结构化数据存储在Hadoop生态系统中，分为静态数据和动态数据两类。静态数据指的是需要进行数据分析的数据，这种分析针对的数据量一般很大，例如：统计全年每个地区总营业额。动态数据指的是数据需要实时动态插入、更新、读取的数据。例如业务系统中海量用户基本信息的存储。
数据是系统的核心，在面向服务的架构之外，也可以考虑一下面向数据的架构方式。面向数据的服务架构需要支持多数据源异构，支持动态数据和静态数据，既支持公有云部署又支持私有云部署，提供多种数据应用和数据产品，如下图所示：
在介绍集群限流之前需要首先掌握动态数据源的配置方式，本文将根据 Sentinel 官方提供的代码提出整体架构思路，并最终给出实践指导。
新建一个package（LinkedList），然后新建一个类LinkedList,在该类中封装一个私有的节点，便于后续对于节点的使用。
不是所有的大数据都是有价值的，大数据只有“动起来”才能体现其价值，否则，很可能是无用的。很多有着海量数据流的公司，虽然有着大把客户资源和现金流，本来是非常适合进行大数据处理，但因为各种原因，这些数据依然存在服务器中，没有发挥一点价值。
这一过程需要计算机的管控。下面我们着重介绍对代码区和动态数据区的管控。CPU中有三个寄存器，分别是eip、ebp和esp，情景如图所示。
外部表是一个数据存储在数据库外部的OushuDB数据库表，允许OushuDB对存储在数据库之外的数据源中的数据进行访问，就像数据存储在常规数据库表中一样。外部表分可读和可写，数据可以从外部表读取或写入。它和常规数据库表的用法一样， 可以执行INSERT、SELECT、JOIN等操作。外部表通常用于快速并行加载和卸载数据库数据。
SSH框架(二) 利用AbstractRoutingDataSource实现动态数据源切换
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
对于运维来说，数据读取、安全与存储，也是至关重要的一点，数据存储的技术点也是相当的多，面比较广，今天，民工哥来给各位小伙伴聊一聊有关于数据存储的“那些事儿”
随着云计算和SaaS（Software as a Service）模型的兴起，多租户系统成为了构建灵活、高效应用的重要架构。在构建多租户SaaS平台时，数据库方案的选择直接关系到数据隔离、性能和可扩展性。
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用，但它们并不相同。
其实，整个秒杀的业务场景并不复杂，可即查看参与秒杀的商品信息，加上购买和支付的动作，如下图所示。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。“秒杀”是指在有限的时间内对有限的商品数量进行抢购的一种行为，这是商家以“低价量少”的商品来获取用户的一种营销手段。
注意: 关键点: 找到要插入节点的前一个节点 LinkedList - (head实现)
你好啊，技术的朋友们！猫头虎再次为大家服务啦！🐯 在数据库领域，JSON数据处理是一个热门话题，不少小伙伴在搜索“PostgreSQL JSON操作”、“PostgreSQL JSON性能优化”等关键词。在这篇文章里，我会为大家详细讲解《PostgreSQL中的JSON处理：技巧与应用》。一起来挖掘吧！🔍
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口，增加两个H5页面作为前端秒
在前文，我们介绍了Docker学习的基本方法和原理，以及基础三大件：镜像、容器、仓库。
Python已经成为一门流行的编程语言，广泛用于Web开发。它提供了众多优秀的框架和库，使得构建强大的Web应用变得更加容易。本文将深入介绍Python Web开发的基本原理，包括使用Flask框架创建一个简单的Web应用，并展示如何处理路由、模板、表单和数据库。
2）查询缓存： 优先在缓存中进行查询，如果查到了则直接返回，如果缓存中查询不到，在去数据库中查询。
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曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。
在《需求分析— 高并发场景微服务实战（二）》一文中，我详细梳理了业务需求。相信你对订票系统的业务需求情况已经十分清楚了。下面我开始系统设计工作，包括功能模块设计、存储设计、缓存设计、高并发系统架构设计等，为后面的开发工作提供良好的基础保障。
随着互联网的高速发展，目前数据的存储越来越多，传统的数据库逐渐不能满足人们对海量数据、高效查询的需求，国产的数据库如雨后春笋一样，一个个冒了出来来解决我们高速科技发展的数据库瓶颈，今天就给大家聊一聊目前最火的五款国产数据库，大家一起来学习一下。
最近连着几天晚上在家总是接到一些奇奇怪怪的电话，“哥，你是 xxx 吧，我们这里是 xxx 高端男士私人会所...”，握草，我先是一愣，然后狠狠的骂了回去。一脸傲娇的转过头，面带微笑稍显谄媚：老婆你听我说，我真的啥也没干，你要相信我！
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。
在MariaDB中，有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法：
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求，把这些用户输入的搜索关键词记录，再离线统计分析，得到热门TopN搜索关键词。
在计算机领域离不开算法和数据结构，而在数据结构中我们往往需要一些灵巧的结构去处理一些繁杂的数据，链表 就是这样一种能穿针引线般的帮助我们去解决这种问题的数据结构。
如果你需要在 HTML 文档中显示动态数据，那么每当数据改变时将花费大量的时间来编辑 HTML。
一般在推流端所涉及的流程包括音视频数据的采集、编码、封装、协议封包等，主要就是将直播的音视频数据推送至流媒体服务器。
五一小长假结束了，我们继续来说说大数据史记。上次讲到了BAT代表的互联网公司，以及电信、金融、保险、电力、石化系统，接下来分析下其他行业。 1、公共安全、医疗、交通领域 随着平安城市、智慧城市等工程的推进，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，数据量自然也不断地迅速增加。据说，1080P高清网络摄像机 ，速度能够达到每秒60帧，这样的摄像机一个月产生的视频文件就达1.8T。北京目前用于视频监控的摄像头有50万个，一个摄像头一个小时的数据量就是几G，每天北京市
