这是一款实时和嵌入式软件，用来管理持续增长的复杂数据，来支持高级应用的特性。...性能和可靠性，更短的产品开发周期等需求，驱使开发者在他们的设计中，考虑采用经验证的、成熟的商业数据库系统组件来，来满足应用层的这些需求。 ...McObject公司的eXtremeDB嵌入式数据库系列产品是将高性能、稳定性和简单易用性等特性同时融入了工业基的数据库引擎。 了解eXtremeDB产品系列或eXtremeDB特性。...• 最快的内存数据库， • 几乎牢不可破：了解我们如何避免数据库破坏 • 多种应用接口： 两种 SQL， 两种更快的原始接口 • 非常灵活的数据存储：内存式、磁盘式或混合式 • ...高可用性–组合选项 多种索引支持 • 极小尺寸和极小的内存消耗 eXtremeDB内存实时数据库把优异的性能、可靠性和开发效能与高效的实时数据库引擎完美结合。
Storm是一个开源分布式实时计算系统，它可以实时可靠地处理流数据。...它是为分布式场景而生的，抽象了消息传递，会自动地在集群机器上并发地处理流式计算，让你专注于实时处理的业务逻辑。...Storm是Apache基金会的孵化项目，是应用于流式数据实时处理领域的分布式计算系统。 ? 应用方面 Hadoop是分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘和分析。...Storm是分布式实时计算，强调实时性，常用于实时性要求较高的地方。...Bolt可以做函数处理，过滤，流的合并，聚合，存储到数据库等操作。
分布式实时消息队列Kafka（四） 知识点01：课程回顾 Kafka中生产者的数据分区规则是什么？...范围分配：默认的分配规则 轮询分配 黏性分配：建议使用的分配规则 Kafka中数据读写的流程 分布式存储工具 Zookeeper：分布式协调服务工具 HDFS：分布式文件系统 Hbase...：分布式NoSQL数据库 Kafka：分布式消息队列 写的流程是什么？
1️⃣OceanBase简介 OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。...实时 HTAP 基于“同一份数据，同一个引擎”，同时支持在线实时交易及实时分析两种场景，“一份数据”的多个副本可以存储成多种形态，用于不同工作负载，从根本上保持数据一致性。...5️⃣OceanBase vs 传统关系型数据库 OceanBase作为一款分布式关系数据库，旨在解决传统数据库如MySQL在多个方面所面临的痛点： 扩展性问题：MySQL等传统数据库在数据量增大时，...对于这些问题，OceanBase的解决方案是在一套SQL引擎中，同时支持TP和AP业务，且读写分离，不会干扰关键业务，也不会产生额外的成本，为实时计算、实时数仓等场景提供快速的查询分析能力。...6️⃣结语 OceanBase作为一款高性能的分布式关系数据库，以其出色的技术特性和卓越的性能表现赢得了众多企业和开发者的青睐。
分布式实时消息队列Kafka（二） 知识点01：课程回顾 什么是消息队列？ 用于两个系统之间或者两个模块之间实现消息传递，基于队列机制实现数据缓存 消息队列的优点是什么？...Kafka是一个基于订阅发布模式的高性能、高吞吐的实时消息队列系统 Kafka在大数据的应用场景是什么？...用于实时架构中：实现数据的临时存储 Kafka中的Producer、Consumer、Consumer Group 、Broker分别是什么？...Topic：逻辑上实现数据存储的分类，类似于数据库中的表概念 Partition：Topic中用于实现分布式存储的物理单元，一个Topic可以有多个分区 每个分区可以存储在不同的节点，实现分布式存储...实现Kafka分布式集群的安装部署【按照笔记一步步搭建】 Kafka的Topic如何创建管理？
Storm's design 第六章 Flume-Kafka-Storm整合案例实现 一 架构设计 二 过程描述 三 具体步骤 四 项目应用架构 第一章 是什么 一 介绍 Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架...国内外各大网站使用，例如雅虎、阿里、度 官网 http://storm.apache.org/ 特点 Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统 Storm进程常驻内存...注意: MapReduce无法做到实时处理, 制约因素是数据量级大, 分布式计算, IO操作(浪费时间) 分布式能够解决单点故障 二 拓扑流程 组件说明 spout : 相当于数据源 tuple : 相当于元数据...实时处理 实时请求应答服务（同步） 客户端提交数据请求之后，立刻取得计算结果并返回给客户端 Drpc: distributed remote procedure call, 分布式远程过程/服务调用...因此，当批次1正在更新数据库时，批次2至10可以计算其部分计数。
