本节书摘来自华章计算机《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎第2版》一书中的第1章，作者：姜承尧著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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  数据库作为业务的核心，在整个基础软件栈中是非常重要的一环。近几年社区也是新的方案和思想层出不穷，接下来我将总结一下近几年一些主流的开源数据库方案，其背后的设计思想以及适用场景。本人才疏学浅如有遗漏或者错误请见谅。

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借助真实案例和代码样本，本文作者展示了如何将Sparke和MySQL结合起来，创造数据分析上的强大工具。 Apache Spark是一个类似Apache Hadoop的集群计算框架，在Wikipedia上有大量描述：Apache Spark是一个开源集群计算框架，出自加州大学伯克利分校的AMPLab，后被捐赠给了Apache软件基金会。

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一、Hive的基本概念 1.1 hive是什么？ （1）Hive是建立在hadoop数据仓库基础之上的一个基础架构； （2）相当于hadoop之上的一个客户端，可以用来存储、查询和分析存储在hadoop中的数据； （3）是一种SQL解析引擎，能够将SQL转换成Map/Reduce中的Job在hadoop上执行。

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随着MongoDB, ElasticSearch, Hadoop, CouchDB和Cassandra服务器的的沦陷，MySQL数据库成了攻击者的下一个猎杀目标。他们劫持了数百个MySQL数据库(也可能是上千个)，删除了存储数据，并留下勒索信息，要求支付0.2比特币的赎金(约为235美元)。

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说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇淫技巧：不能使用 SELECT * 、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。

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HP层到MySQL层 Php到sql组件层次如下图所示：

ext/mysqli和ext/mysql 是客户端的扩展程序库(库函数) ，在客户端脚本层面的扩展库。 Mysqli库是mysql库的扩展版本，扩展版本增加了列版定（Bind Column）绑定。

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SQL处理二维表格数据，是一种最朴素的工具，NoSQL是Not Only SQL，即不仅仅是SQL。从MySQL导入数据到HDFS文件系统中，最简单的一种方式就是使用Sqoop，然后将HDFS中的数据和Hive建立映射。

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之前有说过要设计一个工作流调度器。开发一个完善的工作流调度器应该并不是一件简单的事情。但是通过Spark Streaming(基于Transfomer架构的理念)，我们可能能简化这些工作。我在这块并没有什么经验，这只是一个存在于脑海中的东西。

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作为系列文章的第六篇，本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。在第二篇运营数据系统一文，有提到早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题： 中间数据流失，计算结果没有共享。

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