这个工程是对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现，它包含一个针对http://www.woaidu.org/ 网站的spider， 将其网站的书名，作者，书籍封面图片，书籍概要，原始网址链接，书籍下载信息和书籍爬取到本地： 分布式使用redis实现，redis中存储了工程的request，stats信息，能够对各个机器上的爬虫实现集中管理，这样可以解决爬虫的性能瓶颈，利用redis的高效和易于扩展能够轻松实现高效率下载：当redis存储或者访问速度遇到瓶颈时，可以通过增大r
Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统，也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。
近日，有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热，CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下，分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群，参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师，C3核心成员李明宇，国防科学技术大学教授，CCF大数据专家委员会委员李东升，云人科技联合创始人兼CEO吴朱华，Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录： Q：有一个场景：每天有近百GB数据增加，数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适？ A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
它是mongodb的一个子模块,使用GridFS可以基于mongodb来持久存储文件.并且支持分布式应用(文件分布存储和读取).GridFS是mongodb中用户存储大对象的工具,对于mongodb,BSON格式的数据(文档)存储有尺寸限制,最大为16M.但是在实际系统开发中,经常会有上传图片或者文件的功能,这些文件可能尺寸会很大..我们可以借用Gridfs来辅助实现这些文件的管理. Mongo GFS的文件表是由 表名.files和 表名.chunks 构成，前者是文件信息构成，后者是文件的内容，两者通过
工作1-5年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？
工作1-5年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？ 敢不敢不给涨薪，就“挥一挥衣袖，不带走一个bug”？是不是提出要求后你的主管、经理立刻同意，为了把你留住。然而，现实往往是... 技术不过硬，其他的都免谈。 小编给大家罗列一下近期最常用，最火的技术，大家检查一下你是否可以硬朗起来。 阿里巴巴Dubbo+Zookeeper注册中心、阿里巴巴MyCat分库分表 JVM调优，垃圾收集器与内存分配策略，串行、并行收集器带来的作用 Redis缓存技术（sessio
NoSQL介绍： NoSQL数据管理系统是目前非常流行的一种非关系性、分布式、不支持ACID设计规范式的数据库；NoSQL简单的数据模型、元数据和数据分离、弱一致 性、高吞吐量、高水平扩展能力和低端硬件集群使其流行的主要原因，而mongodb就是NoSQL数据库一种非常流行的实现方式。 常见的NoSQL数据存储模型列式模型文档类型应用场景：在分布式文件系统之上提供支持随机读写分离的分布式数据库 典型产品：HBase、Hypertable、Cassandra 数据模型：以“列”为中心进行存储，将相同的列存储在
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
数据管理：数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储：应数据管理的需要而产生，存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
由于分布式系统所涉及到的领域众多，知识庞杂，很多新人在最初往往找不到头绪，不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。
一种项目对象模型，可以通过一小段描述信息来管理项目的各种依赖之间的关系，是一个项目管理工具软件。
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
网站的架构通常都是逐渐演化完善的，下面就是一个常规的成长过程 （1）初识阶段 一台服务器 最初的架构，应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上 （2）应用服务和数据服务分离 随着业务的扩展，一台
在Scale Out Camp上，Jared Rosoff以其简明、有效、富有趣味性且令人信服的方式，进行了一场关于MongoDB扩展的8分钟教程。这些策略不仅适用于MongoDB，对大多数数据库都同样有效：优化查询、了解工作集大小、调整文件系统、选择合适的磁盘以及分片。以下是对这五种策略的详细解析：
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
近日来，家住北京市朝阳区的程序员诸葛建国非常郁闷。因为他的公司审时度势，附庸风雅牵强附会的上了一套大数据系统，可谓麻雀虽小五脏俱全，包括了： 分布式文件系统HDFS 分布式数据库hbase,mongodb,kudu 分布式内存文件系统alluxio 用于多维分析的druid 实时流计算系统storm 正所谓，覆巢之下，安有完卵。这些产品虽然好用，但是却给诸葛建国带来了很多烦恼。为了安装软件，他要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器；为了修改某个参数，他又要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器；为了监控服
Netty的内存管理其实做的很精细，对HBase的Offheap化设计有不少启发。目前HBase的内存分配器至少有3种。可以预期的是，HBase2.0性能必定是朝更好方向发展的，尤其是GC对P999的影响会越来越小。
作者：java妞妞 来源：http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，O
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
流量调度：不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提)；主要功能；关键技术。
当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，中软卓越专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
