根据Maneesh Varshney的漫画改编，以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理，非常适合Hadoop/HDFS初学者理解。 一、角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下
结合Maneesh Varshney的漫画改编，为大家分析HDFS存储机制与运行原理。
很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
莫高窟现存洞窟多达735座，任何人都无法在短时间内参观完。实际上，出于文物保护的需要，莫高窟的洞窟只能轮流对游客开放，即使你抢到票了，能够看到哪些洞窟，也完全凭运气。
最近在学习python，不禁感叹其强大的数据处理能力，简单几句代码即可从互联网中获取千万数据。生活在这个数据为王的时代，我们需要学习着如何将数据为我所用。
经过上一篇文章 《ESP8266 鼓捣记 - 入门（环境搭建） 》搭建好环境后，肯定不会满足于 Hello World ，想快速做一个实际有用的东西出来，我认为温湿度计就非常合适，简单易做，需要的材料也不多。
前言 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。 优点是： 高吞吐量访问：HDFS的每个Block分布在不同的Rack上，在用户访问时，HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供。 由于Block在不同的Rack上都有备份，所以不再是单数据访问，所以速度和效率是非常快的。另外HD
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。
在数据库的领域尤其是国内,专门搞单体方面的数据库公司是越来越少,基本上大部分都在搞或正要搞分布式数据库. 分布式数据库不光是专业的数据库公司在做, 各大银行也有在搞自己的分布式数据库. 如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系.
单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
什么是动态内容缓存？ 浏览器向服务器发送请求后，服务器会根据浏览器的要求做相应的处理(如：数据库操作)，然后将处理后的结果注入JSP页面生成HTML，最后将生成的HTML返回给浏览器显示。我们知道，数据库读取操作是非常耗时的，如果能将每次请求中的数据库处理时间去掉，那服务器的相应速度将会大幅提升。要实现这一点，我们就需要将常用的HTML页面事先生成好，当用户发出请求时，服务器只需从缓存中取出即可，无需再做数据库处理操作。 综上所述：事先生成HTML页面的技术称为动态内容缓存。 什么是“缓存命中率”？ 缓存
电商行业中，对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题，有很多比较成熟的方法，但是也各有利弊，大致如下：
事件描述： 在进行网络爬虫开发时，数据存储是一个关键的环节。不同的数据存储技术有着各自的特点和适用场景。本文将比较常用的数据库、文件和NoSQL三种数据存储技术，以帮助开发者选择合适的存储方式。 亮点介绍： 1.数据库：提供结构化数据存储和能查询的效高力。 2.文件：简单易用，适合小规模数据存储和快速读写。 3.NoSQL：灵活的数据模型和可扩展性，适用于大规模数据存储和分布式系统。 背景介绍： 数据库是一种常见的数据存储方式，如MySQL、PostgreSQL等，它们提供了结构化数据存储和强大的查询能文件。力存储是一种简单的存储方式如，CSV、JSON等，适用于小规模数据存储和快速读写。NoSQL是一类非关系型数据库，如MongoDB、Redis等，它们具有灵活的数据模型和可扩展性。 示例代码： 下面是Python的pymysql库的实现参考
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随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。
如果着这种情况发生将是灾难性的，就连最基本的安全问题都很难保障了，即使放在很古老的时代也会有大量的数据存储的方式，会有大量储藏书的场所供后边的人去查阅，也会有类似当今的数据库一样类似的机制做小范围的排查。数据丢失意味着所有的依据都会丢失，人类的文明也将会在一夜之间沦陷，所有的网站也将瘫痪近现代上百年的努力华为灰烬，就拿最贴近生活的出行问题，也将是大问题了。
近年来，云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术与产业快速发展，信息技术与传统产业的融合也不断加深，快速发展的数字经济已经成为我国产业转型升级和经济高质量发展的重要驱动因素。数据是数字经济的重要基础组成，信息技术也围绕数据的生产、加工、应用而展开。当前，企业和用户无时无刻都在产生大量的数据，数据中心等信息基础设施也在实时地存储和计算各类数据，网上购物、电子支付、工业互联网等数据应用场景更是随处可见。据IDC 预测，到 2025 年全球数据量将达到 163ZB，相当于 2016 年 16.1ZB 数据量的十倍。当前，数据的快速、高效、安全存储已经成为业界关注的焦点。
在规划图系统时，需要综合考虑问题需求、数据存储和处理效率、系统可扩展性以及算法选择等因素，以达到性能高、资源消耗低和可扩展性强的目标。
上面这些问题其实是围绕着技术的点去询问的。和真实的业务场景还是有一点的距离，这点距离就是在业务需求到技术实现的分析上。 所以这个时候就要和面试官做一个探讨：具体是什么样的场景，导100个G的数据到线上？或者说这100G的数据导到线上的用途是什么？ 举个例子，商家侧有一个报表，里面有个指标的口径要变更，历史数据都要刷。那么就需要继续探讨：
对于数据存储方案的选择，是现代企业和个人都需要面对的重要决策。本文将为您介绍几种常见的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统。通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型，希望能帮助您选择合适的数据存储方案，以更好地管理和存储数据。
aehyok.com的成长之路一——开篇 中主要阐述了自己为什么建立自己的网站，以及个人网站的大致方向。
“数据就像是一个神奇的钻石矿,在其首要价值被发掘之后仍能不断产生价值。”在维克托看来,数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山一角,而绝大部分则隐藏在表面之下。 大数据
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode
在上一篇博客中我们讲述了Redis中的通用命令,本篇博客中我们将围绕每个数据结构来介绍相关命令.
