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HCIA-Big Data Certification V3.0（CN）Mock Exam1.（判断题）传统数据库先有数据后有模式。
A. FalseB. True2.（单选题）在鲲鹏生态系统中，以下哪款操作系统是华为社区开源版？A. CentOSB. 中标麒麟C. OpenEulerD. Ubuntu3. (多选题) 以下哪些选项是华为云MRS服务低成本的体现？A. 存算分离B．按需扩减容C. 临时集群D. 集群自动弹性伸缩4.（判断题）HDSF文件系统不可以存储大量小文件。
A. FalseB. True5.（单选题）HDSF文件系统中哪个模块用来存储元数据?A. Data nodeB. Name nodeC. ZookeeperD. Client6. (多选题) ZooKeeper客户端常用命令包括哪些？A. 创建节点B. 获取节点数据C. 列出子节点D. 删除节点7.（判断题）因为HDFS有多副本机制，所有不存在单点故障。
A. FalseB. True8.（判断题）元数据持久化过程其实质是将数据从内存落盘到磁盘。
A. FalseB. True9.（判断题）Hive适用于低延时的场景，比如联机事务处理。
A. FalseB. True10.（单选题）Hive定义一个自定义函数类时，需要继承以下哪个类？A. FunctionRegistryB. UDFC. MapReduce11. (多选题) Hive支持以下哪些执行引擎？A. MapReduceB. TezC. SparkD. Loader12.（判断题）HBase是一个高可靠性、面向行、可伸缩的分布式存储系统。
A. FalseB. True13.（单选题）HBase的架构不包括哪个功能组件？A. ClientB. HMasterC. HRegionServerD. ZooKeeper14. (多选题) HBase的特点有哪些？A. HBase是一个分布式，基于列式存储的数据库B. HBase适合存储半结构化和非结构化的数据C. HBase是主从架构，HRegionServer为主节点，HMaster为从节点D. HBase中为NULL的数据不会被存储15. (多选题) MapReduce具有以下哪些特点？A. 函数式编程B. 良好扩展性C. 高容错D. 实时计算16.（单选题）Yarn中负责整个集群的资源管理和任务调度的功能模块是哪一个？A.App MasterB. NodeManagerC. Resource ManagerD. Container17.（判断题）Map阶段的Partition、Sort、Combine、Spill四个步骤缺一不可。
hbase存储原理HBase是一个开源分布式数据库，基于列存储模型，提供多种操作弹性、实时处理能力，与Apache其它项目，如Hadoop，Hive和Pig等链接可以构建实时处理框架；HBase由Apache Software Foundation开发，它是一个实现列存储模型集成到Hadoop分布式文件系统（HDFS）的高可靠性的开源的NoSQL数据库。
2、hbase存储原理HBase数据库主要建立在HDFS之上，其本质是基于某种文件系统来存储数据的，HBase因此使用HDFS作为其底层的存储系统，HBase 的存储原理包括三个主要概念：表、行和列族。
（1）表HBase中的每个表都有一个表名，而每个表都包含一系列的列族。
（2）行HBase中的每个行都有一个行键，有任意多的列族，每个列族有任意数量的列和元素。
（3）列族HBase中的每个列族都有一个列族名称，有任意多的列，每个列都有任意数量的元素。
HBase的存储原理基于HDFS，通过利用HDFS的分布式存储、可靠性、可扩展性等优势，HBase能够高效地储存及处理大量数据，从而实现大数据处理。
HBase数据存储在HDFS中是以文件的形式存在的，HBase通过文件系统中的文件树结构来管理存储数据，文件树由表、行、列族、列和元素组成，HBase将一个表看作一个文件夹，将行看作文件，行中的列簇看作文件夹，看作文件夹的列看作文件，列中的元素看作文件的字节。
