架构 Varnish+nginx+php(FastCGI)+MYSQL5+MenCache+MenCachedb 说明:我在设计系统架构时,进行了大胆的尝试,只用6台Web服务器,达到了可承受4000万PV(页面访问量)的性能: 抛弃了 Apache,因为它能承受的并发连接相对较低: 抛弃了 Squid,因为它在内存利用.访问速度.并发连接.清除缓存等方面不如 Varnish: 抛弃了 PHP4,因为 PHP5 处理面向对象代码的速度要比 PHP4 快,另外,PHP4 已经不再继续开发: 抛弃了…

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

1.Flume概念 flume是分布式日志收集系统,将各个服务器的数据收集起来并发送到指定地方. Flume是Cloudera提供的一个高可用.高可靠.分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统.Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(可定制)的能力. 2.Event的概念 flume的核心:把数据从数据源source收集过来,再将收到的数据发送到指定的目的地sink.发送到sink之前,会先缓存到channel,待数…

1.写在前面 1.1.引言 如果在没有太多经验可借鉴的情况下,要设计一套完整可用的移动端IM架构,难度是相当大的.原因在于,IM系统(尤其是移动端IM系统)是多种技术和领域知识的横向应用综合体:网络编程.通信安全.高并发编程.移动端开发等,如果要包含实时音视频聊天的话,则还要加上难度更大的音视频编解码技术(内行都知道,把音视频编解码及相关技术玩透的,博士学位都可以混出来了),凡此种种,加上移动网络的特殊性.复杂性,设计和开发难度不言而喻. 本文分享了一套完整的海量在线用户的移动端IM架构设计,来…

Java生鲜电商平台-电商中海量搜索ElasticSearch架构设计实战与源码解析 生鲜电商搜索引擎的特点 众所周知,标准的搜索引擎主要分成三个大的部分,第一步是爬虫系统,第二步是数据分析,第三步才是检索结果.首先,电商的搜索引擎并没有爬虫系统,因为所有的数据都是结构化的,一般都是微软的数据库或者 Oracle 的数据库,所以不用像百度一样用「爬虫」去不断去别的网站找内容,当然,电商其实也有自己的「爬虫」系统,一般都是抓取友商的价格,再对自己进行调整. 第二点,就是电商搜索引擎的过滤功能其实比…

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机…

HBase的特点: 海量存储: 底层基于HDFS存储海量数据 列式存储:HBase表的数据是基于列族进行存储的,一个列族包含若干列 极易扩展:底层依赖HDFS,当磁盘空间不足的时候,只需要动态增加DataNode服务节点就可以 高并发:支持高并发的读写请求 稀疏:稀疏主要是针对HBase列的灵活性,在列族中,你可以指定任意多的列,在列数据为空的情 况下,是不会占用存储空间的. 数据的多版本:HBase表中的数据可以有多个版本值,默认情况下是根据版本号去区分,版本号就 是插入数据的时间戳 数据类型…

一.Greenplum背景 时间回到2002年,互联网行业经过近10年的发展,数据量正处于快速增长期: 1.传统的主机计算模式在海量数据面前,除了造价昂贵外,在CPU计算和IO吞吐上不能满足海量数据的计算需求: 2.传统数据库大多基于SMP架,纵向扩容(scale-up)模式遇到了瓶颈. 3.分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来,Google的两篇著名论文关于GFS分布式文件系统和关于MapReduce 并行计算框架的理论引起业界的关注,分布式计算模式在互联网行业特别是收索引擎和分词检索等方面…

日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了,一个能满足业务需求.运维成本低.稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的.然而这时理想中的日志收集系统,现实往往不是这样的...本篇的主要内容是:首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传:介绍新的实时日志收集系统架构:用go语言实现.澄清一下,并不是用go语言实现全部,比如用到卡夫卡肯定不能重写一个kafka吧... logagent所有代码已上传到github:https://github.com/zingp/logage…