• Hadoop是由Apache基金会开源的 分布式储存+分布式计算平台提供分布式的储存和计算
在线直播源码对服务器的储存空间依赖性极强，主要在于直播间录像的储存需要用到大量的内存。在使用分布式是部署时，通常在线直播源码也会使用分布式存储的方式来利用多台存储服务器共同分担存储负荷，以此达到提高系统可靠性和可用性的目的。
如果对现在的网络技术有一定了解的话，就应该知道分布式技术是非常热门的一个概念，有了分布式技术就存在分布式配置中心，分布式储存中心和分布式技术是相辅相成，互相依存的。分布式技术具有多种多样的功能，那么分布式存储中心网络如何配置呢？下面为大家简单介绍分布式存储中心网络如何配置。
网络技术的提高也推动了存储技术的提高，因而出现了很多种类型的数据库，不同种类型的数据库所能提供的相应服务不一样，应当根据实际需要选择相应的数据库，其中很多人都会选择使用分布式数据库进行数据储存，那么分布式数据库系统基本特点是什么？分布式数据库系统有什么缺点呢？
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
大数据时代对数据处理能力的要求比较高，因而衍生出了很多种数据处理软件，比如能够储存大量数据的数据库数据库分为很多种类型，传统数据库主要是集中式数据库，目前出现了新型的分布式数据库，下面为大家简单介绍分布式数据库有什么用？以及分布式数据库的总体特征有哪些？
分布式配置中心是目前比较热门的一个概念，通过分布式配饰中心，我们可以更好的对应用程序进行统一配置和统一管理。公司一般都拥有自己的技术人员和操作人员，那么分布式配置中心怎么设计呢？设计分布式配置中心麻烦吗？
Couchbase 是一个具有高性能、可扩展性和可 用性强的数据库引擎。它可以让开发人员通过 NoSQL 的键值存储（二进制或者JSON）或者使用 N1QL 的形式对数据进行操作（N1QL 是非常类似于 SQL 的一种语法操作 JSON 数据的方式）。以现在整体架构来看，Couchbase 是往分布式数据库的方向发展下去。
在上期，我们提到了，以NFS，CIFS(SAMBA)为代表的资本主义时代的存储技术，虽然实现了远端主机跨越互联网访问共享的数据，极大地提升了生产力，但集中式存储主控(俗称机头)的处理能力成为了IO和吞吐能力的瓶颈，正如资本主义生产关系下，生产资料私有制约束了生产力的进步。
如果信息量并不是很多的话，储存起来并没有什么难度，假如信息量达到了一定规模，那么储存难度非常高，这个时候就需要借助数据库的帮忙，数据库类型有很多，每种数据库的优点各不一样。下面要为大家介绍的是分布式数据库系统，比如分布式数据库系统由什么组成以及分布式数据库有什么优缺点。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
这篇的主要内容是浅淡下IPFS(星际文件系统)和Filecoin(文件币)，途中讲讲分布式网络有关的故事。之前有很多人由于区块链大火而加入这个乱局中，其中文件币(Filecoin)有一个虚拟货币的名称，依附于看起来高大上的IPFS项目，在一段时间内也曾售价大涨，成为备受期待的明星项目，但它实际又是怎么样的呢？
https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/51445087
分布式配置中心不管是在互联网企业还是在互联网公司都有比较广泛的使用，但是很多人都想知道分布式配置中心怎么写，其实如果拥有一定的技术和专业能力的话，也是可以自己写分布式配置中心的，下面就为大家简单介绍分布式配置中心怎么写？
云数据库的功能是很强大的，而且云数据库主要分为两大类型，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库，也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库？分布式数据库和关系型数据库区别有哪些？
网络信息的发展也使得数据的数量越来越庞大，想要除草如此庞大的数据，需要借助数据库的帮忙，目前数据库的种类非常多样，其中分布式数据库是一种较为新兴的数据库类型，下面为大家简单介绍分布式数据库系统是什么？以及分布式数据库系统主要有哪些优点？
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关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
etcd 是一款兼具一致性和高可用性的键值数据库，简单、安全、快速、可信，目前是 Kubernetes 的首要数据存储。我们先来看一段 etcd 官方对于名字的解释。