3、hbase的特点HBase的具体优势有：高可用性、可扩展性、低成本、高可靠性等：（1）高可用性HBase具有很高的可用性，可以保证数据的存储和处理的连续性，即使在数据中心出现故障时，也能够提供可靠的服务，从而确保数据的安全性。
（2）可扩展性HBase可以在任意规模上水平扩展，可以根据需要在已有的硬件基础上添加新的节点。
（3）低成本使用HBase可以节省很多成本，因为HBase可以使用廉价的硬件设备来提供服务，并且由于HBase可以横向扩展，所以使用成本更低。
hbase概述HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式非关系型数据库。
它是以Google的Bigtable为基础实现的，旨在为大规模分布式系统提供高可靠性、高性能的数据存储和处理能力。
HBase的设计目标是适用于海量数据环境下的随机实时读写，并能够容忍硬件故障。
HBase的特点和优势主要包括以下几个方面：1.分布式架构：HBase使用分布式架构来存储数据，数据可以水平扩展到数千台机器上。
它采用了Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)作为底层存储，可以自动在集群中多节点上复制数据，实现分布式存储和高可靠性。
2.高可扩展性：由于HBase采用分布式架构，可以通过简单地增加集群中的机器来扩展系统的容量和性能。
通过添加更多的Region Server节点，HBase能够支持PB级别的数据规模。
3.列式存储：HBase将数据以列式存储在磁盘上，相比传统的行式数据库，这种存储方式在某些场景下可以提供更好的查询性能。
此外，HBase还支持列族的概念，可以将相关的列进行组织，提高查询效率。
4.高性能读写：HBase支持高性能的读写操作，可以满足实时查询和更新的需求。
HBase的数据模型和存储方式使得它在随机读写方面表现出色，适合处理大量的随机访问操作。
5.强一致性：HBase提供强一致性的数据一致性模型，即读取操作总是可以看到最新的数据。
这种特性使得HBase适用于许多需要数据一致性的应用场景，如金融、电信等领域。
6.数据复制和容错：HBase采用副本机制来实现数据的复制和容错。
可以将数据副本存储在不同的Region Server上，以提高系统的容错能力和可靠性。
当某个副本节点发生故障时，可以自动切换到其他副本节点进行读写操作。
7.可伸缩的数据模型：HBase数据模型是非常灵活和可伸缩的，可以存储具有不同结构的数据。
HBase支持动态添加和删除列族，以及在行级别上进行事务处理。
大数据技术及应用_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关系数据库是基于行模式存储的，而HBase也是基于行模式存储的。
参考答案:错误2.对于Hive中分区的概念，下列描述错误的是（）。
参考答案:分区字段只能有一个3.Action API完成返回数据集中的元素个数的操作命令是（）。
参考答案:count()4.HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是（）。
参考答案:一次写入，多次读写5.MapReduce作业的初始化调用的方法是（）。
参考答案:JobTracker.initJob()6.下述关于 Hadoop的阐述，正确的是（）。
参考答案:是一个分布式存储与分布式并行运算系统7.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
参考答案:正确8.以下选项中，不是HBase添加数据需要用到的类和接口的是（）。
参考答案:Scan9.关于HDFS的文件写入操作描述正确的是（）。
参考答案:默认将文件块复制成三份存放10.HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是？参考答案:一次写入，多次读写11.分布式文件系统HDFS 中的 block 默认保存几份？参考答案:3 份12.Hbase是一个针对结构化数据的可申缩、高可靠，高性能、分布式和面向（）的动态模式数据库。
