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高效编写测试用例的技巧
uml
大数据
hadoop
openapi
本话题暂不探讨是否有必要编写详细的测试用例,在确定要交付详细的测试用例这个前提下,分享如何更高效地完成测试用例的编写。
ThoughtWorks
2022-02-16
584
0
MPP架构与Hadoop架构是一回事吗?
hadoop
TDSQL MySQL 版
数据库
大数据
sql
计算机领域的很多概念都存在一些传播上的“谬误”。MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于,明明叫做“Massively Parallel Processing(大规模并行处理)”,却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比,这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了?很多人在对比两者时,其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上,当人们在对比两者时,与其说是对比架构,不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”,但由于一些历史原因,现在当人们说到MPP架构时,它们实际上指代的是“分布式数据库”,而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思,现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别,两者到底是不是同一个层面的概念。这种概念上的含混不清之所以还在流传,主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在,所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构,那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过,作为一个技术人员,还是应该搞清楚两种技术的本质。本文旨在做一些概念上的澄清,并从技术角度论述两者同宗同源且会在未来殊途同归。
ThoughtWorks
2021-10-22
2.3K
0
分布式计算框架状态与容错的设计
flink
大数据
spark
hadoop
存储
对于一个分布式计算引擎(尤其是7*24小时不断运行的流处理系统)来说,由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的,因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行,而新一代的流处理系统Flink在这一点上更有着优秀而简约的设计。
ThoughtWorks
2021-04-16
420
0
常用的几种大数据架构剖析 | 洞见
大数据
数据分析
数据挖掘
hadoop
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop
ThoughtWorks
2018-04-17
1.3K
0
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