大数据领域包含哪些职位？ 在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类： 大数据工程 大数据分析 这两个领域互相独立又互相关联。 数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。对应技能为下图中粉色圈。 数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取。数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。对应的职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。对
目前的互联网 HTTP协议 中心化严重，各种问题日益突出，http网络在下载文件和浏览网页时，只能一次从一个数据中心获取信息，当数据中心有问题、出现故障时，就会出现数据信息丢失或者网页无法找回。
📷 作者：JRChian 来源：techbang 比特币最近又涨到了新高，你也可以听到各种虚拟货币打算ICO。也因为比特币的关系，“区块链”这个名词常常伴随着比特币一起出现，区块链似乎和比特币画上了等
缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向吃就层数据库查询，发现也没有，于是本此查询失败。当用户很多的时候，缓存没有命中（秒杀）于是都去请求持久层，这会给持久层数据库造成了很大的压力，这时候造成了很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
Memcached 是一种用于分布式应用的一种缓存机制。应用也比较广泛。这里来学习一下。 首先Memcached 是分布式网站架构都需要用到的缓存机制。缓存就是服务器利用多余的空间上开辟了一个储存空间，在这片储存区域中，我们放入key-value形式的数据。这样的话，前端发来的请求在这片缓存中如果可以得到解决，就不要去访问数据库了。在Web中，最耗费时间的操作就是去数据库中查询，取出数据。如果一个界面，每次都要加载固定的信息，这些信息储存在数据库中，那么每次很多用户同时加载，就要耗费很长时间，但是把这些数据
ipfs是什么？相必很多人都有这种疑问，ipfs是一个热门名词，想了解ipfs，但又一无所知。那么关于ipfs项目，今天小编带大家来了解一下！ipfs是什么？ipfs项目合法吗？
随着移动互联网技术的快速发展，在新业务、新领域、新场景的驱动下，基于传统大型机的服务部署方式，不仅难以适应快速增长的业务需求，而且持续耗费高昂的成本，从而使得各大生产厂商以及企业只能望洋兴叹。此时，分布式系统的出现无疑给大家带来了些许振奋。而后随着大数据、区块链技术以及云计算技术的蓬勃发展，使得将分布式系统推向新的高潮。
服务器需要储存的内容有用户数据、直播间录像、系统后台数据等，这些都需要消耗大量的空间，尤其是直播间录像，除去这些耗费空间的内容外，剩下的空间多少决定了服务器能否响应正常的用户请求。举个例子，在手机内存不足的情况下，可能会出现应用程序打不开的现象，同理，服务器的内存不足，也可能存在用户请求无法反馈的问题。
原文作者：微软云信息服务实验室研究员Dhruv Mahajan, Sundararajan Sellamanickam, Keerthi Selvaraj 译者：张彤 如今，各类企业都在积聚越来越庞大的数据资产，比如用户行为、系统访问、使用模式等数据记录。而运用像微软Azure机器学习平台这样的云端服务平台，企业不仅仅可以用它来储存数据，做一些经典的“后视”商务智能分析，更能使用云端的强大力量做出具有“前瞻性”的预测分析。使用Azure机器学习这样的现代化工具，企业可以获得关于其业务未来发展的切实见解
短视频的火爆基于他对于移动互联网时代用户触媒习惯的符合，另一方面，基于各类互联网平台的产品功能、用户群体以及短视频内嵌需求的差异性，也给予了“短视频+”不同的滋生土壤。而各种短视频程序琳琅满目，最关键的始终是以下这两点。
Hydra（九头蛇），分布式任务处理系统，由社交标签服务提供商AddThis六年前开发，现在已得到Apache的开源许可，就像hadoop一样，只是还没有Hadoop那样的知名度和声势。Hydra的创造者称，该“多头”平台非常擅长处理一些大的数据任务——对非常大的数据集进行实时处理，这样的任务恐怕会让那只大象（Hadoop）很头疼。 Hadoop仍然是一个储存大量数据的优秀平台，但很多公司面临着另一个问题，我们将数据存储到Hadoop之后如何去分析数据，无论是Hive还是Pig都需要方便地访问Hadoop中
ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段： 以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不
前言： 众所周知，ONOS是一款面向运营商的开源SDN网络操作系统，主要面向服务提供商和企业骨干网等重要的生产环境。为了满足对可靠性、灵活度的需求，ONOS采取了分布式而非集中式的控制。本文就对ONO
数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程，以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单，以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度：
