作者：李跃森 2016年7月，腾讯云对外发布云数据库PostgreSQL，提供腾讯自研的内核优化版和社区版两个版本，以及提供分布式集群架构（分布式集群内部代号PostgreSQL-XZ）两种方案。 本
微信,说去测测 PolarDB for PostgreSQL , 业界大佬发话,岂敢不从. 下面是大佬给留下的问题,从这些问题看,都是对PG存在的一些问题的改进.
这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
本文介绍了分布式数据库在金融互联网场景下的数据治理挑战和实践，重点介绍了PGXZ在微信支付项目中的数据治理方案，包括数据治理工程、数据治理平台、数据治理规范、数据治理流程、数据治理评估等方面的内容。通过严格的数据治理，可以提升数据质量、降低数据不可用风险、提升数据使用效率、提升数据价值。
在现代的分布式系统中，Master 节点扮演着关键的角色，确保集群的稳定性和高可用性。我们将在本文中详细解释 Master 节点的作用、其在分布式系统中的应用、以及如何实现一个简单的示例。
第2章 Druid的架构 Druid总体包含以下5类节点： 中间管理节点（middleManager node）：及时摄入实时数据，已生成Segment数据文件。 历史节点（historical
第一次知道数据库，是在大学时的数据库课程，那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后，才知道除了MySQL，Oralce这类关系数据库之外，还有NoSQL。 印象中，当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性，发展迅速。但技术并非一成不变，二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去，NewSQL出现，就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
上一篇介绍了伪分布式集群的搭建，其实在我们的生产环境中我们肯定不是使用只有一台服务器的伪分布式集群当中的。接下来我将给大家分享一下全分布式集群的搭建！
在稳定性要求较高的场景中，例如：金融交易系统，airflow一般采用集群、高可用方式搭建部署，airflow对应的进程分布在多个节点上运行，形成Airflow集群、高可用部署，架构图如下：
2020年7月13日，腾讯自研的分布式HTAP数据库TBase正式发布了开源V2.1.0版本，作为开源后的首次重大版本升级，TBase开源V2.1.0版本提供了许多令人兴奋的新特性，旨在通过更加丰富的维护与管理功能，提升大家的使用体验；同时，致力于更大限度地节省系统运行中的资源消耗，实现单位资源内的性能最大化；此外，TBase面向多中心多活架构的能力也得到了更进一步的增强。 为了方便大家对此次版本升级有更全面的了解，本文将对TBase开源V2.1.0版本的一些新特性及功能优化进行概括性解读。更详细、
腾讯云数据库TDSQL PG版(原TBase）分布式关系型数据库是一款面向海量在线实时分布式事务交易高性能数据库系统。面对应用业务产生的不定性数据爆炸需求，无论是高并发的交易还是海量的实时数据分析，TDSQL PG版都有足够能力处理。 在此基础上构造发行了具有功能更丰富、稳定性更好、兼容性更广、安全性更高、性能更强、扩展性极好的分布式数据库TDSQL PG版产品。本文由腾讯云数据库高级工程师谢灿扬先生带来分享，主要介绍企业级产品TDSQL PG版在分布式全局事务，数据安全，成本优化，复杂查询性能等方面做的工
前言 上一篇介绍了伪分布式集群的搭建，其实在我们的生产环境中我们肯定不是使用只有一台服务器的伪分布式集群当中的。接下来我将给大家分享一下全分布式集群的搭建！ 其实搭建最基本的全分布式集群和伪分布式集群基本没有什么区别，只有很小的区别。 一、搭建Hadoop全分布式集群前提 1.1、网络 1）如果是在一台虚拟机中安装多个linux操作系统的话，可以使用NAT或桥接模式都是可以的。试一试可不可以相互ping通！ 2）如果在一个局域网当中，自己的多台电脑（每台电脑安装相同版本的linux系统）搭建
很久之前有个客栈，由于客流量众多，所以有两个人在前台负责办理入住退房。它们共同维护了一个bitmap，凡是某间房已入住，则标记一个黑点，白点则表示该房无人住。但是这个bitmap只有一份，两个人都要使用，很不方便。于是将其复制了一份，每人各记录各的。这就产生了问题，这两个人相互都不知道哪间房退房了以及哪间空房被入住了。于是他们约定，在更改bitmap时，要向对方吼一声，对方把接收到的变更跟着落地到自己本地的bitmap中。这就是缓存一致性的基本原理。欲知详情，往下看。
单节点部署在并发量很小的时候还是挺正常的，整个流程的响应速度也算乐观，但是订单系统或库存系统其中任意一台服务down掉，都会中断整个业务流程。（耦合度过高，存在单点故障）。因此才决定要改用分布式集群部署方案解决单点故障，提高系统可用性。
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
这是官方的数据，存在夸大成分，不过在国外小微企业应用很广，目前有超过1.2万个APP
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
本文只讲一个很简单的问题，YCSB对HBase集群的测试。虽然网上有很多介绍YCSB测试HBase的文章，但都是针对本地HBase伪分布式集群的。大家都知道，稍微正式一些的压测都会要求测试客户端与目标集群分离部署，而且伪分布式集群通常不会在生产环境下使用，本身也没有太大的压测意义。本文会着重介绍一下压测远程HBase完全分布式集群的不同之处。
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，它是横向扩展的。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。 HBase提供对数据的随机实时读/写访问，可以直接HBase存储HDFS数据。 准备 安装JDK1.8+ 下载 hbase-2.0.0-beta-1-bin.tar.gz 包，并解压到 /apps/目录下。 修改 conf/hbase-env.sh 文件，设置 JAVA_HOME 变量 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_112 单机模式 单
