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2.1.5 数据模型与很多其他的文件系统类似，HDFS也使用了数据块来作为它的最小数据存储单元。正如同在RAID技术小节里介绍的那样，HDFS通过将底层物理的文件系统抽象成逻辑数据块，从而突破了单机磁盘的物理存储极限（类似RAID 0），同时也提升了读写性能（类似RAID 1），
段能够高效的共享数据。RDD的设计者们洞穿了这一现象，于是通过高效的数据共享概念和类似MapReduce的操作设计了RDD，使得它能模拟迭代式算法、关系查询、MapReduce和流式处理等多种编程模型。同时它也是一个可容错的、可并行的数据结构，可以让用户指定将数据存储到磁盘和内存
软件架构设计-五视图法 https://www.cnblogs.com/pinenut/p/11811896.html 架构组在一个企业中职责是什么？ 是否做了架构组应该做的事？ 需求如何快速出架构设计？ 根据5视图法，提供架构设计模板文件，对开发人员做必要的培训 人才招聘方法论？
2.3.2 数据模型HBase是一个NoSQL数据库，它通过一个四维数据模型定义数据，如图2-7所示。RowKey：HBase中的每行数据都必须拥有一个唯一的行键，它类似于关系型数据库中的主键。Column Family：HBase中的每个列都归属于一个列簇，它类似于子表的概念。
2.2.4 数据模型Zookeeper将Znode的数据保存在内存中，这是它能实现高吞吐量和低延迟性能的重要原因。为了增强可靠性，Zookeeper会同时将这些数据以操作日志和快照的形式持久化到磁盘之上，以免进程重启的时候数据丢失。Znode节点分为三种类型，它们分别是：Persistent
型和格式的数据，以满足不同的分析需求。 数据湖可以支持实时数据处理和大数据分析，提供更快速的洞察和决策。 数据湖与数据仓库的结合： 数据湖和数据仓库并不是相互排斥的概念，实际应用中它们可以结合起来构建更强大的数据架构。 将数据湖用作数据存储层，可以捕获原始数据，并通过ETL流程将其转换为数据仓库中的结
Oracle中的数据字典有静态和动态之分。静态数据字典主要是在用户访问数据字典时不会发生改变的，但动态数据字典是依赖数据库运行性能，反映数据库运行的一些内在信息，所以在访问这类数据字典时往往不是一成不变的。以下分别就这两类数据字典来论述。 1.1 静态数据字典 这类数据字典主要是由表和视图组成，应该注意的是，
美团: 数据同步到仓库的架构实践 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关
一、负责收集数据的工具：Sqoop（关系型数据导入Hadoop）Flume（日志数据导入Hadoop，支持数据源广泛）Kafka（支持数据源有限，但吞吐大）二、负责存储数据的工具：HBaseMongoDBCassandraAccumuloMySqlOracleDB2HDFS（Hadoop
文章目录 目录 三层网络架构 核心层（Core Layer） 汇聚层（Aggregation Layer） 接入层（Access Layer） 三层网络架构的设计原则 三层网络架构的特点 三层网络架构面临的问题 STP 协议既是良方又是毒药
1、请问老师，图1这里操作页面跳转，如何将pdf文件传递到图2详情页呢？目前只能获取到文件名和加密信息2、如图2，使用iframe预览，控件无法被识别。默认转为字符串了。。3、图3为代码，div等控件可以识别。但是iframe无法识别。
>>回到总目录<< 文章目录 架构的本质 软件架构 软件架构风格 架构的作用 练习题 架构发展历程 架构4+1视图模型 练习题
业内部进行数据分析或者数据挖掘之类的应用，则需要通过从不同的数据库中进行数据抽取，将数据从数据库中周期性地同步到数据仓库中，然后在数据仓库中进行数据的抽取、转换、加载（ETL），从而构建成不同的数据集市和应用，提供给业务系统使用。图1-2 微服务架构
的数据库，这种模式解决了业务系统拓展的问题，但是也带来了新的问题，那就是业务交易数据过于分散在不同的系统中，很难将数据进行集中化管理，对于企业内部进行数据分析或者数据挖掘之类的应用，则需要通过从不同的数据库中进行数据抽取，将数据从数据库中周期性地同步到数据仓库中，然后在数据仓库中
每个构件都有一组输入和输出，构件读输入的数据流，经过内部处理，然后产生输出数据流。这个过程通常是通过对输入数据流的变换或计算来完成的，包括通过计算和增加信息以丰富数据、通过浓缩和删除以精简数据、通过改变记录方式以转化数据和递增地转化数据等。这里的构件称为过滤器，连接件就是数据流传输的管道，将一个过滤器的输出传到另一个过滤器的输入。
在数据库管理中，随着数据量的不断增长，单台服务器可能无法满足数据的存储和查询需求。为了解决这个问题，数据库分区技术应运而生。分区是将大表或索引分解为更小、更可管理的部分的过程。本文将详细介绍数据库分区，以及水平分区和垂直分区的区别。数据库分区的好处提高性能：通过将数据分散到不同的
Alibaba 相关组件 2、架构演进 微服务架构本身发展了近十年，而之所以诞生了微服务就需要了解一下服务架构演进的历史啦！服务架构大致经历了单体架构、垂直架构、SOA架构和微服务架构的演进历程，接下来我们一起看看这些架构！ 2.1 单体架构 单体架构指的是，将整个系统所有的功能
典型分布式数据库系统架构数据库系统架构典型的架构有Shared Everything、Shared Memory、Shared Disk和Shared Nothing。这里Share的资源主要是指内存，磁盘。单机数据库系统称为shared everything，因为是单机节点，有
2.4.6 单一集群架构通过上面的介绍我们不难发现，ResourceManager、NodeManager和Container组件都不关心具体的应用程序或任务的类型，只有ApplicationMaster才是应用类型相关的。YARN通过使用开放ApplicationMaster的
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