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大数据系列(1)——Hadoop集群坏境搭建配置

文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前,关于大数据项目可以真正

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数据库高可用实战案例:架构优化背景前期调研详细调研测试过程实施过程细节问题处理

说到高可用,看官们会想到很多方案,也许是自亲身经历过系统从单机变成高可用的痛苦过程,也许有的看官只是在自己的虚机上搭建过测试的玩具。今天本篇用我自己的真实经历给大家讲述,不管怎么样实战和测试玩耍还是很大的区别的!可能你觉得搭建一套高可用方案很简单,配置配置就OK了,但在真正的复杂系统中一切就没有那么轻松了! 文章主要讲述升级并搭建AlwaysOn高可用的过程,以实施的思路为主。文中并没有搭建集群的步骤,搭建步骤请自行学习。 背景 客户的现有方案是一套使用发布订阅构建的读写分离方案,总体来说系统构建的很不错。

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