查找DICOM基础知识时,看到这篇文章里面写了一些关于使用深度学习进行医疗影像分析:文件格式篇.下文摘自:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-07-31 医疗数据组成: 医疗数据有四个关键的组成部分--像素深度.光度解释.元数据以及像素数据.这几部分决定了图像的大小和分辨率. 像素深度(Pixel Depth)或者位深度(Bit Depth)或者色深度(Color Depth)就是用来编码每一像素的信息所用的位数.例如,一个 8 位的栅格会拥有从 0

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学

https://xiaofandh12.github.io/Mongo-Shard 关于MongoDB MongoDB中的概念与关系型数据库之间的对应: Database --> Database Collection --> Table Document --> Row MongoDB相较于关系型数据库的优势: 简化关系型数据库复杂的关联问题 摆脱关系模型里面的强一致性限制 MongoDB可以做到水平扩展和高可用 学习MongoDB有几个比较重要的方面: CRUD操作 聚合(Aggre

from unsplash 为提高Redis存储能力的提升,以及对外提供服务可用性提升,有时候有必要针对Redis进行集群式搭建,比较常用的有Twemproxy分片存储以及官方提供的Cluster方式. Redis实例安装 Redis的安装这里不再多讲,相关步骤可从官网或其它渠道得到.为安装redis多实例,这里简单提前创建完相关文件夹.其中redis存放应用程序,redis1/redis2/redis3仅存储配置文件. [root@host1 redis-cluster]# ll 总用量 4

Kafka 分片存储机制 Broker:消息中间件处理结点,一个 Kafka 节点就是一个 broker,多个 broker 可以组成一个 Kafka集群. Topic:一类消息,例如 page view 日志.click 日志等都可以以 topic 的形式存在,Kafka 集群能够同时负责多个 topic 的分发. Partition:topic 物理上的分组,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列. Segment:partition

目录 理论概述 一.各种集群简述 二.原理 主从复制 Mongodb副本集 理论概述 一.各种集群简述 mongodb有三种集群搭建方式: 分片:sharding.指为处理大量数据,将数据分开存储,不同服务器保存不同的数据,它们的数据总和即为整个数据集.追求的是高性能. 复制集:Master-Slave 模式(主从复制). 副本集:副本集其实一种互为主从的关系,可理解为主主.副本集指将数据复制,多份保存,不同服务器保存同一份数据,在出现故障时自动切换.对应的是数据冗余.备份.镜像.读写分离.高可

一.安装MySQL或MariaDB(本文以MariaDB为例) MySQL手动安装方法:点击查看 MariaDB安装: 1.下载MariaDB的repo $ vi /etc/yum.repos.d/MariaDB.repo # MariaDB 的Yum源 [mariadb] name = MariaDB baseurl = http://yum.mariadb.org/10.1/centos7-amd64 gpgkey=https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-Ma

关闭防火墙和selinux,配置yum源配置21 .22 数据库(这里以21为例)[root@host21 ~]# tar -xf mysql-5.7.17.tar[root@host21 ~]# yum -y install mysql-community-*.rpm[root@host21 ~]# systemctl restart mysqld[root@host21 ~]# grep password /var/log/mysqld.log2019-05-27T14:45:14.6473

确定节点同步一致 节点启动之后,先获取本地的addrbook里面的节点信息 根据获取的addrbook里面的节点信息进行校验(向addrbook里面的节点发送hash消息确认,如果都一样,则可以广播数据.如果不一致,则发送自己的节点的信息到对方的节点,同时获取对方的节点信息,如果发现数据有修改,则开启新的轮次再次向其他的节点进行hash确认,最终达到节点的一致性) 如果在整个过程中任何一次发现节点信息不一致,那么,就要修改广播的状态为false 根据jch分发数据 在本节点的广播状态为true的

阅读目录 背景 虚拟桶(virtual buckets) 实现 总结 背景 关于数据分片讨论最多的是一致性hash,然而它并不是分布式设计中的银弹百试百灵. 在数据稳定性要求比较高的场景下它的缺点是不能容忍的. 比如在Redis分布式缓存设计中,使用一致性Hash进行key分片存储,通过虚拟节点最大化降低添加或删除节点带来的影响.这里强调降低二字,即是它还是有影响的,在一般情况下我们还可以接受. 但是某些场景下要求动态扩容无影响就无法满足了. 上次(探索c#之一致性Hash详解)提到过Hash取

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片集群(sharded cluster)是一种水平扩展数据库系统性能的方法,能够将数据集分布式存储在不同的分片(shard)上,每个分片只保存数据集的一部分,MongoDB保证各个分片之间不会有重复的数据,所有分片保存的数据之和就是完整的数据集.分片集群将数据集分布式存储,能够将负载分摊到多个分片上,每个分片只负责读写一部分数据,充分利用了各个shard的系统资源,提高数据库系统的吞吐量. 数据集被拆分成数据块(chunk),每个数据块包含多个doc,数

