当今世界是一个信息化的世界,我们的生活中无论是生活.工作.学习都离不开信息系统的支撑.而信息系统的背后用于保存和处理最终结果的地方就是数据库.因此数据库系统就变得尤为重要,这意味着如果数据库如果面临问题,则意味着整个应用系统也会面临挑战,从而带来严重的损失和后果. 如今“大数据”这个词已经变得非常流行,虽然这个概念如何落地不得而知.但可以确定的是,随着物联网.移动应用的兴起,数据量相比过去会有几何级的提升,因此数据库所需要解决的问题不再仅仅是记录程序正确的处理结果,还需要解决如下挑战: 当数据库

Spark简述 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.它立足 于内存计算.从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式. 特点: 1.轻 Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop1.0为9万行,2.0为22万行. 2.快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟,这对于Hadoop MapReduce是无法想象的(因为"心跳"间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟) 3.灵 在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入策略(

数据库构架设计中主要有Shared Everthting.Shared Nothing.和Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649736156&idx=1&sn=23931f48282f6ef38f3d3e1875631dbf&scene=2&srcid=0627YxiA6JDyQNbECRBTfjjc&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect [科技文]PGXZ-腾讯分布式关系数据集群-架构解析 Original

本文由腾讯云数据库发表 前言 CynosDB是新一代分布式数据库,100%兼容MySQL和PostgreSQL,支持存储弹性扩展,一主多从共享数据,性能更是超越社区原生MySQL和PostgreSQL.CynosDB采用share storage架构,其弹性扩展和高性价比的基石则是CynosDB File System(简称CynosFS):一款腾讯云自研的用户态分布式文件系统.本文旨在从整体上讲述CynosDB和CynosFS的核心架构设计. 挑战与应对 CynosDB是公有云原生架构的,其核

数据库构架设计中主要有Shared Everthting.Shared Nothing.和Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:jasonys,隶属于腾讯技术工程事业群数据平台部,负责TBase数据的技术研发和架构设计,有超过10年的数据库内核开发设计经验,完成多种数据库的架构设计和开发. 2017年PGXZ改名为TBase,以发布会的方式正式对外进行了发布,经过团队小伙伴们的努力,TBase V1版本到目前在公司外部市场上的客户包括了政务,公安,消防,电信,金融等行业的十几家客户.TBase以其功能强大,运行稳定,和强大的互联网基因得到客户的普遍认可.在

Teradata在整体上是按Shared Nothing 架构体系进行组织的,他的定位就是大型数据仓库系统,定位比较高,他的软硬件都是NCR自己的,其他的都不识别:所以一般的企业用不起,价格很贵.由于Teradata通常被用于OLAP应用,因此单机的Teradata系统很少见,即使是单机系统,Teradata也建议使用SMP结构以尽可能地提供更好的数据库性能,在后面的介绍中,都是按多机系统进行说明的. 根据Shared Nothing的组成结构特点,在物理布局上,Teradata系统主要包括三个

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构,如下图所示: 在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件. 你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集.数据处理.数据输出与展示. 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,由于数据源不同,这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合.数据库同步通常用 Sqoop,日志同步可以选择

IT运维面试总结如下,后期更新于:https://www.yuque.com/docs/share/d3dd1e8e-6828-4da7-9e30-6a4f45c6fa8e. 欢迎基于学习.交流目的的转载和分享,禁止任何商业盗用,同时希望能带上原文出处,尊重ITer的成果,也是尊重知识. 若发现任何错误或纰漏,留言反馈或右侧添加本人反馈. Linux基础 简述Linux主流的发行版? Redhat.CentOS.Fedora.SuSE.Debian.Ubuntu.FreeBSD等. 简述Linu

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

1. 参考文档 http://xuwensong.elastos.org/2014/01/13/ubuntu-%E4%B8%8Bmysql-cluster%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%92%8C%E9%85%8D%E7%BD%AE/ 2. 简介 MySQL-Cluster是一种技术,该技术允许在无共享的系统中部署“内存中”数据库的簇.通过无共享体系结构,系统能够使用廉价的硬件,而且对软硬件无特殊要求.此外,由于每个组件都有自己的内存和磁盘,所以不存在单点故障. MySQL簇将标准的

1.架构图 注意 (一)   Mysql需要把bind-address的配置去掉,否则无法实现虚拟ip访问 (二)   关闭所有linux防火墙:/sbin/iptables –F(可能没用) (三)   重启networking:sudo /etc/init.d/networking restart(可能没用) 2. 架构 Mysql: master<=slave 10.24.6.5:3306(system   !System)<=10.24.6.6:3306(system         

1. 架构 Mysql: master<=slave 10.24.6.4:3306<=10.24.6.6:3306 VIP: 10.24.6.20 必须使得VIP和mysql处于同一网段,否则无法ping通过 2. 参考文档 http://wenku.baidu.com/link?url=QF1pG6DGMtl2uV1yt998xCduKsiEO7Bwn4CW79g0nx6EUw4iNgcBUz_jAA1W0FigPhjpiIs8FPLc9TxvFq_Yx7G-VvWeikFLzZchifM_

简述 图形视图(Graphics View)提供了一个平台,用于大量自定义2D图元的管理与交互,并提供了一个视图部件(view widget)来显示可以缩放和旋转的图元. 框架包括一个事件传播架构,支持场景(Scene)中的图元(Item)进行精确的双精度交互功能.图元可以处理键盘事件.鼠标按下.移动.释放和双击事件,同时也能跟踪鼠标移动. 图形视图使用一个BSP(Binary Space Partitioning - 二叉空间分割)树,以提供对图形元素的快速查找,正因为如此,它可以使超大的场景

大家对REST的认识? 谈到REST大家的第一印象就是通过http协议的GET,POST,DELETE,PUT方法实现对url资源的CRUD(创建.读取.更新和删除)操作.比如http://www.aizher.com/c2/(读取)仍然保持为 [GET] http://www.aizher.com/c2/http://www.aizher.com/c2/create(创建)改为 [POST] http://www.aizher.com/c2/http://www.aizher.com/c2/u

一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MRJob)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另外要说明的是,这个优化只是针对Hive 0.9版本,而不是后来Hortonwork发起Stinger项

腾讯云PostgreSQL-XZ(PGXZ)经过公司内部多年业务的打磨,在2017年改名为TBase后,正式对外推出,目前已在政务.医疗.公安.消防.电信.金融等行业等行业的解决方案中大量应用.TBase以其功能强大,运行稳定,高性能高可靠性,以及强大的互联网基因得到客户的普遍认可. TBase核心概念: Tbase的重要的技术特性和概念,主要包括以下几个方面: 企业级: 企业级特性包含以下几个方面: 用户友好的事务特性:业务无需关注数据库的事务特性,数据库内核支持完整的分布式事务,保证事务的A

转载:https://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.

伯克利 这个大学在计算机学术界.工业界的地位举足轻重,其中的AMP实验室曾开发出了一大批大获成功. 对计算机行业产生深远影响的分布式计算技术,包括 Spark.Mesos.Tachyon 等.作为AMP的继任 者,于2017年2月新成立的RISE实验室致力于开发实时.智能.可安全执行的新一代大数据处理系 统,已经开源了新型分布式执行框架Ray等项目 世界最快 这个就有点标题党了,但加州伯克利出品的KVS也不可小觑 you have to redesign your system every ti

Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口达到饱和的时候,增加节点并不能获得更高的性能 . Shared Nothing:各个处理单元都有自己私有的CPU/内