存储机制

内存存储（RDD）: 快速高效，但容量有限。 磁盘存储（HDFS）：容量大，但访问速度较慢。 外围存储（Cache）：介于内存和磁盘存储之间，提供平衡的性能和容量。 流水线执行: 优化数据处理流程，减少磁盘I/O。

Hive 借助 Hadoop HDFS 实现数据存储，自身不绑定特定数据格式。其存储架构主要涵盖数据库、文件、表和视图。默认情况下，Hive 支持加载文件（TextFile）以及 SequenceFile，同时兼容 RCFile 等特殊格式。用户在创建表时，通过指定列分隔符和行分隔符，确保 Hive 能够准确解析数据。

Hadoop 的大数据方式还挺有意思的，尤其是它的文件系统 HDFS，设计得蛮硬核。你可以把 PB 级别的大文件丢进去，照样跑得挺稳。HDFS 有点像一套聪明的仓库系统，用 NameNode 管账，用 DataNode 搬货，配合起来效率还挺高。 HDFS 的块存储机制比较适合超大文件。像视频、日志、数据备份这类动辄几十 GB 的文件，拆成 128MB 一块分给不同的DataNode去存，读取的时候还能自动挑离你最近的节点，响应也快。 数据块的多副本机制香，默认每块会复制 3 份。万一哪台机器挂了，系统还能自救补块，不容易丢数据。你要做高可用存储，这机制还挺关键的。 要说能力，MapReduc

大规模数据的 HBase 挺有意思，是它那套基于LSM 树的存储机制，对写入性能优化得挺狠的。它不是传统的那种关系型数据库，而是走的BigTable思路，跑在HDFS上，适合场景就是真·海量数据、读写高并发的那种。像MemStore和HLog这对组合挺关键，写入时先落内存再落日志，系统挂了还能扛住。写多了之后数据会被刷新成StoreFile，这些文件之后还会合并，保证读取不会太慢。读的时候不走老一套的B+树查找，而是内存+文件的多层合并，虽然稍微麻烦点，但架不住写入真的快。是你做IoT、实时推荐、日志这些场景，用它贼合适。另外，HBase 的Region和Region Server的设计，也挺

MySQL的存储引擎机制提供了一个抽象层，允许不同的存储应用使用相同的API访问表格数据。该接口通过抽象类Handler实现，提供了打开、关闭表格、连续扫描记录、按键值检索记录、存储和删除记录等基本操作方法。每种存储引擎通过Handler的子类实现接口方法，将操作转化为特定引擎的存储和检索API调用。MySQL主要的存储引擎包括MyISAM（非事务引擎）、InnoDB（事务引擎）、Archive（归档引擎）、Memory（内存引擎）、NDB（集群引擎），还有特殊引擎如Infobright（数据仓库引擎）。

《Server 2005技术内幕-存储引擎》是一本深度探讨Microsoft SQL Server 2005数据库管理系统中存储引擎核心机制的专业书籍。资源的共享促进IT专业人员和技术爱好者对这一关键领域的深入理解。存储引擎是SQL Server的核心组件，负责数据的存储、检索、管理和维护。在SQL Server 2005中，它引入了多项改进和新特性，以提高性能、可扩展性和数据安全性。以下是基于这本书和章节内容可能涵盖的一些关键知识点： 1. 事务处理：书中详细介绍了事务的概念、ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）以及SQL Server 2005如何确保事务的正确执行。 2. 锁与

深入探讨 Oracle 存储管理机制， 以 FreeList 为核心， 揭示段区块管理机制和 FreeList 算法， 助力性能优化。

当使用insert插入数据时，Oracle会自动生成rowid（行地址），并将其值与表数据一起存放在数据库表某行中，以便唯一地标识数据库表中的各条记录。Oracle数据库中的大对象数据类型CLOB用于存储可变长度的字符数据，每个Clob数据列最大可存储数据量为4GB，不需要指定固定长度。

SQLite 3.0在数据存储方面有独特的机制。与其他数据库引擎不同，它的数据类型相对独立，称为\"manifest typing\"。例如，当数据列类型为\"INTEGER\"时，输入非数字字符串会被保留为字符串，而\"TEXT\"类型则会将数字转换为ASCII文本。此外，SQLite 3.0支持UTF-8和UTF-16编码，能够在不改变原始字节顺序的情况下处理文本。

客户端Stub调用 RPC协议代理接收 将请求转换为协议缓冲区格式 客户传输协议缓冲区格式请求 服务端调用并执行方法 返回结果并转换为协议缓冲区格式 服务端传输协议缓冲区格式响应 RPC协议代理接收 将响应转换为原始格式 客户端Stub接收到响应