分布式表格存储后端实现

Java实现分布式表格存储后端
最新推荐文章于 2025-12-03 18:07:44 发布
最新推荐文章于 2025-12-03 18:07:44 发布
阅读量71 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 分布式 后端
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UgmbRuby/article/details/133196799
后端 专栏收录该内容
244 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Java和Apache HBase实现一个简单的分布式表格存储后端，包括连接HBase集群、创建表格、插入和读取数据以及删除表格的步骤，帮助读者理解分布式表格存储的基本概念。

在现代大规模应用程序中，数据存储和管理是至关重要的。随着数据量的不断增长，传统的关系型数据库可能无法满足高并发和大规模数据处理的需求。分布式表格存储成为了一种强大的解决方案，它可以在分布式环境下存储和管理海量数据，并提供高可用性和可伸缩性。

本文将介绍如何实现一个简单的分布式表格存储后端。我们将使用Java编程语言和Apache HBase作为分布式表格存储系统。以下是实现的步骤和相应的源代码示例。

步骤1：引入依赖

首先，我们需要创建一个Java项目并引入HBase的依赖。在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId&g
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
分布式系统中的Dapper与Twitter Zipkin：链路追踪技术的实现与应用
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
12-01 6万+
本文深入探讨了Dapper和Zipkin作为分布式系统中关键的链路追踪工具的演进与应用。Dapper作为Google的开创性作品，通过精确的时间戳和分布式日志记录，革新了对分布式系统性能问题的诊断能力。而Zipkin则以其开放性和社区驱动的特性，成为了广泛采用的开源解决方案，支持多语言、多协议的链路追踪需求。文章详细分析了它们在微服务架构中的实际应用，包括如何通过追踪和监控分布式调用路径，提升系统的可观察性和性能优化的能力。最后，通过案例研究和技术评估，展示了如何利用这些工具解决复杂的分布式系统问题，为开发
大数据领域分布式存储的块存储技术优势
AI天才研究院
05-07 1022
随着全球数据量以年均40%的速度增长（IDC 2023数据），传统集中式存储已无法满足大数据场景下的规模扩展、高并发访问及数据可靠性需求。分布式块存储作为分布式存储体系的重要分支，专为结构化数据的低延迟随机访问设计，是大数据平台（如Hadoop、Spark）、关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）及云原生虚拟机（如KVM、OpenStack）的关键支撑技术。本文将聚焦分布式块存储在大数据领域的技术优势，覆盖原理解析、算法实现、实战案例及应用场景。
【GaussDB(DWS)】数据分布式存储-三种类型的表
在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
07-09 4931
水平分表方式将一个数据表内的数据，按合适分布策略分散存储在多个节点内，DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE TABLE时增加DISTRIBUTE BY参数，来对指定的表应用数据分布功能。DWS采用水平分表的方式，将业务数据表的元组打散存储到各个节点内。这样带来的好处在于，查询中通过查询条件过滤不必要的数据，快速定位到数据存储位置，可极大提升数据库性能。三种类型表测试完毕，感受是。
解决分布式表单重复提交问题
林老师带你学编程
07-11 2581
今天检查数据时候，发现有重复数据，意识到接口发生表单重复提交的问题了。然后赶紧学习一下怎么解决表单重复提交的办法，最后发现下面的这篇博客。博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/zwb19940216/article/details/78151899一、为什么会出现重复提交？主要是由于网络的延迟问题以及页面刷新的操作。二、表单的重复提交会导致的问题？主要能够造成很多脏数据。三、解决的...
五分钟学后端技术：如何学习分布式系统和相关技术
Java技术江湖
03-29 1341
转载自https://www.cnblogs.com/wetest/p/6806506.html 和https://www.cnblogs.com/dudu0614/p/8821811.html 什么是分布式系统 分布式这一概念，一直都是后端工程师绕不过去的一个坎，今天，我们就一起来看看到底什么是分布式系统，又有哪些分布式技术世我们需要学习的。 根据百度百科的介绍，分布式系统（distribut...
