近几年，微服务成为最流行的技术名词之一，尤其受到亚马逊、阿里等电商巨头的影响，很多传统企业在实施电商过程中也纷纷往微服务架构靠拢，相比单体架构，微服务确实有很多优点，就像 Sam Newman 在“Building Microservices”[1] 中所阐述的那样：
近几年，微服务成为最流行的技术名词之一，尤其受到亚马逊、阿里等电商巨头的影响，很多传统企业在实施电商过程中也纷纷往微服务架构靠拢，相比单体架构，微服务确实有很多优点，就像 Sam Newman 在“Building Microservices”[1] 中所阐述的那样： 技术异构性 弹性 伸缩性 容易部署 … 但是计算机科学作为一门平衡的科学，任何技术架构在带来收益的同时也会有其局限性，作为系统架构师或者决策人员，一定要对此有清醒的认识。本文将重点阐述成功实施微服务的先决条件，所面临的主要挑战和风险，传统企业
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
作者 Jun Rao 为ODBMS撰写文章的转载。译者 Brian Ling，专注于三高（高性能，高稳定性，高可用性）的码农。 近几年， Apache Kafka的应用有了显著的增长。Kafka最新的
将来，数据将像现在的基础设施一样自动化和自助服务。您将打开一个控制台，列出贵公司可用的数据;定义您需要的部分，您想要的格式以及您希望它们如何结合在一起;启动一个新的端点：一个数据库，缓存，微服务或无服务器功能，你就可以了。
在分布式系统中，我们通常会将不同的数据存储在不同的数据库中。这样做可以提高系统的可扩展性和性能。但是，当我们需要查询跨多个数据库时，就会遇到问题。 传统的解决方案是使用 join 查询或者将数据导入到单个数据库中再进行查询。然而，这种方法存在一些缺点。首先，join 查询通常需要较长时间才能完成，而且会对性能造成影响。其次，将数据导入到单个数据库中可能会导致数据冗余和一致性问题。 那么，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题呢？ 一个常见的解决方案是使用 NoSQL 数据库。NoSQL 数据库以键值对方式
计算机视觉图像识别是人工智能的重要应用, 广泛应用在工业、医学、军事、教育、商业、体育、安防检测等行业与领域中. 机器学习, 尤其是深度学习展现出了针对图像识别领域优秀的识别性能. 而机器学习本身需要建立在大量的带有指导意义的既有数据集基础之上. 在进行深度学习模型训练流程中, 往往需要针对海量图片进行人工数据标注, 繁重的图像标注任务增添了大量时间成本。
逐步从单一数据湖转移到分散的 21 世纪数据网格。 （另请查看后续文章：三种数据网格）
导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要素是：DevOps、微服务、持续交付、以及容器，更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准，同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成，与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生，以及未来下一代云原生大数据基础架构。
作者：陈龙 腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人 |导语 在金融行业IT系统国产化的大背景下，国内金融行业开始推动IT基础设施国产化，逐渐摆脱对于传统IOE架构的依赖。微众银行自成立之初，就放弃了传统IOE架构路红，结合腾讯金融级分布式数据库TDSQL，建立了基于DCN单元化架构模式的分布式基础平台。如今这套架构承载了微众银行数亿级别的用户规模，数百套银行核心系统，和每天数亿次的金融交易。 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
【编者的话】本文是使用微服务创建应用系列的第五篇文章。第一篇文章介绍了微服务架构模式，并且讨论了使用微服务的优缺点；第二和第三篇描述了微服务架构模块间通讯的不同方面；第四篇研究了服务发现中的问题。本篇中，我们从另外一个角度研究一下微服务架构带来的分布式数据管理问题。
今天谈到系统架构模式，很难不联想起微服务架构。企业或组织在系统架构的实践过程中，从最初的单体架构，之后走向 SOA，逐渐分布式之后，最终产生了微服务架构。
续接上文谷粒商城项目1——分布式基础概念、环境搭建_Kaisa..的博客-CSDN博客
对遗留系统的改造，既要不影响业务，实现平滑、安全的过渡，又要保证能够高效、稳步地推进，这对于软件开发者来说是个不小的挑战。
大部分时候，微服务都是建立在一种基于请求和响应的协议之上。比如，REST等。这种方式是自然的。我们只需要调用另外一个模块就是了，然后等待响应返回，然后继续。这样的方式确实也满足了我们的很多的场景：用户通过点击页面的一个按钮然后希望发生一些事情。 但是，当我们开始接触许多独立的service的时候，事情就发生改变了。随着service数量急速的增长，同步交互比例也随着service在急速增长。这时候，我们的service就会遇到很多的瓶颈。 于是，不幸的ops工程师们就被我们坑了，他们疲惫的奔波于一个
作者 | Natan Silnitsky 来源 | Wix 工程博客 最近经常听到谁谁谁用事件驱动了，正好看到一篇不错的关于事件架构的文章，分享给你，希望对你有帮助，以下是正文。 在过去一年里，我一直是数据流团队的一员，负责Wix事件驱动的消息传递基础设施（基于 Kafka）。有超过 1400 个微服务使用这个基础设施。在此期间，我实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，该系统可以轻松地处理不断增长的流量和存储需求。 1.消费与投影 针对那些使用非常广泛、已
在构建实时场景的过程中，如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术，来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储，借助Apache Flink出色的流批一体能力，可以为用户构建一个准实时数仓，满足用户准实时业务探索。
