[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-90ZtG0tw-1687771442157)(https://juicefs.com/docs/zh/assets/images/juicefs-arch-new-ab6339cb1408945cc9b70dc091c523c5.png)]
2006年末发起，根据Google的Chang等人发表的论文“Bigtable：A Distributed Storage System for Strctured Data“来设计的。
自2018年以来，受“华为、中兴事件”影响，我国科技受制于人的现状对国家稳定和经济发展都提出了严峻考验。目前我国IT架构体系严重依赖国外产品，金融行业尤其明显。大部分传统银行的关键账务系统都架设在IBM的大型机、小型机之上，数据库使用Oracle及DB2，存储采用EMC。在美国不断加大对我国技术封锁背景下，银行IT产业自主可控的必要性和紧迫性凸显。
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能共享文件系统，在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性，可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统” 。就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目。HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是 HBase 基于列的而不是基于行的模式。
互联网的系统常常面临庞大的用户群体，意味着系统需要时刻面临着大量高并发请求，海量的数据存储等问题的挑战，在解决这些问题的同时还要保证系统的高可用性。同时互联网行业更新迭代快，很多互联网巨头的发展初始阶段，为了快速把产品上线发布以占据用户流量，会以最简单的应用架构形态对系统进行部署，不会过多地考虑未来的应用架构的发展，所以很多互联网公司发展到一定规模，都会进行相应的架构重构与改进，以便适应业务的发展。
Hadoop 中的 HDFS 是文件存储的基础，但是如果要对存储在 HDFS 中的文件进行更改、删除等操作会十分费劲。这是由于 Hadoop 只能执行批量处理，且只能以顺序方式访问数据，当需要更改数据时，必须搜索整个数据集，从海量文件数据中取出需要进行更改的内容，读取内容，进行更改操作，然后再写回文件对应位置。这个过程既耗时又繁杂，有没有更好的可以随机访问数据的办法？
对于文件系统而言，其读写的效率对整体的系统性能有决定性的影响，本文我们将通过介绍 JuiceFS 的读写请求处理流程，让大家对 JuiceFS 的特性有更进一步的了解。
我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》，这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
HBase表，本质是以Key-Value的方式存储，然后使用二维表的形式进行组织。每张表都属于一个NameSpace（命名空间）之下，它是对表的逻辑分组，类似于关系数据库中的Database；利用命名空间，在多租户场景下可做到更好的资源和数据隔离。
在这篇博客文章中，我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。
本书相对比较基础，不是那种大规模程序设计、高并发设计等等，主要是针对程序员的一些基本素质和一些基本常规编程设计做一些梳理和规范，对于初入职的程序员，养成这些良好素质是非常有必要的；对于已经入职多年的程序员，回顾一下本书，然后结合自身情况看看是否能够基本达到本书中的一些素养也是有必要的。
SeaweedFS 是一款高效的分布式文件存储系统，最早的设计原型参考了 Facebook 的 Haystack，具有快速读写小数据块的能力。本文将通过对比 SeaweedFS 与 JuiceFS 在设计与功能上的差异，以帮助读者进行更适合自己的选择。
本文作者：康凯森，来源于：https://blog.bcmeng.com，文章写的非常详细，从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的，一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。
随着微服务的概念逐渐被人们接受，大家都在努力将自己的应用系统向微服务框架转型。在我们研发微服务框架的时候，就发现随着服务数量的增多，服务接口定义就需要一套统一数据标准来支撑；在对服务接口做实参的时候，频繁的且重复性的赋值让人很抓狂。本文将阐明我们面临这些问题是如何解决的。 本文目录： 一、什么是报文 二、报文为什么需要规范 三、常规的报文规范 四、微服务下的报文规范面临的问题 五、元数据驱动的微服务报文 六、技术实践 一、什么是报文？ 报文(message)是网络中交换与传输的数据单元，即站点一次性要发送的
PolarFS 主要由两层组成，一层是存储管理层，上面一层是文件系统元数据和提供文件系统API层，存储层负责所有节点的磁盘资源，并为每个数据库实例提供数据库卷。文件系统层在此基础上提供文件管理，负责文件系统元数据并发访问的互斥。
企业在进行营销推广时，广告投放通常是必备环节之一。为了避免投放“乱烧钱”，在大规模投放前，企业和广告优化师都会希望在多种广告策略中，找准效果更好策略才进行投放。早期这样的方案决策只能通过“拍脑袋”，或者简易的分流投放测试来粗略进行。在火山引擎AB测试推出“广告投放AB实验”后，可逐步支撑企业快速、科学地验证不同投放策略的平均转化成本数据效果，并根据实验报告得到计划中不同素材、不同落地页、不同人群包、不同预算等变量到底哪种更好。
在100+的主题功能中，以下将尝试通过几个维度来作简单的梳理，希望能够对初次接触的朋友们可以更加清晰地了解Excel催化剂能够给自己的日常工作带来哪些的便利和帮助。
一般系统的服务划分有以下两种维度： 按模块划分 这个比较适用于偏业务的场景：复杂的系统，最好先按业务领域横向拆分成可独立部署的子系统，每个子系统内部再按技术纵向拆分成不同的子模块。 按角色划分 这个比较适用于基础服务类的场景：一个大系统，每个服务看起来关联都很紧密，存在相互的调用关系。这时候可以考虑它们各自承担的角色和使命。 核心原则 单一职责：能不能用一句话说清楚这个服务的职责？非要分成两句话，那就分成两个服务。 在核心原则的基础上，符合下面的原则是一个比较好的实践： 松散耦合原则 可复用性原则 服务自治