大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper
热门推荐
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
03-17 5万+
论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍了谷歌开发的大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper。Dapper旨在通过提供跨多个服务和计算机的详细跟踪信息，帮助开发人员理解和调试复杂的分布式系统。论文讨论了Dapper背后的动机、其架构以及在诊断性能问题和优化分布式系统方面所提供的实际好处。本文作为回顾经典，重新学习，翻译的同时加入一些现有的理解。
大规模分布式存储系统 - 读书笔记
Syntactic Sugar
04-19 3014
文章目录大规模分布式存储系统（原理解析与架构实战OceanBase）第1章 概述1.1 分布式存储概述1.2 分布式存储分类第一篇 基础篇第2章 单机存储系统2.1 硬件基础2.1.1 CPU架构2.1.2 IO总线2.1.3 网络拓扑2.1.4 性能参数2.1.5 存储层次架构2.2 单机存储引擎2.2.1 哈希存储引擎2.2.2 B树存储引擎2.2.3 LSM树存储引擎2.3 数据模型2.3.1 文件模型2.3.2 关系模型2.3.3 键值模型2.3.4 SQL与NoSQL2.4 事务与并发控制2.4.
一文看懂分布式存储架构
weixin_70730532的博客
07-29 2万+
目录一、集中存储结构二、分布式存储1 、分布式存储的兴起2 、分布式存储的重要性3 、分布式存储的种类和比较三、分布式理论浅析1 、一致性和可用性2 、数据分布3 、复制4 、分布式协议5、跨机房部署四、分布式文件系统1、 Google 文件系统（ GFS ）2、 Taobao 文件系统（ TFS ）3、 Fackbook Haystack 文件系统4、 CDN 内容分发网络五、分布式键值系统1、 Amazon Dynamo2、 Taobao Tiar3、 ETCD4 、产品选型比较（ Etcd ， Zoo
大数据背景下的分布式存储
m0_52182194的博客
03-02 1万+
随着人工智能、机器学习领域技术的持续进步，以及国家“新基建”战略的推进，新的技术和应用，加快了传统行业数字化转型，数据呈几何级增长。海量数据在被分析、挖掘中创造出无限价值。 互联网企业纷纷对数据存储和管理，出重金加大数据中心的建设，阿里投2000亿用于云操作系统、服务器、芯片等技术的研发事项，以应对海量数据的到来，腾讯乘胜追击出资5000亿……，存储技术是这场“数据战”中的核心问题。随着物联网、人工智能、5G的迅速发展，预测到2023年，存储架构中或40%都是分布式架构。 分布式存储架构 分布式存储最早是由
存储网络架构——DAS、NAS、SAN、分布式存储组网架构
m0_49864110的博客
05-03 1万+
分布式存储是通过在服务器（称之为存储服务器）上安装相应软件（例如FusionStorage），将各个服务器上的HDD、SSD等存储介质资源虚拟成一个大的存储资源池，将分散的存储资源整合到一起，在保证可靠性的同时提供多种存储服务。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。SAN向主机提供块存储，主机访问块存储（LUN），然后在其中创建文件，文件存储由主机端维护，主机与主机之间的文件系统没有同步。
【前瞻创想】Kurator：站在巨人肩膀上的分布式云原生创新实践
笃行其道的博客
11-29 1235
Kurator是一个创新的分布式云原生平台，通过深度整合Kubernetes、Karmada、Istio等主流开源项目，为企业提供统一的多云管理解决方案。其核心创新包括：1）声明式全栈基础设施管理，实现配置即代码；2）引入Fleet概念，将多集群视为逻辑单元统一管理；3）实现云边端三层架构的无缝协同；4）构建联邦式监控体系；5）支持Fleet级策略治理。相比传统方案，Kurator显著降低了运维复杂度，提升开发效率60%以上，并将故障恢复时间缩短至10分钟内。该平台代表了云原生技术向分布式环境演进的重要方向
Elastic Stack梳理：深度解析Elasticsearch分布式查询机制与相关性算分优化实践
Wang的专栏
12-02 995
分布式搜索中的Elasticsearch面临查询流程复杂性和相关性算分失真两大挑战。Query-Then-Fetch机制通过两阶段处理：Query阶段各分片独立计算并返回Top N文档，Fetch阶段聚合完整数据。分片本地统计导致BM25算法算分偏差，解决方案包括单分片模式、DFS查询模式（预收集全局统计量）和混合方案。NestJS集成示例展示了基础检索和DFS算分修正的实现。关键点在于分片选择必须覆盖所有ID，深分页需调整参数，DFS模式虽提升算分准确性但增加性能开销。
对分布式推理架构有经验。包括跨机器 /跨节点部署、负载均衡、模型分片。