在传统企业甚至互联网企业中往往存在大量的遗留系统，这些遗留系统大多都能够正常工作，有的可能还运行着关键业务或者持有核心数据。但是，大部分遗留系统通常经常存在技术陈旧、代码复杂、难以修改等特点。笔者曾经维护过一个Perl实现的网站，在2015年被解耦前，它已经工作了十几年，为公司占领市场立下了汗马功劳。奈何技术陈旧，维护困难，最后在微服务化过程中慢慢淡出。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
大家好，我是来自美团的赵登昌，今天我给大家分享下美团图数据库平台的建设以及业务实践。
今天准备谈下微服务架构下各个微服务间如何解耦，以及对于已经紧耦合的微服务如何进行重构。在谈这个内容前，可以先看下我前两天发布的微服务模块和粒度如何划分才更加合理的一篇文章，这篇文章对于微服务拆分有比较详细的描述。
这是黄文辉同学处女作，大家支持！ 其他相关文章：元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
在数据消费端，就算是数据分析师的角色，对于正规的公司来说，都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户，绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限，并且通常来说，导出的记录数也是有限制的，导出量太大，应用程序负荷过重，是不允许的。
O’Reilly的电子书《Microservices AntiPatterns and Pitfalls》讲述了在微服务设计实现时十种最常见的反模式和陷阱。本文基于此书，将这十个点列出。
本文要点 为你的微服务选择适当的持久化存储 将混合持久化作为一种服务，开发人员可以专注于构建出色的应用程序，不用担心各种后台的调优、调整和容量 运作大规模的不同持久化存储涉及独特性挑战，但是通用组件可以简化流程 Netflix的通用平台在管理、维护和扩展持久性基础架构上推动卓越运营（包括在不可靠的基础架构上构建可靠系统） 以下内容来自Netflix的工程经理Roopa Tangirala在2017年旧金山QCon上的演讲。 我们都在小小起家的公司工作过，公司会有一个独立应用程序作为单独的单元构建起来。那个应
本文我们将讨论一些经常用在微服务应用中可扩展的设计模式: 事件流 事件溯源 通晓多语言的持久性 内存镜像 命令查询职责分离 起因 Uber, Gilt和其它的公司由于需要做应用扩展，已经将单体应用转变
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，后来开源给了Apache软件基金会。
今天阅读了文章《微服务架构在Netflix的应用：架构设计的经验教训》，引发了我对微服务的一些感想。大约这些感想平日都在大脑里装着没有声响，这篇文章算是酵母，投进去，发了酵，开始有些微醉薄醺的味道了。 这篇文章介绍了Cockcroft的微服务架构经验。Cockcroft是Battery Ventures公司的技术人员，是微服务和云架构方面著名的布道者，目前供职于Nginx技术咨询委员会。 一直以来，微服务虽然风生水起，不过却没有什么靠得住的定义可以得到多少人公认的。Cockcroft对微服务的定义却引起了我
近年来随着越来越多的大数据技术被开源，例如：HDFS、Spark等，伴随这些技术的发展与普及， 促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。
在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。
本文详细介绍了如何在SpringCloud环境中搭建Nacos集群。通过清晰的步骤和详尽的说明，帮助读者在SpringCloud中成功搭建Nacos集群。文章详细介绍了安装和配置的每个步骤，确保了高可用性和可伸缩性。通过清晰的说明和示例，读者能够轻松理解复杂的集群搭建过程，实现微服务体系的稳固运行。这篇文章是搭建Nacos集群的理想参考，为构建可靠的分布式系统提供了关键信息。
作者 | Natan Silnitsky 译者 | 平川 策划 | 万佳 在过去一年里，我一直是数据流团队的一员，负责 Wix 事件驱动的消息传递基础设施（基于 Kafka）。有超过 1400 个微服务使用这个基础设施。在此期间，我实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，该系统可以轻松地处理不断增长的流量和存储需求。 1消费与投影 针对那些使用非常广泛、已经成为瓶颈的服务 当有遗留服务存储着大型域对象的数据，这些数据使用又非常广泛，使得该遗留服务成为瓶颈时，此
本文分析了 2022 年及以后的未来 DevOps 趋势，这将为初创公司、小型企业和企业实现数字化转型。
在数据库水平拆分、服务垂直拆分之后，一个业务操作通常要跨多个数据库、服务才能完成。例如电商行业中比较常见的下单付款案例，包括下面几个行为：
首先，将课前资料提供的cloud-order.sql和cloud-user.sql导入到mysql中：
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
如今，许多组织正在将采用云原生平台作为其数字转型战略。云原生允许企业以更灵活的方式提供快速响应、用户友好的应用程序。 如今，许多组织正在将采用云原生平台作为其数字转型战略。云原生允许企业以更灵活的方式
那么高并发系统都有哪些经验，掌握核心技巧，你可以快速成为一个架构师，主导一些高访问量系统的架构设计
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
在我之前谈API网关的时候曾经谈到过快速开发平台，即将API快速开发的一些内容放入到API网关中，实际来看围绕API全生命周期管理，本身包括了开发态，运行态，运维态。
作者 | Jeff Carpenter, InfoWorld 翻译 | Jackyrong 你的微服务架构需要多种数据模型。你是应该选择混合持久化呢还是多模型数据库？ 在过去的十年，大规模的分布式系
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
本文译自 The Evolution of Distributed Systems on Kubernetes[1]。作者 Bilgin Ibryam，译者张晓辉。
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