fieldmeta: 基于springboot的字段元数据管理 version:Alpha 0.0.1 ,码云地址:https://gitee.com/klguang/fieldmeta 元数据(Metadata), 又称中介数据.中继数据,为描述数据的数据(data about data), fieldmeta 就是描述数据库字段.实体字段.页面字段的属性和关系的数据,以及配置字段映射规则.约束校验规则.显示查询规则等. 程序开发离不开对数据的管理,充分利用fieldmeta可大大提高开发的效

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京东云对象存储是在 2016 年作为公有云对外公开的,主要特点是可靠.安全.海量.低成本,应用于包括一些常用的业务场景,比如京东内部的京东商城视频/图片云存储,面向京东云公有云外部的开发者的服务,和面向政府.企业的私有云服务,甚至混合云服务. 本文将介绍京东云对象存储服务的架构演进,以及迁移到 TiKV 的经验. 一.对象存储简介 首先举例说明一下这里的"对象 (Object)"概念.比如我们把一张照片当作一个"对象",除了照片本身的二进制数据,它还应该包含一些元信

本文主要从元数据的定义.作用.元数据管理现状.管理标准和元数据管理功能等方面讲述了我对元数据(Metadata)和元数据管理的认知及理解. 元数据管理 一.元数据的定义 按照传统的定义,元数据(Metadata)是关于数据的数据.在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据:元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,可将其按用途的不同分为两类:技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metada

问题发生 我们公司代码生成的时候,查询列表统一都是使用了setEntity() ,查询写法如下: public List<BasReservoirArea> selectList(BasReservoirArea basReservoirArea) { QueryWrapper<BasReservoirArea> where = new QueryWrapper<>(); where.setEntity(basReservoirArea); return baseMap

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随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势.国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少. 所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Datahub最新的0.8.20版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 通过本文档

二.Java内存区域 1.Java内存结构 内存结构 程序计数器 当前线程所执行字节码的行号指示器.若当前方法是native的,那么程序计数器的值就是undefined. 线程私有,Java内存区域中唯一一块不会发生OOM或StackOverflow的区域. 虚拟机栈 就是常说的Java栈,存放栈帧,栈帧里存放局部变量表等信息,方法执行到结束对应着一个栈帧的入栈到出栈. 线程私有,会发生StackOverflow. 本地方法栈 与虚拟机栈的作用是一样的,只不过虚拟机栈是服务 Java 方法的,而

目录 前言 前台实现 后台实现 总结 一.前言        看到这个题目有人肯定会说这有什么可写的,最简单的我只要用文件系统一个个查找.打开就可以实现,再高级一点我可以提取出所有数据的元数据,做个元数据管理系统就可以实现查找功能,有必要用geotrellis用分布式吗?这不是杀鸡用牛刀吗?理论上是这样的,但是要看我们考虑问题的尺度,如果你只是一些简单的数据用传统方法当然好,省事.省时.简单.速度快,但是当我们将数据的量放大到一个区域乃至全球的时候恐怕事情就不是那么简单了,比如我们有了全球Lan

Hadoop的发行版除了社区的Apache hadoop外,cloudera,hortonworks,mapR,EMC,IBM,INTEL,华为等等都提供了自己的商业版本.商业版主要是提供了专业的技术支持,这对一些大型企业尤其重要.每个发行版都有自己的一些特点,本文就各发行版做简单介绍. 2008 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司,为合作伙伴提供 Hadoop 的商用解决方案,主要是包括支持,咨询服务,培训.2009年hadoop的创始人 Doug Cutting也

Hadoop 是 Apache 基金会下的一个开源分布式计算平台,以 HDFS 分布式文件系统 和 MapReduce 分布式计算框架为核心,为用户提供底层细节透明的分布式基础设施.目前,Hadoop 是分析海量数据的首选工具.Hadoop 是一个可以更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台,它的主要特点是扩展能力强.成本低.高效率和可靠.目前,Hadoop 的用户已经从传统的互联网公司,扩展到了各个行业,并且得到越来越广泛的应用.它的优势包括: (1)方便:Hadoop 可以运行在商业机

版权声明:本文由孔德雨原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/190 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community mongodb 可以以单复制集的方式运行,client 直连mongod读取数据.单复制集的方式下,数据的水平扩展的责任推给了业务层解决(分实例,分库分表),mongodb原生提供集群方案,该方案的简要架构如下:mongodb集群是一个典型的去中心化分布式集群.mo

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL

本人微信公众号,欢迎扫码关注! 从Hadoop框架讨论大数据生态 1.Hadoop是什么 1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构 2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 3)广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念--HADOOP生态圈 2.Hadoop发展历史 1)Lucene--Doug Cutting开创的开源软件,用java书写代码,实现与Google类似的全文搜索功能,它提供了全文检索引擎的架构,包括完整的查询引擎和索引引擎 2)2

一.Hadoop是什么 1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 2)Hadoop主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 3)广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念-Hadoop生态圈. 二.Hadoop发展历史 1)Lucene框架是Doug Cutting开创的开源软件,用Java书写代码,实现与Google类似的全文搜索功能,它提供了全文检索引擎的架构,包括完整的查询引擎和索引引擎. 2)2001年年底Lucene称为Apache基金会的

1.操作系统选择 Hadoop产品是由Java语言开发的,所以推荐的是Linux操作系统,理由很简单开源免费,推荐的操作系统CentOS. CentOS是一个基于Red Hat 企业级 Linux 提供的可自由使用的源代码企业级的 Linux 发行版本. CentOS两年发行一次新版本,每个版本都会获得7年的支持(通过安全更新方式),大概6个月更新一次小版本,以便支持新的硬件. CentOS独有的yum命令支持在线升级,可以即时更新系统,完全免费. 2.Hadoop版本 不收费的Hadoop版本

当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司,TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活 动,并多次在Meetup中分享公司的Sp

Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.大数据概念 1>.什么是大数据 大数据(big data):是指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产. 大数据技术主要解决两个问题,即海量的存储和海量的数据的分析计算. 2>.数据存储单位介绍 按照顺序给出数据存储单位如:Bit,Byte,KB,MB,GB,T

大型互联网架构概述 目录 架构目标 典型实现 DNS CDN LB WEB APP SOA MQ CACHE STORAGE 本文旨在简单介绍大型互联网的架构和核心组件实现原理. 理论上讲,从安装配置,最佳实践以及源码来剖析各个组件,这个自然是极好的.由于笔者时间以及知识有限,有很多知识没有在工作中亲自实践的机会.所以有些地方语焉不详,还请大家多多指教. 大型互联网架构 解决问题的通用思路是将分而治之(divide-and-conquer),将大问题分为若干个小问题,各个击破.在大型互联网的架构

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