在云计算蓬勃发展之后，雾计算等概念也相继涌现。最近两年，边缘计算又成为另一个令人眼花缭乱的概念。有人预言：边缘计算将替代云计算。那么边缘计算究竟是什么鬼？
由于最近在项目中接触使用到了ElasticSearch，从本篇博客开始将给大家分享这款风靡全球的产品。将涉及到ElasticSearch的安装、基础概念、基本用法、高级查询、中文分词器、与SpringBoot集成进行接口开发等相关知识。
网络游戏和其他互联网服务一样，需要面对承载海量用户的压力，同时还需要满足游戏所要求的低延迟、业务逻辑高复杂度的特性。腾讯游戏研发部资深架构师韩伟为大家带来了“解谜腾讯游戏海量服务架构”的主题分享。
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码，可见，大数据技术在当今乃至未来的重要性！
接下来，我们会利用Scrapy-Redis来实现分布式的对接。 一、准备工作 请确保已经成功实现了Scrapy新浪微博爬虫，Scrapy-Redis库已经正确安装。 二、搭建Redis服务器 要实现分布式部署，多台主机需要共享爬取队列和去重集合，而这两部分内容都是存于Redis数据库中的，我们需要搭建一个可公网访问的Redis服务器。 推荐使用Linux服务器，可以购买阿里云、腾讯云、Azure等提供的云主机，一般都会配有公网IP，具体的搭建方式可以参考第1章中Redis数据库的安装方式。 Redi
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。
近期在考虑实现一个基于diff模式的笔记存储算法，具体是这样的：客户端触发存储逻辑时，首先会将文本T与前一次存储的文本S进行diff比较，生成一个patch，这个patch应用在文本S上，就能生成文本T，也因此，笔记的存储不再是单纯的将文本存在数据库中，而是一个类似于git的带有版本号的log，通过历史log生成最终的文本。
分布式配置中心是目前比较热门的一个概念，使用分布式配置中心就可以避免操作过程中的麻烦，能够起到事半功倍的绝妙效果。一般来说分布式配置中心都是直接购买那些服务开发商的，但是如果技术能达到要求的话，也可以自己写分布式配置中心，那么怎么写分布式配置中心呢？
正如英国作家乔治奥威尔在《1984》中描述的，看似自由的社会，实际上由资本这个看不见的“老大哥”在幕后掌控一切那样，在容器与云原生的世界里，也有一个“老大哥”在看着你——
分布式配置中心主要是针对分布式技术而出现的，目前的网络大环境是分布式网络环境，使用分布式配置中心能够在最大程度上提高工作效率，并对文件进行实时更新和统一管理的操作。目前市面上的分布式配置中心数量有很多，各种分布式配置中心的具体情况和优缺点也不一样，那么分布式配置中心哪几种比较好？哪款分布式配置中心更合适？
目前网络上的电子数据越来越多，如果使用单节点的硬盘就会出现储存能力的问题，所以大多数硬盘都是多个节点的，在多个节点的硬盘中，如果想进行配置的话，就需要应用到分布式配置中心，分布式配置中心分为很多种类型和品牌，下面为大家简单介绍python分布式配置中心的内容。
最近一直流行一个很火的词“大数据”，一问周围人却发现大家也说不出个所以然来，于是小编精心搜集了大量资料，和读者一起来探讨这大数据时代该怎么玩？ ▼ 首先，都说大数据，那么，数据到底大到何种境地了呢？ 如果我们以1byte为计量单位的话 当我们还在计较几百MB的流量时(鄙视个别土豪秀GB级的流量)，已经有人在研究BB级数据啦！！！ 什么！你还不知道什么是BB？！有图有真相！！！ 看到这里，小编此刻的表情是这样的 通常来说，我们口中的大数据至少是TB级别的。那么问题来了，要这么多数据做甚？ ▼ 一
在没有使用消息系统之前，许多传统的系统业务对于消息的处理一般会采用串行方式或者并行方法；
早期在系统规模较小的时候，系统的运维主要靠运维人员手工完成。随着业务的急剧膨胀、微服务化，运维面临巨大的挑战，日志数据管理也面临各种问题：
分布式配置中心主要是针对分布式技术而产生的，在目前这个分布式技术的大环境下，分布式配置中心能够有效提高工作的效率，还能够对配置文件进行实时更新，统一管理等相关操作，目前市场上的分布式配置中心有很多种类型，各种类型所适应的具体情况以及优缺点也不一样，那么究竟哪一款配置中心更好呢？下面为大家简单进行分布式配置中心对比。
Hadoop，是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。
想要对应用程序进行配置，一般情况下都要使应用程序停止逆游，但是应用程序一旦停止运营就会引发一系列的问题。其实应用程序在动态的状态下也是可以进行修改的，这就是对系统进行动态的调整，也就是平时所说的热更新，那么分布式配置中心如何热更新呢？分布式配置中心热更新麻烦吗？
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