提起大数据存储，NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分，而在不同场景下，NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB，就是NoSQL数据库当中的经典产品，也是大数据学习当中必须掌握的。今天我们就来讲讲MongoDB数据库入门基础。
MongoDB 因其灵活的文档模型、可扩展分布式设计广受开发者喜爱，在此基础上，MongoDB 4.0 推出了更强大的功能支持，目前4.0第一个RC版本已经发布，本文将介绍 MongoDB 4.0 核心的一些新特性。
键值数据库( Key-Value Database）会使用一个哈希表，这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value，即存储和检索具体的Value。
缓存系统：memcached（group cache）、redis、mongodb、Couchbase（CouchDB、Membase、CouchOne） http缓存：varnish、nginx、traficserver、squid 负载均衡：lvs、f5、nginx、haproxy 代理：nginx 集群操作系统（运行在单机系统上）：Mesos 集群管理：Kubernetes Web服务器：nginx、lighthttpd、apache、tengine WSGI实现： uWSGI、gunicorn We
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
假若我说有三个节点（计算机）要维护同一分数据，如果你对分布式系统并不了解，那么你可能会有什么问题呢，我想可能有两个最基本的问题： 为什么同一份数据要保存多分？ 这些节点数据要一致吧，否则同时从多个节点读的时候数据不一样？ 第一个问题，为什么要同一分数据要保存多分，是因为分布式系统中的节点都有一定的概率发生故障，虽然单个节点的故障概率比较小，但当系统规模不断上升，故障的概率就变大了许多。节点的故障会对系统的可用性、可靠性产生影响。当数据在系统中只有一份存储时，如果发生断电、主机crash、网络故
目录： 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： （二）分类： 文档型 key-value型 列式数据库 图形数据库 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： MySQL、SQL-Server、SQLite、MariaDB、ORACLE、PostgreSQL、… 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： CouchDB、MongoDB、 Redis、Voldemort、Oracle、Cassandra
文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 MongoDB介于关系数据库和非关系数据库之间。每一条记录就是一个文档（对应关系数据库的row），一批文档组成文档组（即集合，对应table），可以对文档的某些字段建立索引。可以像关系数据库一样去支持丰富的查询语言。
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近日来,家住北京市朝阳区的程序员诸葛建国非常郁闷,因为他的公司审时度势,附庸风雅,牵强附会的上了一套大数据系统,可谓麻雀虽小五脏俱全,包括了: 分布式文件系统HDFS 分布式数据库hbase,mongodb,kudu 分布式内存文件系统alluxio 用于多维分析的druid 实时流计算系统storm 正所谓,覆巢之下,安有完卵.这些产品虽然好用,但是却给诸葛建国带来了很多烦恼.为了安装软件,他要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器,为了修改某个参数,他又要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器,为了监控
CAP定理（CAP Theorem）是分布式系统中的一个基本理论，由计算机科学家Eric Brewer在2000年提出。它指出，在一个分布式系统中，不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）这三个特性。本文将详细探讨CAP定理的基本概念、三者之间的权衡，以及其在实际系统设计中的应用。
5月29日，MongoDB中文社区携手MongoDB官方和Tapdata一起在长沙开展2021年第一场线下大会。本次大会带来了包括MongoDB的典型应用案例，MongoDB的分布式能力、数据迁移技术架构、存储引擎相关技术分享，以及MongoDB在物联网实时数据融合平台、互联网证券及金融系统的实战经验。
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
上次发布内容： 如没有接上，可以查看下面原文： 6) 搜索 在电子商务平台中搜索是一个非常的重要功能，主要有接搜索词类目导航、自动提示和搜索排序功能。 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，这里不去论述哪种搜索引擎更好一些，不过选择搜索引擎除了基本的功能需要支持外，非功能方面需要考虑以下两点： a、 搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高可用性 b、 索引的实时性 c、 性能 Solr是基于lucene的高性能的全文搜索服务器，提供了比lucen
一、什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
随着计算机的飞速发展，网站产生了大量数据，数据规模远超传统数据库系统能够处理的规模，我们把具有量大，存储速度要求高，数据多样性丰富的特征的数据统称为大数据。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
hadoop是 Doug Cutting 在 Lucene 之后的一个项目 主要用于 计算 是一个 开源，可靠，可扩展 的分布式计算框架 主要有
SERVER-17397: Dropping a Database orCollection in a Sharded Cluster may not fully succeed 是MongoDB 里老大难的问题，库或集合删除操作如果没有完全执行成功，再新建相同名字的集合，可能导致读到老版本数据的问题。
云栖君导读： 分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。 分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。 我们先来简单看下 Elasticsearch 的架构。 1 Elasticsearch 集群架构 Elas
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