查询算法。 数据挖掘是网络爬虫和搜索引擎的延伸应用，它从大量数据中发现有价值的信息和模式。常见数据挖掘方法包括： 分类：将数据分为不同的类别，如基于用户行为预测购买意愿。 聚类：根据相似性将数据分成群组，用于市场细分或用户画

在互联网应用中，高效存储和检索域名或URL地址至关重要。以下是一些优化技巧： 域名存储： 字符颠倒存储: 以 com.example.www 形式存储域名，便于索引和检索。 URL存储: 散列存储: 使用散列函数（如MD5）生成URL的整型散列值，并将散列值存储在数据库中。 索引创建: 在散列值字段上创建索引，加速查询速度。 示例：```sql-- 生成URL散列值SELECT CONV(RIGHT(MD5('http://www.example.com/'), 16, 10) AS HASH64; -- 创建存储散列值的字段ALTER TABLE url ADD COLUMN url_hash INT; -- 查询URLSELECT id FROM url WHERE url_hash = CONV(RIGHT(MD5('http://www.example.com/'), 16, 10) AND url = 'http://www.example.com/';```* 程序端散列: 为了减轻数据库服务器的负担，可以使用应用程序代码生成散列值，然后将散列值传递给数据库。

该插件使您能够轻松存储和检索频繁使用的代码片段。

作为 HBase 领域的奠基性读物，本书为读者深入理解和应用 HBase 提供了全面的指导。

HBase是一个源自Fay Chang的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”的开源、分布式、面向列的数据库技术。它构建在Apache的Hadoop项目之上，类似于Bigtable，利用Hadoop提供的分布式文件系统存储数据。与传统的关系型数据库不同，HBase适用于非结构化数据存储，并且采用基于列而非行的存储模式。

深入探讨利用Solr提升HBase检索效率的策略。HBase作为一种高效的NoSQL数据库，在处理海量数据时展现出巨大优势，但其原生检索功能相对薄弱。Solr作为一款成熟的搜索引擎，能够有效弥补HBase在全文检索方面的不足。文章将详细阐述Solr与HBase的集成方法，并通过实际案例分析Solr如何提升HBase检索性能。

Hbase技术原理与应用案例解析 分布式数据库与Hbase 本部分阐述分布式数据库的概念，剖析Hbase的起源、发展历程，并结合实际案例探讨Hbase的典型应用场景。 Hbase基础概述 本部分对Hbase进行概述，重点阐述其核心原理，为后续深入理解Hbase技术打下基础。 Hbase技术详解 本部分深入解析Hbase的关键技术，包括核心组件的功能和运作机制，以及针对性能提升的技术优化方案。 Hbase应用实践 本部分通过一个Java API案例，演示Hbase的开发流程，并结合实际应用场景，探讨Hbase的优化策略，以提升系统性能和效率。

SimpleSequence类允许将大型实数矩阵以列存储方式存储到硬盘，并轻松检索数据。这种方法虽然简单粗糙，却极具实用性。例如，假设有一个大小为1024x4096的测试数据test_data，可以通过创建SimpleSequence对象，追加数据，并在需要时方便地获取完整数据集。关闭对象后，使用fprintf函数检查数据的准确性。