参考答案:列13.YARN是新一代Hadoop（），用户可以运行和管理同一个物理集群机上多种作业。
参考答案:资源管理器14.HDFS采用块的概念，默认的一个块大小是64MB。
参考答案:正确15.MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave。
Master上运行JobTracker，Slave上运行TaskTracker 。
hbase数据库特点及应用场景HBase是一个基于Hadoop的分布式、面向列的NoSQL数据库，被设计用来存储大规模的结构化和半结构化数据。
以下是HBase数据库的特点及其应用场景的相关参考内容。
特点：1. 高可靠性：HBase使用了Hadoop的HDFS作为底层文件系统，数据会被自动复制到集群中其他节点上，可以保证数据的可靠性和容错性。
2. 高扩展性：HBase具有横向扩展的特性，可以通过增加节点来实现更高的吞吐量和存储容量。
3. 高性能：HBase使用了内存和硬盘结合的方式进行数据存储，同时支持数据的并发读写操作，可以满足实时性要求较高的应用场景。
4. 面向列的存储：HBase将数据按列族进行存储，可以灵活地增加、删除和修改列，提供了更好的灵活性和可扩展性。
5. 灵活的数据模型：HBase的数据模型类似于一个稀疏的多维表格，可以方便地存储和查询具有不同列的数据。
6. 复杂查询：HBase提供了强大的查询功能，支持复杂的过滤器和多维范围查找，可以进行高效的数据分析和计算。
应用场景：1. 日志处理：由于HBase具有高可靠性和高扩展性的特点，适合用于大规模日志的存储和分析。
可以存储各种类型的日志数据，并通过HBase提供的查询功能进行实时分析和统计。
2. 个性化推荐系统：个性化推荐系统通常需要存储大量的用户行为数据和物品数据，HBase的高性能和高扩展性使其成为一个理想的选择。
可以将用户的行为日志和个人信息存储在HBase中，并通过数据分析算法进行实时的推荐计算。
3. 时序数据存储：HBase对于时序数据的存储和查询有着很好的支持，适用于物联网、电力、金融等领域的实时监控和分析。
可以将具有时间属性的数据存储在HBase中，通过按时间范围进行查询和聚合分析。
4. 在线教育平台：在线教育平台通常需要存储大量的学生课程数据和学习行为数据，HBase的高性能和灵活的数据模型适合存储和查询这些数据。
可以将学生的课程信息和学习记录存储在HBase中，并通过数据分析提供个性化的学习推荐和统计报表。
Hadoop HBase数据库简介
HBase是基于Apache Hadoop 的面向列的NoSQL数据库，是Google 的BigTable 的开源实现。
HBase 是一个针对半结构化数据的开源的、多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。
HBase 和传统关系数据库不同，它采用了BigT able 的数据模型增强的稀疏排序映射表（Key/Value
），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。
HBase 提供了对大规模数据的随机、实时读写访问。
HBase 的目标是存储并处理大型的数据，也就是仅用普通的硬件配置，就能够处理上千亿的行和几百万的列所组成的超大型数据库。
Hadoop 是一个高容错、高延时的分布式文件系统和高并发的批处理系统，不适用于提供实时计算，而HBase 是可以提供实时计算的分布式数据库，数据被保存在HDFS (分布式文件系统）上，由HDFS 保证其高容错性。
HBase 上的数据是以二进制流的形式存储在HDFS 上的数据块中的，但是，HBase 上的存储数据对于HDFS 是透明的。
HBase 可以直接使用本地文件系统，也可以使用Hadoop 的HDFS。
HBase 中保存的数据可以使用MapReduce 来处理，它将数据存储和并行计算有机地结合在一起。
