先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Java开发知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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正文

数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降

LSM Tree

LSM（Log-Structured Merge），LevelDB，RocksDB，HBase，Cassandra等都是基于LSM结构 HDD，SSD顺序读写的速度都高于随机读写，写入日志就是顺序写 WAL，memtable，sstable 有利于写，不利于读，先从memtable查找，再到磁盘所有的sstable文件查找 Compaction的目的是减少sstable文件数量，缓解读放大的问题，加速查找可以对sstable文件使用布隆过滤器 Compaction策略 STCS（SIze-Tiered Compaction Strategy）空间放大和读放大问题 LCS（Leveled Compaction Strategy）写放大问题 Compaction会引入写放大问题，在Value较大时采用KV分离存储缓解写放大 写操作多于读操作时，LSM树有更好的性能，因为随着insert操作，为了维护B+树结构，节点分裂。读磁盘的随机读写概率会变大，性能会逐渐减弱。LSM树相比于B+树，多次单页随机写变成一次多页随机写,复用了磁盘寻道时间，极大提高写性能。不过付出代价就是放弃部分读性能。

数据访问

相同之处:数据以表的模型进行逻辑组织，应用对数据进行增删改查

不同之处:MySQL的SQL功能更丰富:事务能力更强，HBase既可以用APIl进行更灵活、性能更好的访问，也可以借助Phoenix使用标准sQL访问;只支持单行事务。

HBase的特色功能–TTL

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HBase的特色功能—多版本

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HBase的特色功能—多列簇

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HBase的特色功能—MOB

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从生态看差异

MySQL:满足APP的在线数据库存储，一般有我足矣

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大数据圈：应用于大数据场景的存储、计算及管理组件。java面试资料，公众号Java精选，回复Java面试，获取面试资料。

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MySQL:一般可独立满足在线应用的数据存储需求，或者与少量组件配合(如缓存、分库中间件) HBase:一般需要和较多大数据组件一起配合完成应用场景，场景架构的设计、实施存在较大的挑战

总结

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哪些场景的存储适合HBase ?

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HBase不是MySQL的替换，HBase是业务规模及场景扩张后，对MySQL的自然延伸

作者：庄小焱

https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984

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