分布式实时消息队列Kafka（一） 知识点01：课程回顾 Hbase是什么？ 分布式基于内存按列存储NoSQL数据库，用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么？...列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库，每张表可以存储上百万列 如果对列做了分组，加快数据读取的速度 Hbase中的分区划分规则及数据分区规则分别是什么？...引入Redis，作为读缓存，解决高并发的读 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RaU9EfHR-1617011887969)(20210329_分布式实时消息队列...引入消息队列：解决高并发写问题 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wwEN0xMz-1617011887970)(20210329_分布式实时消息队列Kafka...Kafka（一）.assets/image-20210328162448721.png)] HDFS：分布式文件离线存储系统 Hbase：分布式NoSQL实时列存储数据库 Kafka：
分布式实时消息队列Kafka（五） 知识点01：课程回顾 一个消费者组中有多个消费者，消费多个Topic多个分区，分区分配给消费者的分配规则有哪些？...offsetauto.commit.interval.ms1000自动提交的时间间隔 小结 常用属性了解即可 知识点11：可视化工具Kafka Eagle部署及使用 知识点12：Kafka数据限流 Kafka核心：Kafka理论 Kafka中分布式架构以及概念...：为什么很快 Kafka怎么保证一次性语义 生产不丢失不重复 消费不丢失不重复 自己管理offset Kafka使用 Topic的管理：分区、副本 生产者：数据采集工具或者分布式计算程序...消费者：分布式流式计算程序 Scala：提前预习 1、变量、循环、判断 目的：开发Spark或者Flink程序 Scala：提前预习 1、变量、循环、判断 目的：开发Spark或者Flink程序
分布式实时消息队列Kafka（一） 知识点01：课程回顾 Hbase是什么？ 分布式基于内存按列存储NoSQL数据库，用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么？...列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库，每张表可以存储上百万列 如果对列做了分组，加快数据读取的速度 Hbase中的分区划分规则及数据分区规则分别是什么？...简单点说：消息队列MQ用于实现两个系统之间或者两个模块之间传递消息数据时，实现数据缓存 功能 基于队列的方式，实现数据缓存 应用场景 用于所有需要实现实时、高性能、高吞吐、高可靠的消息传递架构中 优点...目标：掌握Kafka中的分区副本机制 路径 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7Hzk95MA-1625806073233)(20210329_分布式实时消息队列...Hbase：分布式NoSQL实时列存储数据库 Kafka：分布式实时消息队列系统 实施 概念HDFSHbaseKafka第一层逻辑划分第二层逻辑划分存储分区及划分规则分区存储规则分区安全存储单元架构
分布式实时消息队列Kafka（三） 知识点01：课程回顾 请简述Kafka的集群架构及角色功能？...Kafka：分布式主从架构 主： Controller：管理集群中的Topic、分区、副本选举 从：Broker：对外接受读写请求，存储分区数据 Zookeeper 辅助选举Active
Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。...在Storm之前，进行实时处理是非常痛苦的事情: 需要维护一堆消息队列和消费者，他们构成了非常复杂的图结构。消费者进程从队列里取消息，处理完成后，去更新数据库，或者给其他队列发新消息。...它是为分布式场景而生的，抽象了消息传递，会自动地在集群机器上并发地处理流式计算，让你专注于实时处理的业务逻辑。...这就让Storm可以用在多种不同的场景下：非传统场景下数据动态到达或者数据存储在数据库这样的存储系统里（或数据是被实时操控其他设备的控制器(如交易系统)所消费） 很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的...Bolt可以做函数处理，过滤，流的合并，聚合，存储到数据库等操作。