HBase 是按列族进行数据存储的。
每个列族会包括许多列，并且这些列是经常需要同时处理的属性。
也就是说，HBase 把经常需要一起处理的列构成列族一起存放，从而避免了需要对这些列进行重构的操作。
HBase 在充分利用列式存储优势的同时，通过列族减少列连接的需求。
hbase数据库工作原理HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，它建立在Apache Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）之上，并利用Hadoop的分布式计算能力。
以下是HBase数据库的工作原理的简要介绍：1. 数据模型：- HBase采用列族-列-行的数据模型。
数据按列族进行组织，每个列族包含多个列，每个列又包含多个版本的单元格。
行键（Row Key）用于唯一标识每一行数据。
-列族内的列是动态的，可以根据需要随时添加或删除，而无需预定义表结构。
2. 存储方式：-HBase的数据存储在HDFS上，将数据水平切分成多个Region，每个Region负责存储一定范围的行键数据。
Region 会根据数据量的增长或减少进行自动拆分和合并。
-数据在磁盘上以HFile的形式存储，每个HFile包含按照列族和行键排序的数据块。
3. 架构：- HBase采用主从架构，包括一个或多个Master节点和多个RegionServer节点。
Master节点负责元数据管理、负载均衡和Region的分配等工作。
-RegionServer节点负责实际的数据存储和查询操作，每个RegionServer负责多个Region。
4. 写入过程：-当应用程序写入数据时，数据会首先被写入内存中的MemStore。
当MemStore的大小达到一定阈值时，数据会被刷写到磁盘的HFile中。
-写入的数据同时也会写入Write Ahead Log（WAL），用于保证数据的可靠性和持久化。
5. 读取过程：-当应用程序读取数据时，首先会查找数据所在的Region，并从RegionServer获取数据。
-读取的数据首先从MemStore中查询，如果数据不存在，则继续查询对应的HFile文件。
-为了提高读取性能，HBase还使用了块缓存（Block Cache）来缓存热点数据。
6. 数据一致性：-HBase采用了分布式的写入和复制机制来保证数据的一致性和可靠性。
关系型数据库与列式存储数据库的比较与选择随着大数据和云计算的快速发展，数据管理系统成为了企业和组织中越来越重要的一部分。
这其中，数据库技术在数据存储和管理方面发挥着至关重要的作用。
在选择数据库技术时，关系型数据库和列式存储数据库是两种常见的选择。
本文将对这两种数据库技术进行比较，为读者提供选择和决策的依据。
关系型数据库是传统的和最常见的数据库类型，使用表、行和列的结构来组织和存储数据。
它使用结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)来管理和查询数据。
关系型数据库具有广泛的应用范围，并且经过了长期的发展和成熟。
它拥有强大的事务处理能力和较高的数据一致性。
关系型数据库的特点包括：1. 数据一致性：关系型数据库采用ACID(Atomicity、Consistency、Isolation、Durability)事务模型，确保数据的一致性和可靠性。
2. 灵活的查询语言：SQL是一种标准化的查询语言，可以轻松地进行数据的查询、插入、删除和更新操作。
3. 复杂的数据关联：关系型数据库具有多表关联和外键约束的能力，可以处理复杂的数据关联操作。
然而，关系型数据库也存在一些局限性。
首先，关系型数据库对大规模数据的处理能力相对有限。
由于存储数据时需要以表结构存放，因此处理大量数据时会受到存储和查询性能的限制。
其次，对于具有高度变化的模式和大量的查询需求的应用场景，关系型数据库的灵活性和扩展性相对较差。
另外，关系型数据库的存储结构可能导致冗余和重复数据，增加了存储空间的需求。
为了解决关系型数据库的一些局限性，列式存储数据库应运而生。