最新发布
怨行客
12-03 590
通过精确计算，Llama-3-70B 模型权重在 FP16 精度下，理论上需要约130.2 GB的显存。而实际应用中提到约140GB模型在推理过程中，每层计算产生的中间结果。这部分数据量取决于批次大小 (Batch Size)和序列长度 (Sequence Length)。用于存储 Attention 机制中的键（Key）和值（Value）向量，特别是进行长序列推理时，K/V Cache 会占用相当大的空间。PyTorch、TensorFlow 或 VLLM 等推理框架自身运行所需的少量显存。
鸿蒙分布式能力与Flutter集成：Flutter三方库鸿蒙适配实践
nanxuan521的专栏
12-03 435
// 设备信息模型});?'',?'Unknown',?'unknown',?false,/// 分布式设备发现插件/// 初始化插件并开始监听设备发现/// [serviceId]：用于发现的业务标识符try {/// 获取当前已发现的设备列表try {return [];/// 在设备间发起一个认证请求（例如，建立连接前的安全握手）try {/// 停止发现并释放资源try {// 在Flutter应用中的使用示例/*
【前瞻创想】标准之争：论Kurator在分布式云原生API标准化中的潜在角色
qq_39757921的博客
11-29 1074
摘要：本文系统阐述了Kurator在解决分布式云原生API标准化难题中的创新方案。面对多云环境API碎片化导致的集成复杂度高（5000+行适配代码）、运维一致性差等技术痛点，Kurator通过统一API网关、声明式API融合和策略驱动架构三大核心机制，实现了95%以上的API一致性。实测数据表明，该方案可降低60%集成复杂度，提升40%运维效率，在金融行业案例中使跨云迁移时间从3个月缩短至2周。文章详细剖析了Kurator的标准化架构设计原理，并提供了包括网关配置、策略实施等在内的完整实战指南，为分布式云原
【分布式文件存储系统Minio】2024.12保姆级教程
2509_94201400的博客
12-01 412
http://ip:9090/ 2.运行容器 3.进行配置 1.格式 2.具体配置 4.查看桶 5.给桶开放权限 3.搭建minio模块 1.创建一个oss模块 1.在sun-common下创建 2.sun-common-oss 引入依赖 2.sun-common-oss 模块 1.概览 3.FileInfo.java 4.MinioUtil.java 5.StorageAdapter.java 6.MinioStorageAdapter.java 3.sun-demo操作minio
分布式、微服务与云原生：概念解析与关联梳理
技术分析
12-02 766
本文系统解析了分布式、微服务和云原生三大现代软件架构概念的关系。分布式是底层设计思想，通过多节点协同解决单机瓶颈；微服务是其具体实现模式，按业务拆分为独立小服务；云原生则是部署目标，利用容器化、弹性伸缩等技术优化微服务运行环境。三者呈递进关系：分布式解决"为什么拆"，微服务解决"拆成什么样"，云原生解决"拆后放哪里"。文章强调架构选型需结合实际需求，避免盲目跟风，指出云原生是微服务的最佳运行环境，共同构成大型系统的主流架构范式。
【探索实战】Kurator入门体验与分布式云原生环境搭建
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
11-29 2620
《Kurator分布式云原生环境搭建指南》介绍了这款专为云原生应用设计的工具。文章详细说明了环境要求（Linux/macOS系统、Docker、Kubernetes等），并分步骤指导安装过程：从获取安装包、解压启动到配置验证。针对常见问题如Docker未运行、kubectl连接失败等提供了具体解决方案。Kurator通过集成环境管理、资源调度和监控功能，显著简化了分布式系统的运维工作，是提升云原生开发效率的理想选择。
分布式ID方案、雪花算法与时钟回拨问题
m0_71836706的博客
12-02 729
我们倾向于在数据库中使用自增主键，是因为自增主键可以迫使数据库的B+树朝着一个方向增长，新数据总是追加到树的末尾，避免了中间节点的分裂，从而获得最佳的插入性能。这种设计保证了ID的唯一性：时间戳是递增的，不同时刻产生的ID肯定不同；需要注意的是，在当前的技术面试环境中，仅仅答出雪花算法可能已经不够突出，我们需要在理解雪花算法的基础上，找到更多的亮点。总结来说，雪花算法可以看作是一种设计思想，借助时间戳和分段机制，我们可以自由切割ID的不同比特位，赋予其不同的含义，灵活设计符合自己业务场景的ID生成算法。
Node.js后端实现：将静态HTML表格转换为动态数据表
DataTables不仅限于前端操作，也支持通过Ajax调用后端数据，实现在不重新加载页面的情况下动态更新表格内容。 #### 2. Node.js和Express.js框架 - **Node.js**: 是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值