源码下载地址： https://github.com/bitly/nsq NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，代码托管在GitHub，其当前最新版本是0.3.1版。...NSQ可用于大规模系统中的实时消息服务，并且每天能够处理数亿级别的消息，其设计目标是为在分布式环境下运行的去中心化服务提供一个强大的基础架构。...NSQ具有分布式、去中心化的拓扑结构，该结构具有无单点故障、故障容错、高可用性以及能够保证消息的可靠传递的特征。NSQ非常容易配置和部署，且具有最大的灵活性，支持众多消息协议。...NSQ是由四个重要组件构成： nsqd：一个负责接收、排队、转发消息到客户端的守护进程 nsqlookupd：管理拓扑信息并提供最终一致性的发现服务的守护进程 nsqadmin：一套Web用户界面，可实时查看集群的统计数据和执行各种各样的管理任务...MsgPacek等消息格式 非常易于部署（几乎没有依赖）和配置（所有参数都可以通过命令行进行配置） 使用了简单的TCP协议且具有多种语言的客户端功能库 具有用于信息统计、管理员操作和实现生产者等的HTTP接口 为实时检测集成了统计数据收集器
在今天的全球化和分布式计算的大环境中，无论是企业级应用、云计算服务还是大规模网络平台，跨数据中心部署变得越来越重要。那仅仅是将服务部署到多个数据中心就解决问题了吗？服务可以是无状态部署，那么数据呢？...我们同样面临跨数据中心数据同步的难题，在经过我们基础架构团队的努力后，自研了一个高可用的跨数据中心实时同步redis数据的工具。...我们的愿景是将工具建设成一个redis数据治理的分布式系统，以解决redis数据的“水患”问题，所以我们将其取名为“鲧禹”，为了简单起见，我们一般称为“大禹”。...redis部署方式，如cluster或单实例兼容源和目的redis不同版本，支持从redis4.0到redis7.2数据一致性策略更加灵活，自动切换当源端和目标端分片信息一致时，采用伪事务方式批量写入，实时更新快照信息...采用定期更新快照信息运维更加友好API：可以通过http API进行运维操作，如强制全量复制、同步状态、暂停同步等监控：监控指标更丰富，如时间与空间维度的复制延迟指标数据过滤：可以对key、db、命令等进行过滤拓扑变化监控：实时监听源和目标端
数据库：分布式 分布式数据库分为同构或异构两类 分布式数据库存储数据的问题 分布式数据库系统中的事物处理模型 分布式数据库如何通过使用特殊的提交协议来实现分布式数据库中的原子事物 分布式数据的并发控制...分布式数据库如何通过复制来提供分布式数据库中的高可用性，使得即使出现故障，系统仍然可以继续处理事物 分布式数据存储 复制（replication）: 系统维护这个关系的几个相同的副本（拷贝），并把每个副本存储在不同的站点上
分布式数据库系统常见的故障主要有事务故障、系统故障、介质故障、网络引起的故障。 事务故障：计算溢出、完整性破坏、操作员干预、输入输出报错等。
我理解的实时数据库，是不是结合了这2种功能的？...阅读了socket.io，google的firebase在线实时数据库，它功能 Firebase功能 实时数据库 - Firebase支持JSON数据，每次更改后，连接到它的所有用户都会收到实时更新。...//更多请阅读：Firebase简介 -FireBase教程 实时数据库就是监听数据更新，然后广播到所有连接的用户。...但感觉supabase的接口更加接近sql，supabase使用postgres数据库，它不是一个最新的技术，它在已有的技术基础上，进行组合，实现了实时数据库的功能。...有了实时数据库，据说可以比较简单地实现一些功能了。最典型的是聊天室了。 暂时就了解这么多了。
C++分布式实时应用框架 2.0 技术交流合作QQ群：436466587 欢迎讨论交流 上一篇：(六)：大型项目容器化改造 版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有，对于抄袭，非经同意转载等行为保留法律追究的权利...在C++分布式实时应用框架(CDRAF)1.0版本发布后，我们对整个框架做了大量的改进。在架构层面支持微服务架构、微服务编排。...进一步厘清了CDRAF与业务代码的耦合，所有的分布式功能均不再需要业务侧关心，而统一由CDRFA内部实现。...由此C++分布式实时应用框架2.0版本也应运而生！ 一、集群实时拓扑图 实时拓扑图展示了集群的每个节点(容器实例)，连线代表通讯方向，孤立的节点表示未并网的节点。...三、时延统计功能 时延统计功能是分布式框架的核心数据之一，用于实时检测节点的性能，并依此采取相应的解决策略。
目录 动机 传统实时转码模型 分布实时转码模型 分布实时转码的实施 Demo 演示 挑战 总结 动机 我们的生活中通常需要编码，那为什么我们需要自适应码率或 ABR？...分布式实时转码的优势有以下几点： 可靠性。如果任何转码器机器发生故障，流媒体不会受到影响。该块是可以重试的，或者我们可以对重要的流进行双重转码。 可扩展性。...分布式实时转码的问题在于： VBV 的解码器缓冲区大小：你需要管理解码器的缓冲区大小，因为当你开始编码的时候，你不会有之前的数据。 GOP 大小。...如果你打算使用你的转码机不能实时处理的编码器/分辨率（例如 AV1 4K），那么你应该期待增加延迟。...总结 分布式是很好的选择； 需要可靠的基础工具来，如存储、可靠的提示； 只是概念证明，目前不可商用。
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