列式存储数据库将数据按列存储，相比之下，关系型数据库是按行存储数据。
这种存储方式使得列式存储数据库在某些应用场景下表现出更好的性能。
列式存储数据库具有以下特点：1. 高性能：列式存储数据库在处理分析型查询时往往表现出更好的性能。
由于每列数据类型相同，压缩率较高，可以减少存储和内存消耗，并提高数据查询和分析的速度。
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
数据仓库的构建过程中，源数据的类型是一个关键因素。
不同类型的源数据需要采用不同的处理方法和技术，以确保数据仓库的稳定性和高效性。
下面将介绍几种常见的数据仓库源数据类型及其特点。
1. 关系型数据库数据关系型数据库是最常见的数据仓库源数据类型之一。
它包括表格、行和列的结构化数据。
关系型数据库源数据通常使用SQL语言进行查询和操作。
这种类型的数据具有结构化、可查询和可扩展的特点，适用于大部分数据仓库应用场景。
2. 文件数据文件数据是指以文件形式存储的数据，包括文本文件、CSV文件、XML文件等。
文件数据通常是非结构化或半结构化的，不同于关系型数据库的表格结构。
在数据仓库中使用文件数据时，需要进行数据清洗和转换，以便将其转化为结构化数据，以便进行进一步的分析和挖掘。
3. 日志数据日志数据是记录系统、应用程序或设备活动的数据。
它包含了各种操作、错误、事件和状态信息。
日志数据通常以文本文件的形式存在，也可以存储在关系型数据库中。
在数据仓库中使用日志数据时，可以通过提取和解析日志信息，了解系统的运行状况、性能和异常情况，以便进行问题排查和优化。
4. 多媒体数据多媒体数据包括图片、音频、视频等非文本类型的数据。
在数据仓库中使用多媒体数据时，需要将其转化为可存储和分析的形式，例如将图片转化为特征向量，将音频转化为频谱数据。
多媒体数据的处理通常需要使用特定的算法和工具，以便进行图像识别、语音识别等任务。
5. 流数据流数据是指实时生成的数据流，例如传感器数据、交易数据等。
流数据以连续的方式产生，并且需要实时处理和分析。
在数据仓库中使用流数据时，需要使用流处理技术，例如Apache Kafka、Apache Flink等，以保证数据的实时性和准确性。
以上是几种常见的数据仓库源数据类型，每种类型的数据都有其特点和处理方法。
在构建数据仓库时，需要根据实际需求选择合适的数据类型，并采用相应的技术和工具进行处理和管理，以实现对数据的高效利用和分析。
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计算机研究与发展ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＩＳＳＮ１０００—１２３９１ＣＮ１１—１７７７／１ｒＰ４７（Ｓｕｐｐｌ．）：５２４—５２８，２０１０ＨＵＡＢＡＳＥ：基于列存储的关系型数据库系统曾春１胡劲松２邢春晓１冯建华３１０００８４）１（清华大学信息技术研究院北京２（广东环天电子技术发展有限公司广州北京５１０１３０）１０００８４）３（清华大学计算机科学与技术系（ｚｅｎｇｃｈｕｎ＠ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｏｒｇ．ｃｎ）ＨＵＡＢＡＳＥ：ＡＣｏｌｕｍｎ—ＯｒｉｅｎｔｅｄＲｅｌａｔｉｏｎａｌＤａｔａｂａｓｅＳｙｓｔｅｍＺｅｎｇＣｈｕｎｌ，ＨｕＪｉｎｓｏｎ９２，ＸｉｎｇＣｈｕｎｘｉａ０１，ａｎｄＦｅｎｇＪｉａｎｈｕａ３１（ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ２（Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ３（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ。