近期，2022 WOT全球技术创新大会在北京圆满落幕。今年的WOT大会是51CTO为中国技术社区精心打造的WOT 2.0升级版，纵览全球最新技术趋势，紧跟国家重点技术战略方向，邀请各行业顶尖技术领袖把脉未来，深度分享独家技术干货。 随着云计算时代的到来，越来越多的行业正面临新型企业级信息化以及快速实现国产化的转型升级需求。凭借高性能、可扩展、高可用等特性，分布式数据库正在成为各行业数字化转型的重要支撑。腾讯云数据库专家团携企业级分布式数据库TDSQL亮相WOT《分布式数据库前沿技术》专场，分享腾讯云数据库在
一、为什么需要hadoop？ 在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通
前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！
不要想着我咋反复横跳，一会儿 mesh简介一会儿又跑回 docker，然后又 istio 简介又跑回 kubernetes 架构。看上面。
5月29日， DataFunSummit——多维分析架构峰会“HTAP 引擎论坛”如约而至，本论坛由腾讯云数据库技术总监李跃森老师出品。同时，论坛上，腾讯云数据库高级工程师陈再妮带来了主题为“TDSQL在HTAP领的探索与实践”的演讲分享，以下为分享回顾。 ---- 随着信息技术的不断发展，同时驱动催生许多新的业务场景，数据库领域也不例外。在当前大数据、云计算等信息化技术推动下，数据库诞生许多类型。 关于数据库的分类，第一种分类方式是，可以按照数据库的业务场景划分。一般我们在谈论数据库的时候，首先会问数据
在分布式集群中，高可用是一个必不可少的特性，作为整个分布式集群的注册中心也不例外，eureka提供了将本身注册为服务提供者的特性，能让不同的注册中心相互注册与发现，以防注册中心节点不可用导致整个分布式集群故障，以保证整个分布式集群的高可用特性。
Redis是业界著名的内存型数据库，提供了多种数据结构和强大的性能，可用于高速读写需求场景，适合实时读/写操作。在Redis中，通常有两种数据分片或高可用方案：主从复制和分布式集群。
OLTP 联机事务处理， on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ，强调内存各种指标的命令率 ，强调绑定变量， 强调并发操作 数据在系统中产生 ，对响应时间要求非常高， 用户数量非常庞大，主要是操作人员，数据库的各种操作主要基于索引进行。
Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
我个人比较推崇本地消息表模式来实现最终一致性。首先本地消息表的设计不仅可以解决事务一致性的问题，对于消息队列常见问题中的消息丢失与消息幂等其实都是可以通过本地消息表来解决；其带来的好处是多重的。
---- 软件准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机，主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 spark安装包 下载地址：https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/ 我用的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 要根据自己机器中的hadoop版本选择对应的spark版本 ---- (1) 把安装包上传到服务器并解压 [root@repo soft]# tar -zxvf spark-2
本文主要探讨了分布式和负载均衡在大型分布式系统中的重要性，以及如何在分布式系统中实现负载均衡。通过引入负载均衡器，可以在高并发情况下，将用户请求分发到多台服务器上，避免单个服务器过载。同时，文章还提到了分布式系统中的数据一致性问题，并针对该问题提出了一种解决方案。此外，文章还介绍了常用的负载均衡算法，并提醒大家在实际应用中要注意均衡策略的选择，避免出现单点故障和性能瓶颈。
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。
如此复杂的业务关系， 想要靠人来解决是不可能的， 所以微服务提供了一个组件—–注册中心
系统安全一直是在系统开发中不可规避的问题，而权限控制又跟系统安全密不可分，大到用户的访问，小到一个页面的按钮，都有可能涉及到权限的控制。而renren-security便给我们提供了一套权限系统开发的解决方案。
针对第一个问题,图片通过Web应用上传之后不能保存在本地,应该使用专门的图片服务器或者分布式文件系统进行存储. 具体实现方案如下:
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
《一脸懵逼学习Hadoop-HA机制（以及HA机制的配置文件，测试）》文章介绍了Hadoop-HA机制，包括两个NameNode节点、Standby状态以及元数据共享存储等问题。文章还介绍了如何避免状态切换时的脑裂现象，以及Hadoop分布式集群HA模式的部署方法。
【学完本节课你将掌握如下知识】 1、分布式缓存中间件选型 2、Redis作为单线程模式为什么效能还这么高？ 3、Redis服务安装机常用命令解析 4、如何实现Redis数据持久化 5、Redis内存管理之缓存过期机制 6、Redis高可用模型主从架构搭建 7、Redis故障转移哨兵模式分析 8、Redis分布式集群架构实战
当前社会，人们越来越享受互联网带来的种种便利，同时也对互联网产品有了更高的要求，比如更快的响应速度和更稳定的服务；另一方面，互联网产品在不断发展的过程中也面临着非常多的技术挑战，比如服务化、分布式、并行计算等，那么，Akka在其中的哪些领域可以一展身手呢？
ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。适合巨量数据环境下用户数据查询、数据分析等工作。ClickHouse 简称为 CH，是近2年日益火起来的一款类数据库分析工具。
近年来随着网络的不断普及，DDoS攻击在互联网上的大肆泛滥，危害性不断升级，防护DDoS是一个系统工程，DDoS也就是分布式拒绝服务攻击，它使用与普通的拒绝服务攻击同样的方法，但是发起攻击的源是多个。现在的DDoS攻击是分布、协奏更为广泛的大规模攻击阵势，当然其破坏能力也是前所不及的，
文章介绍了分布式数据库在项目中的使用场景，以及基于腾讯云DCDB的具体实现方案，包括分表、分库、负载均衡、高可用等方面的内容。
redis集群的搭建 一： redis集群中：存在通过投票删除错误的节点（有半数以上投票通过，可确定被投票的节点已经错误fail） 架构细节: (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机
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