《TiDB学习指南》是一本面向学生的数据库教程,重点介绍了TiDB作为分布式数据库系统的重要性和其在NewSQL领域的应用。从数据库的发展历史、大数据时代的演进以及数据库技术的推动力入手,详细探讨了TiDB在现代数据处理中的角色和技术优势。TiDB以其分布式架构和高扩展性,在面对大数据和高并发处理时表现卓越,适用于HTAP等实时分析与事务处理需求,为企业提供了统一的数据服务解决方案。
TiDB学习指南数据库革新与NewSQL技术
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Hadoop 分布式生态系统
HDFS: 分布式文件存储系统,提供高容错性和高吞吐量数据存储。
单机伪集群环境搭建。
常用 Shell 命令 和 Java API 使用。
基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群。
MapReduce: 分布式计算框架,用于大规模数据集的并行处理。
YARN: 集群资源管理器,负责管理集群资源和调度应用程序。
Hive 数据仓库系统
核心概念及 Linux 环境下安装部署。
CLI 和 Beeline 命令行基本使用。
DDL 操作:创建、修改和删除数据库、表等。
分区表和分桶表:提高查询效率。
视图和索引:简化查询和优化性能。
DML 操作:数据插入、更新和删除。
数据查询:使用 SQL 进行复杂数据分析。
Spark 分布式计算引擎
Spark Core: Spark 的核心组件,提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。
Spark SQL: 用于结构化数据处理的模块,支持 SQL 查询和 DataFrame API。
Spark Streaming: 用于实时数据流处理的模块,支持高吞吐量和低延迟的流式数据分析。
Flink 流式处理框架
核心概念和开发环境搭建。
数据源 (Data Source):连接外部数据源,如 Kafka、文件系统等。
数据转换 (Data Transformation):使用算子对数据进行转换和分析。
数据接收器 (Data Sink):将处理后的数据输出到外部系统。
窗口模型:将无限数据流划分为有限窗口进行处理。
状态管理:维护和更新应用程序状态,支持容错和一致性。
检查点机制:定期保存应用程序状态,用于故障恢复。
Standalone 集群部署:独立运行 Flink 集群。
其他工具
Kafka: 分布式消息队列系统,用于实时数据管道和流式处理。
Zookeeper: 分布式协调服务,用于管理分布式系统的配置信息、命名服务和同步服务。
Flume: 分布式日志收集系统,用于收集、聚合和移动大量日志数据。
Sqoop: 用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据的工具。
Azkaban: 工作流调度器,用于定义和管理复杂数据处理流程。
Scala: 基于 JVM 的函数式编程语言,常用于 Spark 和 Flink 开发。
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数据库架构与基本概念
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进阶篇
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通过本指南,您将能够:
理解 Oracle 数据库的基本原理
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第二章:SQL基础
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第三章:PL/SQL基础
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权限与数据字典
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