也就是我们所谓的"客户端",Client作为访问数据的入口,包含访问hbase的API接口,维护着一些cache(高速缓存存储器)来加快hbase的访问。
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、稀疏的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
并行化、断点续分析、输出集合、基于阴性对照识别污染、宏基因组学工作流程(即将推出！)
order by：order by 是要对输出的结果进⾏全局排序，这就意味着只有⼀个reducer才能实现（多个reducer⽆法保证全局有序）但是当数据量过⼤的时候，效率就很低。如果在严格模式下（hive.mapred.mode=strict）,则必须配合limit使⽤
近日，北京金融科技产业联盟发布了《分布式数据库单元业务应用研究报告》（以下简称：报告），腾讯云是报告的主要参编单位之一。报告分析整理了金融机构分布式数据库在单元化场景部署实施的需求，从单元化拆分、单元与分布式数据库部署对应、单元扩容、高可靠、灰度发布、数据同步及运维解决方案等多方面阐述分布式数据库在单元化业务场景下的部署思路，并提供了多个金融行业典型案例，为金融机构在单元化业务应用场景中使用分布式数据库提供参考。 图：《分布式数据库单元业务应用研究报告》 在金融行业中，腾讯云数据库TDSQL迅速抓住了国内
1 包含访问hbase的接口，client维护着一些cache来加快对hbase的访问，比如regione的位置信息。
DataLeap是火山引擎数智平台VeDI旗下的大数据研发治理套件产品，帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设，降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。
各位好！很高兴能与大家分享“元数据驱动的微服务架构”。 本次分享有两个部分：1、微服务架构需要元数据，2、介绍微服务与元数据的关系。下期会分享：微服务中元数据的价值。 一、微服务架构需要元数据 企业
拆分了一下自然框架，似乎又绕回去了。以前是多个项目分开放的，有人说太分散了，还得一个个下载，麻烦。于是就做了一个解决方案，把项目都放在了一起。 现在呢，QuickPager分页控件比较完善了，有人只想看分页控件的代码，其他的不想看，东西太多了乱。想一想也是，那么就拆分一下吧。原来自定义控件都是放在一个项目里的，编译后生成一个dll，版本号也只有一个。这样版本号就很难管理了，有任何一个控件升级，整个版本号都要升级，因为就是一个版本号。这样版本号就不大够用了。所以以前的源码下载，我只写上传日期而没有写版
python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库，即xlrd是读excel，xlwt是写excel的库。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。建立在 HDFS 之上。Hbase的名字的来源是 Hadoop database，即 Hadoop 数据库。HBase 的计算和存储能力取决于 Hadoop 集群。
多活成本比较高的，双活是两倍，三活可能成本会低一些，但三活的难度更大。因此没有办法对所有业务进行多活，只能对主线做多活。
2017年的9月份，阿里宣布重启Dubbo的开发维护，并且后续又将Dubbo捐献给了Apache，经过多年的发展已经发布到3.X版本了，Dubbo重启维护之后是否有值得我们期待的功能呢，下面就来看看吧。
Systemd 作为 Linux 的系统启动器，功能强大。 本文通过一个简单例子，介绍 Systemd 如何设置定时任务。这不仅实用，而且可以作为 Systemd 的上手教程。 一、定时任务 所谓定时
在很多微服务化的文章中，很少会把持续集成放在第一篇，因为大多数的文章都会将如何拆的问题，例如拆的粒度，拆的时机，拆的方式。
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。 官方网站：http://hbase.apache.org – 2006年Google发表BigTable白皮书 – 2006年开始开发HBase – 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 – 2010年HBase成为Apache顶级项目 – 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了。 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
Vitess，作为海外最为知名的分库分表产品，一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品，特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
最近的课程涉及的知识比较庞杂、又是临近期末，前面网络相关的笔记都尚未完成写作，后续会尽力补上。
1、将一张很长的表拆分成多张较小的表，使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名。
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符，并行执行和串性执行相比，在成本优化器CBO看来，并行执行的成本更低。
Docker镜像是Docker容器的构建块，是一种轻量级、独立的可执行软件包。它包含了运行应用程序所需的所有代码、运行时、库、环境变量和依赖项。镜像可以看作是一个只读的模板，用于创建容器实例。概念上，Docker镜像是由一系列文件系统层叠加而成的，每一层都代表一个特定的修改或添加。这种分层的结构使得镜像可以高效地共享和重用，同时也允许快速的部署和扩展。 Docker镜像的作用主要体现在以下几个方面：
译自：Fast Copy-On-Write within Apache Parquet for Data Lakehouse ACID Upserts
本文主要介绍HDFS Federation（联邦）相关知识，为后续文章《如何为CDH集群启用Federation（联邦）》做一个简单的铺垫。Federation即为“联邦”，该特性允许一个HDFS集群中存在多组Namenode同时对外提供服务，分管一部分目录（水平切分），彼此之间相互隔离，但共享底层的Datanode存储资源。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
