分布式文档数据库

MongoDB是一种分布式文档型数据库，以其灵活性、高性能和易扩展性著称。与传统的关系型数据库不同，MongoDB使用JSON格式的文档作为数据存储单元，支持多种数据类型和复杂数据结构。它通过集合存储数据，类似于关系型数据库中的表，但无需预定义模式。MongoDB的设计简化了数据模型，减少了JOIN操作，提升了查询性能。同时，它支持丰富的查询语言和索引机制，并提供了分片和副本集功能以实现水平扩展和高可用性。

档详细介绍了Vitess分布式数据库中间件的功能和特性。

Bigtable是一种分布式数据库，用于管理庞大的数据集。它为大数据环境提供高可扩展性和容错能力。

Hadoop 3 HDFS 分布式搭建指南

详细介绍了MySQL的安装方法，深入解析了Binlog日志的功能与使用，包括如何开启Binlog日志和利用Binlog数据进行恢复。此外，还探讨了慢日志的查询优化方法，以及如何进行表分区和设置主从复制与主主复制。

高可用（HA）分布式部署是一种计算机系统或应用程序架构设计方法，确保系统在面对硬件故障、软件错误或其他问题时能够保持稳定运行和可访问性。这种部署方式广泛应用于云计算平台、数据库系统和电子商务网站等关键性服务，以保证用户能够持续访问服务而不受到任何中断。详细介绍如下：1. 分布式系统：HA高可用分布式部署基于分布式系统架构，将应用程序或服务拆分为多个组件或节点，这些节点可以分布在不同的物理或虚拟环境中运行，从而提升性能和可扩展性，为HA提供基础。2. 冗余：HA系统通常通过硬件和软件冗余来确保可用性。硬件冗余包括多台服务器、存储设备和网络连接，而软件冗余则涉及多个应用程序实例或数据库副本，以应对单点故障。3. 监控和自动恢复：HA系统需要实时监控各个组件的状态，并能够自动启动恢复措施，例如切换到备用节点或重新启动故障组件，以减少服务中断的风险。4. 虚拟化安装与集群配置：在部署过程中通常使用虚拟机进行安装，确保master节点的配置和集群的有效运行。

关系数据库的局限性- 可扩展性差- 性能瓶颈- 数据结构变更需停机维护- 空间浪费 HBase 的优势- 高可扩展性- 低写入/查询延迟- 半结构化数据处理 应用场景- 互联网服务- 传统行业在线数据分析

分布式数据库系统是一种数据库系统，其中数据分布在多个计算机上，这些计算机通过网络连接。每个计算机都可以独立地处理其本地数据，也可以同时访问和处理其他计算机上的数据。这允许数据库系统扩展到比单个计算机所能处理的更大的规模。

详细探讨了Mycat技术在大型项目中如何实现MySQL数据库的分布式部署，包括视频教程和学习课件的介绍。

HBase是Apache Hadoop生态系统中的一种分布式、高性能、版本化、列式存储的NoSQL数据库。这个压缩包“hbase-1.1.6-bin.tar.gz”包含了HBase 1.1.6版本的源码和可执行文件，符合《大数据技术原理与应用》第二版教材的要求。在Hadoop环境下，HBase广泛用于大规模数据处理，尤其在需要实时读写和高并发场景下表现出色。HBase的设计灵感来自于Google的Bigtable，采用多维稀疏索引表存储数据，包括行键、列族、时间戳和列。这种结构保证了数据查询的高效性，特别适用于大数据分析和实时数据服务。HBase架构分为Master-Slave模式，由HMaster和HRegionServer组成，实现元数据管理和数据处理。它依赖于Hadoop的HDFS分布式文件系统，利用其高容错性和分布式特性确保数据的安全和可靠性。Zookeeper在HBase中扮演关键角色，监控状态和同步配置信息，保障系统稳定运行。随着数据量增长，HBase会自动分裂Region，保持数据分布和查询性能。Scan接口允许用户按条件扫描表或部分表，多版本控制支持数据多时间戳存储，满足审计和历史数据回溯需求。列族和动态列支持灵活的数据模型变化。HBase提供各种过滤器如RowFilter、ColumnPrefixFilter等，满足不同查询需求。