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片是指将collection分散存储到不同的Server中,每个Server只存储collection的一部分,服务分片的所有服务器组成分片集群.分片集群(Sharded Clustered)的服务器分为三中类型:Router(mongos),Config Server 和 Shard(Replica Set 或 Standalone mongod).使用分片集群,不需要使用强大的计算机,就能存储更多的数据,处理更大的负载.分布式数据库系统的设计目的是:

分片(Sharding) 分片就是将数据进行拆分,并将其分别存储在不同的服务器上 MongoDB支持自动分片能够自动处理数据在分片上的分布 MongoDB分片有三种角色 配置服务器:一个单独的mongod进程,主要记录了哪个分片服务器包含了哪些数据的信息,保存的只是数据的分布表,如果配置服务器不可用时,将变为只读,不能进行分片和数据迁移, 配置服务器的1KB空间相当于真实数据的200MB,所以配置服务器不需要太多的资源和配置.但是每个配置服务器都建议部署在不同的物理机上, 配置服务器相当于整个集

随着移动互联网的发展,大量的非结构化数据随之产生,不仅对数据库存储大数据提出了新的要求,同时对于查询数据和进行大数据分析也提出了苛刻的要求,这些显然是单服务器处理能力无法满足的,自然建立一个集群是不可避免的.集群的复杂性大家众所周知,而MongoDB的优势之一正式可以帮助我们解决这些问题. 分片(sharding) 分片是MongoDB提供的一种机制,其可以将大型的集合分割保存到不同的服务器上.与其他的分区方案相比,MongoDB几乎能自动为我们完成所有事情.只要我们进行简单的配置,并告诉Mon

搭建mongodb集群(副本集+分片) 转载自:http://blog.csdn.net/bluejoe2000/article/details/41323051 完整的搭建mongodb集群(副本集+分片)的例子... 准备四台机器,分别是bluejoe1,bluejoe2,bluejoe3,以及bluejoe0 副本集及分片策略确定如下: 将创建3个副本集,命名为shard1,shard2,shard3: 以上3个副本集作为3个分片: 每个副本集包含3个副本(主.辅1.辅2): 副本分开存储

1 应用场景 这篇来说下mycat中自带的er关系分片,所谓er关系分片即可以理解为有关联关系表之间数据分片.类似于订单主表与订单详情表间的分片存储规则. 本文所说的er分片分为两种: a. 依据主键进行数据分片,验证发现主表数据保存在第1个datanode中,子表数据根据分片规则存储. b. 依据分片关键字段进行分片,验证发现主表与子表根据分片规则存储,且保存在相同的分片内. 接下来,可以下实际配置与数据验证 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片 

简述 为何要分片 减少单机请求数,降低单机负载,提高总负载 减少单机的存储空间,提高总存空间. 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server 即存储实际数据的分片,每个Shard可以是一个mongod实例,也可以是一组mongod实例构成的Replication Set.为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换),MongoDB官方建议每个Shard为一组Re

mongodb部署--主备.副本及数据分片 主备复制 副本集 数据分片 主备复制 主备复制是最基本的一种多点部署方案,在读写分离.热备份.数据恢复等方面具有重要作用. 在真实的生产环境,主备库肯定需要部署在不同的服务器中,但鉴于学习测试,这里以一台机器的不同端口进行模拟. 准备工作: 安装Mongodb的二进制程序安装步骤 假设已经安装在/usr/local/mongodb/目录 为主库及备库创建数据目录: 主库目录:/var/mongodb_master/data/ /var/mongodb_

搭建mongodb分片 http://gong1208.iteye.com/blog/1622078 Sharding分片概念 这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群. MongoDB 的数据分块称为 chunk.每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块. 要构建一个 MongoDB Sharding C

本文将介绍两种降低Redis内存占用的方法——使用短结构存储数据和对数据进行分片. 降低Redis内存占用有助于减少创建快照和加载快照所需的时间.提升载入AOF文件和重写AOF文件时的效率.缩短从服务器同步所需的时间,并能让Redis存储更多的数据. Redis短结构 Redis为列表.集合.散列和有序集合提供了一组配置选项(配置文件中),这些选项可以让Redis以更加节约空间的方式存储长度较短的结构(即短结构). 在列表.散列和有序集合的长度较短或者体积较小的时候,Redis可以选择使用一种名

使用MongoDB的GridFS来存储文件,以前一直使用单个服务,分布式环境也一直没有配置成功,今天参考了几位大神的文章终于配置成功,再也不用担心文件存储的性能和安全啦.以下是自己部署的过程和示例,记录下来希望能对需要这些的人有一定的帮助. 首先感谢这篇博客的指引:http://blog.csdn.net/tianyijavaoracle/article/details/41643649 1.下载mongodb windows客户端,我下载的是32位的,奉上本机使用百度云盘地址:http://p