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上一节我们介绍了DynamoDB索引的创建及管理，这一节我们将介绍query（查询）和scan（扫描）的使用。 查询Query SQL 可使用 SELECT 语句查询关键列、非关键列或任意组合。WHERE 子句确定返回的行。 DynamoDB Query 操作提供对存储数据的物理位置的快速高效访问。 可以将 Query 用于任何具有复合主键（分区键和排序键）的表。这里的表必须指定分区键的相等条件，

1、存储系统 因为spark job需要从外部的存储系统（或文件系统）读取数据（例如：hbase、hdfs等），所有让spark任务尽可能的接近数据本地，让spark和hadoop部署到相同的节点上；数据本地性：将计算任务推送到数据所在地，如果不能保证，也要尽可能的让计算任务接近数据所在地； 2、磁盘 spark虽然是内存计算，但当数据在内存中无法容下或数据需要持久化时，还是需要数据写入本地磁盘，

上一节我们介绍了项目的添加、修改、获取、删除（CRUD）操作，这一节将介绍索引的创建及管理。 创建索引 在关系数据库中，索引是一个数据结构，可对表中的不同的列执行快速查询。可以使用 CREATE INDEX SQL 语句将索引添加到现有表，并指定要建立索引的列。在创建索引后，可以照常查询表中的数据，但现在数据库可使用索引快速查找表中的指定行，而不是扫描整个表。 在创建一个索引后，数据库将自动维护此

上一节我们介绍了DynamoDB 表的操作，这一节将介绍项目的添加 修改 获取 删除操作。 创建项目 Amazon DynamoDB 提供了 PutItem 和 BatchWriteItem 两种方式写入数据 添加单个项目 在 Amazon DynamoDB 中，使用 PutItem 操作向表添加项目： { TableName: "Music", Item: { "

本节主要介绍DynamoDB 基本概念、核心组件、数据结构、Api DynamoDB 基本概念 DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Ha

Amazon DynamoDB 表的基本操作 之前两篇文章介绍了DynamoDB如何在本地安装以及基本的工作原理和API，这一节主要介绍如何使用DynamoDB。 基本的DynamoDB 操作包括表操作、项目操作和索引管理。 首先是链接数据库。和关系型数据库不同，DynamoDB 是一项 Web 服务，与其进行的交互是无状态的。应用程序不需要维护持久性网络连接。相反，与 DynamoDB 的交互是

本系列文章主要面向 TiKV 社区开发者，重点介绍 TiKV 的系统架构，源码结构，流程解析。目的是使得开发者阅读之后，能对 TiKV 项目有一个初步了解，更好的参与进入 TiKV 的开发中。 TiKV 是一个分布式的 KV 系统，它采用 Raft 协议保证数据的强一致性，同时使用 MVCC + 2PC 的方式实现了分布式事务的支持。 本文为本系列文章第三节。 介绍 Placement Drive

什么是 Amazon DynamoDB Amazon DynamoDB 是一种完全托管的 NoSQL 数据库服务，提供快速而可预测的性能，能够实现无缝扩展。使用 DynamoDB，您可以免除操作和扩展分布式数据库的管理工作负担，因而无需担心硬件预置、设置和配置、复制、软件修补或集群扩展等问题。 使用 DynamoDB，您可以创建数据库表来存储和检索任意量级的数据，并提供任意级别的请求流量。您可以扩

本话题系列文章整理自 PingCAP NewSQL Meetup 第 26 期刘奇分享的《深度探索分布式系统测试》议题现场实录。文章较长，为方便大家阅读，会分为上中下三篇，本文为中篇。 接上篇： 当然测试可能会让你代码变得没有那么漂亮，举个例子： 这是知名的 Kubernetes 的代码，就是说它有一个 DaemonSetcontroller，这 controller 里面注入了三个测试点，比如这

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。 Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特