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八六三”高技术研究发展计划基金项目（２００９ＡＡ０１２１４３）万方数据曾春等：ＨＵＡＢＡＳＥ：基于列存储的关系型数据库系统列数据库的学术价值在于其独特的数据存储理念，以及基于列的存储为企业决策分析、数据仓库、商业智能这些应用领域所带来的效率和空间上的方便和优势．目前开源列数据库有Ｃ—Ｓｔｏｒｅ，ｒａｓｄａｍａｎ，ＭｏｎｅｔＤＢ等，商用列数据库有ＳｙｂａｓｅＩＱ，ＶｅｒｔｉｃａＡｎａｌｙｔｉｃＥＸＡＳＯＬＤａｔａｂａｓｅ，ＰａｒＡｃｃｅｌＡｎａｌｙｔｉｃＤａｔａｂａｓｅ，据，它是由表、记录等组成；另一是物理数据，它代表数据库怎样存储逻辑数据．不同的关系数据库系统或许有相同的逻辑数据，但它们通常有不同的物理数据．实现数据库物理数据的方法有２种：一是基于行存储，另一是基于列存储．对于基于行存储的实现方法，它把逻辑数据的整条记录存储到数据块中，为了提高查询速度，要为某些列建立Ｂ＋树等类型的索引；对于基于列存储的实现方法，逻辑数据中的记录不直接按条映射到物理数据中，而是把记录按列分开，把所有记录相同列的值存在一起，同时提供连接数据能够把记录相应的列值重新组合起来形成记录．ＥＸＡＳｏｌｕｔｉｏｎ等．近５年来在国际一流的数据库会议ＶＬＤＢ，ＳＩＧＭＯＤ，ＩＣＤＥ上有关这个领域的优秀论文也频频出现心。
１０Ｊ．１ＨＵＡＢＡＳＥ数据库体系架构ＨＵＡＢＡＳＥ是基于列存储的关系型数据库系如图１所示，ＨＵＡＢＡＳＥ将记录进行分段存储，表段内数据按列排序存储，表段中列值的个数有一个上限，连接数据存储记录号与数据块序列号．数据插入时，尽管列值的位置会发生变化，只要它仍然在同一个数据块中，连接数据就不需要更新，除非由于数据块溢出导致列数据被移到新的数据块中，数据块的序列号才发生变化，连接数据可以用来把相应的列值连接起来形成一条记录．１（Ｐ００１，１）统．系统基于先进的存储模型，可用来解决传统数据库中一些关键的性能问题．ＨＵＡＢＡＳＥ非常适合于商业智能分析领域，可以辅助ＢＩ工具为企业做出有效的业务经营决策．１．１ＨＵＡＢＡＳＥ简介关系型数据库是一个用以存储及处理结构化数据的软件系统，其数据分为２个层次：一是逻辑数ｌＩ（Ｐｅｎ，２）ＩＩ（１．９９，２）Ｉｌ（Ｐ００２，２）Ｉ值数据块１００１（１，ｌ００１）（２，１００１）Ｉ（Ｒａｄｉｏ，１）ｌ值数据块１００２ｌ（１０．９９，１）Ｉｌ值数据块１００３ＩＤＰ００１Ｐ００２Ｐ００３Ｐ００４ＮａｍｅＲａｄｉｏＰｅｎＴＶＣａｌｌｌｅｒａＰｒｉｃｅ１０．９９１．９９２００．９９ｌｏｏ．９９（１，ｌ００２）（１，１００３）ｆｆ（２，１００２）ＩＩＪ（２，１００３）ＩＩ连接数据块Ｉｌ连接数据块¨连接数据块ＩＩＤＮ姗ｅＩ（Ｐ００３，１）（１：＇００４，２）Ｉ值数据块２００１｝（１，２００１）（２，２００１）Ｉｌ（Ｃａｍｅｒａ，２）ｉＩ（１００．９９，２）Ｉ（ＴＶ，１）Ｉ｜（２００．９９，１）ｌＩ值数据块２００２ｌ值数据块２００３ｒ—’。
—‘’———————’１｜Ｉ（１，２００２）ｆｆ１１，２００３）Ｊ（２，２００２）（２，２００３）ｌＩ连接数据块ＩＩ连接数据块ＩＩ连接数据块ｌＩＤＰｒｉＣｅ表段２图１逻辑数据与物理数据示例图２ＨＵＡＢＡＳＥ概况万方数据５２６计算机研究与发展２０１０，４７（增刊）ＨＵＡＢＡＳＥ非常适合于商业智能分析领域，如图２所示，ＨＵＡＢＡＳＥ用户可以利用ＥＴＬ工具从多种数据源抽取元数据然后存放到ＨＵＡＢＡＳＥ数据库中，ＨＵＡＢＡＳＥ可以存放和管理海量的数据并用于智能分析，比如：一个数据库最大可以支持２３２个表空间；一个表空间最大可以支持２５６个数据文件Ｉ一个数据文件最大可支持３２ＴＢ数据．１．２ＨＵＡＢＡＳＥ体系架构ＨＵＡＢＡＳＥ数据库管理系统是一个３层架构：核心层、接口层和应用层．核心层完全基于Ｊａｖａ实现，包括支持列存储的所有关键组件．接口层支持ＯＤＢＣ和ＪＤＢＣ标准接口．应用层支持各种数据库应用开发，ＨＵＡＢＡＳＥ本身提供了多种基于ＪＤＢＣ接口的数据库管理工具．如图３所示：数据库管理工具应用层【ｌ应用程序接口层ＯＤＢＣ３弋弋？７一】［数据库管理器］【命令编辑器］【命令行工具］ｌＪＤＢＣＨＵＡＢＡＳＥ核心核心层列式存储缓存策略加锁机制处理安全管理事务处理口志管理全文搜索图３ＨＵＡＢＡＳＥ体系架构１．