区块链是一种按照时间顺序将数据块以特定的顺序相连的方式组合成的链式数据结构，其上存储了系统诞生以来所有交易的记录。区块链上的数据由全网节点共同维护并共同存储，同时以密码学方式保证区块数据不可篡改和不可伪造。所以区块链本质是一个分布式共享数据库。
今天给大家分享下我的NAS搭建方案，去年双十一的时候入手了一套NAS设备，用了几个月时间，好用是好用，但确实还没发挥出其价值，目前它最大的功能就是给我的mac做time-machine备份，要是没这个备份的话，它就是家里另外一台积灰的电子设备了，希望只后能把它的价值逐渐发挥出来。
大家好，今天我想和大家分享一个云计算领域的重要话题——腾讯云产品EdgeOne。随着全球数字化转型的加速，云计算已成为企业与个人的必备工具，而腾讯云作为全球领先的云计算服务提供商，其核心产品EdgeOne拥有独特的功能和优势。在这篇文章中，我们将深入探讨EdgeOne的各项功能、优势以及如何更好地应用它来解决实际问题。
分布式文件系统用来存储各种非结构化数据，例如海量的图片，海量的视频，海量的xml等数据。在这种分布式存储中，是不支持随机的读写的，要么直接覆盖，要么删除然后再修改。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
HTTP 中的无状态理解为单次 HTTP 请求响应 可以独立完成，每次请求不需要与上次请求有太多的关联和牵扯。
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
由于http协议是无状态的，也就是说每个用户访问服务器的时候，服务器并不知道是谁在访问它。 所以这个时候我们就需要利用会话技术来帮助服务器来记住客户端。
假设你在超市里买了一箱啤酒，如果你需要每次想喝啤酒就去超市购买，无疑会浪费很多时间和精力。而如果你将一部分啤酒放在家中的冰箱里，每次想喝啤酒时就从冰箱里取出来，那么就不需要频繁前往超市，提高了生活效率。
这篇文章基于最近整理的一份演讲的Slide，由于报名太晚错过了截止日期，所以只好写成文章，一起来看看爱飞狗背后的一些故事。
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er，如果你还是只懂MySQL，那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品：
嵌入式数据库，作为现代软件开发中不可或缺的组成部分，对于提升应用性能、简化开发流程具有重要意义。在本文中，我们将深入探讨嵌入式数据库的概念、特点、应用场景，以及如何在项目中选择和实施嵌入式数据库。同时，将通过实际案例，展示其在软件开发中的应用价值和实现方式，帮助我们更好地理解和利用这一技术。
一、使用PHP语言自定义一个函数，此函数作用是将一个句子按单词反序。例如"One World One Dream"，反序后变为 "Dream One World One"。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
数据作为一种资产，若少了存储，就成了无根之木，失去了后续挖掘的价值。在小数据时代，受存储容量与CPU处理能力限制，在现在看来相当小的数据，在当时其实也可以认为是“大数据”了。正如在蒸汽机时代，创造了时速126英里(203公里)纪录的Mallard蒸汽火车就可以被视为极速火车了。那么，为何在当时没人提出Big Data概念，得到业界关注并催生出一波数据浪潮呢？ Big Data概念是1998年由SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出的。他当时发表了一篇名为Big Data and the
最近TIDB 开放了相关的初级课程，目前最火热的分布式数据库，那是的深入一下，最近一段时间都会围绕TIDB 的课程学习来写一写相关的总结和体会。
作者 ｜ Miloslav Voloskov 译者 ｜ 平川 策划 ｜ 万佳 本文为实现可扩展架构提出了几个原则：使用合适的工具。不要把写入优先和读取优先数据库弄混了。什么东西都配置多份。要实现多份配置，就必须让它们保持无状态。不要让后端完成数据库的工作，那样总是更慢。 可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。 首先，要针对工作选择合适
可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。
假设将CPU比喻为计算机中的"大脑"，那存储器就是其附身了，存储空间有限但是非常的快。为了记忆部分数据就出现了CPU Cache，它用的是一种叫做SRAM的芯片，下面看看什么是SRAM和DRAM
这是学习笔记的第 2417篇文章 今天和研发团队沟通一个数据存储方案的设计和改造，大体的背景是在数据库中有些id类数据，如果数据类型是int,则存在一定的溢出风险，在程序层面需要提前考虑修改为int64,在MySQL中可以简单理解为bigint. 我们假设这个id字段为uid，如果是用户业务，则很多业务逻辑都是和这个uid强相关的，那么就会存在大量的业务梳理和研发代码的接入，如果底层数据存储的压力和风险过大，则这个事情的改进周期和影响范围就会更难以评估和控制。 所以这个问题从长期来看是未
在当今的大数据时代，数据缓存已成为提升应用性能和效率的重要策略。缓存能够降低数据访问延迟，提高系统响应速度，从而改善用户体验。根据存储位置和应用场景的不同，缓存技术分为本地缓存和分布式缓存两种。本文将详细介绍这两种缓存技术，以及它们在性能和效率上的权衡。
做数据库的用数据库的，都知道Oracle。作为去IOE的典范，Oracle在中国的形象一方面是被消灭的对象，另外一方面则是根深蒂固的代表。
这篇文章主要是入门大数据，不涉及到高深的知识点和理论，我相信每个人都看得懂。如果文章有错误的地方，不妨在评论区友善指出~
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