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hadoop - 执行查询时hadoop如何处理ram？

coder 2024-01-09 原文

在像 mysql 这样的关系数据库模型中，当用户向数据库发送查询时，如“SELECT message.message_id FROM message”，整个​​表 'message' 加载到 RAM 中。当表非常大并且服务器没有足够的内存时，mysql 崩溃。 抱歉我的问题。我不知道如何描述我的问题。我在大学的数据库类(class)要求搜索有关 hadoop 如何处理表以及查询发送到数据库并且 hadoop 尝试执行查询时的查询

最佳答案

由于这是家庭作业，我不会完全回答您的问题，但我会为您指明正确的方向。在传统的关系数据库(MySQL、PostgreSQL、SQLite)中，单个查询的所有处理都在一台机器上完成。即使有 replication ，一个查询在一台机器上运行。

Hadoop使用 distributed filesystem将工作分散到多台机器上。使用 MapReduce ，一个查询可以分解成更小的部分并在多台机器上并行执行。

这可以更快，这取决于您的数据和查询。它真正为您带来的是扩展能力，以处理越来越多的数据和越来越多的查询。您不必购买更强大、更昂贵的数据库服务器(即使有复制，您的数据库硬件也必须很强大)，您可以向 Hadoop 集群添加便宜的机器。

至于这个……

when user send query to database like "SELECT message.message_id FROM message" whole table 'message' loading in RAM. when tables are very large and server hasn't enough memory, mysql crashed

这个假设是错误的。整个表没有加载到 MySQL 内存中(除非 MySQL 比我认为的还要笨)。数据库将逐行读取表。就像你打开一个大文件一样，它仍然是逐行读取的。即使使用 ORDER BY，排序也会在磁盘上完成。

我怀疑你的老师是想强调分布式数据库的优势，能够处理庞大的数据集是其中之一，但MySQL不会因为你查询一个大表而崩溃。

关于hadoop - 执行查询时hadoop如何处理ram？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29693334/

hadoop何处sectionmessagenoreferrerbigdata

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