核心层组件１）列式存储．支持记录的按列存储、实现了高效的数据压缩和稀疏索引技术，可以极大地提高存储效率和查询性能．２）缓存策略．支持多种数据块缓冲机制，比如持久缓冲区、时钟缓冲区、ＦＩＦ０缓冲区、ＬＲＵ缓冲区．发列数据库应用．２）数据库管理器．基于Ｗｅｂ的数据库管理器，可以从ｗｅｂ浏览器登录，方便远程管理ＨＵＡＢＡＳＥ数据库．根据用户角色，可以管理当前数据库的模式、表或用户等．３）命令编辑器．基于图形界面的命令编辑工具，可以方便地提交各种查询和操作命令．４）命令行工具．命令行工具支持交互模式、命令模式和批处理模式．适合管理员做各种管理和维护操作．１．３３）加锁机制．数据块锁是为了保持数据块的操作一致性，支持排它锁、共享锁、增量排它锁、增量共享锁．４）查询处理．支持ＳＱＬ一９２和部分ＳＱＬ－９９标准、应用多种查询优化策略，在复杂查询上具有比基于行存储的数据库系统更优越的性能．５）安全管理．支持数据的加密存储和传送，保护用户数据的隐私和安全．６）事务处理．支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性．７）日志管理．支持日志的回滚和重做，确保系统数据的完整性．８）全文搜索．支持对大文本列的全文搜索方式，可以有效提高大文本的查询效率．２．接口层组件１）０ＤＢＣ．支持ＯＤＢＣ标准接口，应用程序可以通过该接口访问ＨＵＡＢＡＳＥ数据库．２）ＪＤＢＣ．支持ＪＤＢＣ标准接Ｉ：１，Ｊａｖａ应用程序可以通过该接口访问ＨＵＡＢＡＳＥ数据库．３．应用层组件１）应用程序．可以基于ＯＤＢＣ和ＪＤＢＣ接１：３开ＨＵＡＢＡＳＥ关键技术ＨＵＡＢＡＳＥ支持关系型数据库的核心功能，在列存储方面的关键技术包含以下３个方面：１．数据压缩技术基于行存储的关系型数据库一般只能做到对数据块的压缩．而基于列存储的ＨＵＡＢＡＳＥ，采用了多种数据压缩机制，比如同一列中相同的值只存放一份；对于整型数据，只存放相邻列值的差．这些机制可以实现更高的数据压缩效率．列数据库按列存储并在列上进行压缩的技术，在构建大型数据仓库的时候可以表现出突出的优势，节省大量的存储空间．２．查询优化技术基于行存储的关系型数据库查询时，不能只读取部分列，所有列都必须读取到内存中然后再去掉不需要的列，这样就导致很多不必要的硬盘输入输出．而基于列存储的ＨＵＡＢＡＳＥ，由于它把记录的列分开存储，查询引擎可以按需读取列，从而万方数据曾春等：ＨＵＡＢＡＳＥ：基于列存储的关系型数据库系统５２７硬盘输入输出，提高了数据库的查询性能．演示这种效果，我们将准备几个具有数百列的表进行不同的查询并观察响应时间．同时，还与基于行存储的数据库系统进行对比．３．稀疏索引效果３．稀疏索引技术基于行存储的关系型数据库一般都是稠密索引，不仅增加存储空间，也增加了数据更新时的代价．因此，为表的所有列都建立索引就不太现实，如ＨＵＡＢＡＳＥ给表中所有需要索引的列都建立了索引，为了进行对比演示，我们将在基于行存储的数据库系统中创建相同的表但只索引部分列，然后在没建索引的列上进行查询对比．２．３果对一个未加索引的列进行查询，系统不得不作全表扫描，导致数据库的性能严重恶化．而基于列存储的ＨＵＡＢＡＳＥ所建立的索引是稀疏索引，列值已被排序存储，索引只建立到数据块级，当查询通过索引定位到数据块后，就可以使用二分法查找，这样索引的存储空间很小，维护代价很低，可以给所有需要索引的列都建立索引，从而显著提高了数据库的查询性能．ＨＵＡＢＡＳＥ数据库性能演示为了演示ＨＵＡＢＡＳＥ作为列数据库的性能优势，我们采用了ＴＰＣ—Ｈ（商业智能计算测试）的测试方法．ＴＰＣ－Ｈ是ＴＰＣ的重要测试标准之一（ｈｔｔｐ：１／ｔｐｃ．ｏｒｇ／ｔｐｃｈ），主要用来模拟真实商业应用环境．与科学计算测试不同，商业智能计算测试是对现实中商用计算需求的全面模拟．ＨＵＡＢＡＳＥ数据库性能演示步骤如图５所示：２ＨＵＡＢＡＳＥ数据库演示环境与步骤ＨＵＡＢＡＳＥ数据库完全基于Ｊａｖａ实现，所以具有无缝的多平台部署能力．可以支持不同的操作系统环境，比如：Ｗｉｎｄｏｗｓ或Ｌｉｎｕｘ环境等．２．１回答圄答回Ｉ－－－．－－－－－－－－－．－．－．．．．．