秉持数据驱动战略的数据驱动型组织，正在利用数据，以前所未有的速度开创未来。同时，也面临日益增长的安全、隐私、合规风险。
携程机票订单系统是由多个业务子系统组成，包括出票、改签、航变等等，获取订单行程信息复杂度较高。
专家们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。传统的管理系统将人作为数据采集端，用流程来固化组织的行为，用指标来衡量评价流程和组织的效率。 工业企业的物联网，就是要将人和物联系起来，将系统和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。 物联网在工业中有很多种应用方式，如物流仓储、生产制造、产品运维等，我们这里重点讲讲生产制造和产品运维。 物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车
硬件升级 硬件是基础，如果流量级别真的到大流量级别了，那么硬件基础肯定不能差。 负载均衡 根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 硬件方面可以考虑专门负责负载均衡的硬件F5；对于大部分公司，会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构，来增加服务器的吞吐量和处理能力，以及承载能力。 服务器集群 用N台服务器构成一个松耦合的多处理器系统(对外来说，他们就是一个服务器)，它们之间通过网络实现通信。让N台服务器之间相互协作，共同承载一个网站的请求压力。 在客户端看来
1.硬件升级 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。 2.负载均衡 它是根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 公司比较有钱的，可以购买专门负责负载均衡的硬件（如：F5）,效果肯定会很好。对于大部分公司，会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构，来增加服务器的吞吐量和处理能力，以及承载能力。 3.服务器集群 服务器集群就是指将N台服务器集中起来一起进行同一种服务，它们之间通过网络实现通信。让N台服务器之间相互协作，共同承载一个网站的请求压力。 在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。 4.数据库读写分离 基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。 5.数据库分表技术（垂直分割，水平分割） 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，很有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 6.表建立相应的索引 使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。 7.页面静态化 前台实现完全的静态化最好，可以完全不用访问数据库。 8.缓存技术（MemCache、Redis） 缓存技术就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用 这些文件，而不必再访问数据库 9.禁止外部盗链 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链 10.控制大文件的下载 大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说，大量文件下载会消耗 CPU，使得网站响应能力下降。因此，尽量不要提供超过2M的大文件下载，如果需要提供，建议将大文件放在另外一台服务器上。
🔹 链表（List）：用于保存Twitter的信息流。 🔹 栈（Stack）：支持文字编辑器的撤销/重做功能。 🔹 队列（Queue）：用于保存打印作业，或者在游戏中发送用户操作。 🔹 堆（Heap）：用于任务调度。 🔹 树（Tree）：用于保存HTML文档，或者用于人工智能决策。 🔹 后缀树（Suffix Tree）：用于在文档中搜索字符串。 🔹 图（Graph）：用于跟踪社交关系，或者进行路径搜索。 🔹 R树（R-Tree）：用于寻找最近的邻居。 🔹 顶点缓冲区（Vertex Buffer）：用于向GPU发送渲染数据。
.硬件升级 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。 2.负载均衡 它是根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 公司比较有钱的，可以购买专门负责负载均衡的硬件（如：F5）,效果肯定会很好。对于大部分公司，会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构，来增加服务器的吞吐量和处理能力，以及承载能力。 3.服务器集群 服务器集群就是指将N台服务
普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
海量设备通过物联网服务接入云端，设备每30s上报一次自身数据（以下称为动态数据）。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关，由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图：
在推广业务中，常常会遇到合成带二维码海报分享功能，并且为了推广力度，需要同时在APP、WEB、小程序都有此功能加大曝光，各端都需要单独编写，复用能力差，效率低。本身合成海报业务并无难度，在此背景下为了提高效率开发了lumu-poster海报合成工具(技术栈：nestjs + react + mysql)
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