－－－－－－－－－－－－－－－—－－－－－－－－—．．．．．．．．．－－．．．．．．—．一，Ｊｌ：：—－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－．－－－－－－－－－－－－－－－－－－－?—－—－－－－?－－－－－／ＨＵＡＢＡＳＥ数据库演示环境ＨＵＡＢＡＳＥ数据库服务器运行的基本要求是ｒ—————————————————————————、＇●————————————————————————、测试ＴＰｃ．Ｈ查询装载ＴＰｃ．Ｈ数据＞＞＞图５ＨＵＡＢＡＳＥ数据库性能演示步骤具有Ｊａｖａ１．６运行环境，１ＧＢ以上内存，以及１０ＧＢ大小的存储空间．ＨＵＡＢＡＳＥ安装分为服务器端和客户端部分，可以分开安装．为了演示ＨＵＡＢＡＳＥ数据库服务器和远程客户端的连接，本文设计如图４所示的演示环境．瓣裳髓藏§｛鼍｛Ａ嚣Ａ霪嚣赣糕群鬻产瓣｝差珏Ａ嚣Ａ霪嚣１．装载ＴＰＣ～Ｈ数据ＨＵＡＢＡＳＥ提供了多种数据库管理工具，以方便不同特点的用户使用．为了配合ＴＰＣ—Ｈ测试演示，我们开发了一些方便的数据装载和查询工具．装载工具可以根据ＴＰＣ－Ｈ数据模板生成要求的数据并装载到ＨＵＡＢＡＳＥ数据库中．为了演示ＨＵＡＢＡＳＥ在大数据量情况下的查询性能，我们准备了４００万条数据，装载时间大约１１ＧＢ大小．ｈ３０ｍｉｎ，数据文件大约数糕露瓣努瓣图４２．２ＨＵＡＢＡＳＥ数据厍演不环境２．测试ＴＰＣ－Ｈ查询ＨＵＡＢＡＳＥ数据库关键技术演示ＴＰＣ—Ｈ包括标准的２２个查询，查询工具可以根据ＴＰＣ－Ｈ查询模板生成查询语句，可以演示每个查询语句的响应时间．此外，为了与基于行存储的数据库系统进行对比，我们将选择一家行业领先的数据库厂商进行对比测试．为了演示ＨＵＡＢＡＳＥ列存储的技术特点，我们设计了几个演示步骤来展示数据压缩的效率，查询优化和稀疏索引的效果．１．数据压缩效率ＨＵＡＢＡＳＥ按列存储并在列上进行压缩，为了演示压缩效率，我们将准备大量具有相同列值的原始数据并装载到数据库中．可以通过对比原始数据和装载后数据文件的大小来观察数据压缩的效率．此外，还可以与基于行存储的数据库系统进行对比．３结束语本文介绍了列存储的技术优势，分析了ＨＵ越狐ＳＥ数据库的体系架构和关键技术，然后演示了ＨＵＡＢＡＳＥ列存储的关键技术特点，最后通过对比演示ＴＰＣ－Ｈ测试结果，进一步验证了ＨＵＡＢＡＳＥ作为列数据库２．查询优化效果’ＨｕＡＢＡＳＥ能根据当前查询按需读取列，为了万方数据５２８计算机研究与发展２０１０，４７（增刊）的性能优势．下一步，我们将提高系统的可用性，实现并行查询和分布式的架构．［７－１ＩｖａｎｏｖａＭ，ＫｅｒｓｔｅｎＭＬ，ＮｅｓＮ．Ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ２００８ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒａｃｏｌｕｍｎ—ｓｔｏｒｅｄａｔａｂａｓｅ／／ＰｒｏｃｏｆＥＤＢＴ．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＡＣＭ．２００８：１５７－１６８［８３ＶａｉｄｙａＰ，ＬｅｅＪ．ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆＴＰＣ－ＨＱｕｅｒｉｅｓｆｏｒＣｏｌｕｍｎ－０ｒｉｅｎｔｅｄｄａｔａｂａｓｅ２００８ｏｎａａ致谢本论文研究得到李超老师和张勇老师的ｄｕａｌ—ｃｏｒｅＡＭＤａｔｈｌｏｎ帮助，谨致谢意！参考文献［９］ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ／Ｐｒｏｃｏｆ２００８：１４１１－１４１２ＡＣＭＣＩＫＭ．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＡＣＭ?ＢｏｎｃｚｗａｌｌｉｎＰＡ，ＫｅｒｓｔｅｎＭＬ，ＭａｎｅｇｏｌｄＳ．ＢｒｅａｋｉｎｇｔｈｅｍｅｍｏｒｙｍｏｎｅｔＤＢ．ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡＣＭ。
