腾讯大数据总体架构图，首次对外公开！

「数仓宝贝库」，带你学数据！ 导读：腾讯作为国内体量最大的互联网公司之一，业务涵盖用户日常生活的方方面面，面对如此巨大业务数据量，如果不能对数据进行专业化处理并高效有序地存、管、用，如果不能使数据产生应有的价值，那么数据资产将会成为数据垃圾，成为社会和企业的负担。 大数据平台作为腾讯底

敏捷无敌之Gitlab CI架构流程详解

2.敏捷无敌之Gitlab CI架构流程详解 一 引子 在我们知道了Gitlab CI是什以及它能为我们带来什么，在我们利用Gitlab CI之前，需要先了解其架构流程，通过本节学习Gitlab CI的基础概念及相关元素，更加有利于之后的三篇实战理解，Gitlab CI基于自

大数据平台架构技术选型与场景运用

数据源往往是在业务系统上，大多数做数据分析的时候，不会直接对业务的数据源进行处理，这时就需要数据采集。 采集到数据之后，基于数据源的特点把这些数据存储下来。 最后根据存储的位置做数据分析和处理。 整个大的生态圈的核心就是数据采集、数据存储和数据分析。 数据源的特点 数据源的特点决定

《大数据技术丛书Flink原理、实战与性能优化》—1.2.2　大数据数据架构

1.2.2　大数据数据架构起初数据仓库主要还是构建在关系型数据库之上，例如Oracle、Mysql等数据库，但是随着企业数据量的增长，关系型数据库已经无法支撑大规模数据集的存储和分析，因此越来越多的企业开始选择基于Hadoop构建企业级大数据平台。同时众多Sql-On-Hadoo

mysql数据库集群架构主从、双主架构部署及数据备份

mysql主从与双主结构的优缺点：1.1主从结构：1.1.1 数据存在镜像和数据冗余，可以防止单一主机的数据丢失，提高数据的安全性。1.1.2在从服务器上做数据备份，这样不影响主服务器的正常运行。如mysqldump备份时会加表所。 1.1.3在从服务器上做数据报表和数据统计，这样可以避免生产服务器的访问压力过大；1

《大数据技术丛书 Flink原理、实战与性能优化》—1.2.2　大数据数据架构

1.2.2　大数据数据架构 起初数据仓库主要还是构建在关系型数据库之上，例如Oracle、Mysql等数据库，但是随着企业数据量的增长，关系型数据库已经无法支撑大规模数据集的存储和分析，因此越来越多的企业开始选择基于Hadoop构建企业级大数据平台。同时众多Sql-On-Hado

JS基本数据类型/引用数据类型详解

注：函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配基本数据类型的赋值，赋值的是变量值得副本，副本的修改不会影响到被赋值的变量值。便明了， var b = a;他们只是简单的交换了变量所存放的值。就不会在由关系了。引用数据类型上代码：对象是保存到堆内存中的。 <script>

《Flink原理、实战与性能优化》 —1.2　数据架构的演变

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

大数据Flink进阶（八）：Apache Flink架构介绍

Apache Flink架构介绍 一、Flink组件栈 在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。 上图是Flink基本组件栈，从上图可以看出整个Flink的架构体系可以分为三层，

数据库RDS 服务的架构和关键功能

数据库RDS 服务的架构和关键功能关键功能特性及说明SLA：99.95%，服务中断时间不超过5分钟/月，1小时/年安全：多种安全策略保护数据库和用户隐私，例如：VPC、子网、安全组、 SSL；搭配数据库安全服务DBSS提供事前、中、后安全防护，数据脱敏及审 计服务。数据迁移：提供

大数据_Hadoop介绍_分布式系统架构

最优规划等等，https://beishan.blog.csdn.net/ 大数据场景下：海量数据如何存储以及海量数据如何计算? 这里涉及到分布式、集群的概念 海量数据如何存储以及海量数据如何计算 Hadoop Hadoop概述 官网：https://hadoop

Rancher入门到精通-2.0 产品架构详解

产品架构 本文主要介绍 Rancher Server 架构和各个组件的功能，例如：用户如何通过 Rancher Server 或授权集群端点控制下游集群，以及如何通过授权集群访问端点管理下游集群。 本文默认读者已经对 Docker

mysql数据库架构

《Spring Cloud微服务架构进阶》——1.1.2　SOA架构

1.1.2　SOA架构面向服务的架构（SOA）是Gartner于20世纪90年代中期提出的。2002年12月，Gartner提出“面向服务的架构”是现代应用开发领域最重要的课题之一。SOA的核心主体是服务，其目标是通过服务的流程化来实现业务的灵活性。服务就像一堆“元器件”，这些元

【软件建模】详解架构4+1视图

逻辑视图。 逻辑视图是对系统职责的的逐级划分，咱们以java体系架构来说明逻辑视图，下图描述了java体系中各个功能组件，以及他们的层级关系，作用和依赖范围。 除了对系统职责进行划分，逻辑视图通常还要求对各逻辑架构元素（也就是上面图中的一个个功能组件）间的关系，也就是接口进行描

数据库事务和隔离级别详解

重复读取的是同一行数据，同一行数据被不同事务更改；而幻读读取的并不是同一行数据，其他事务可能插入了符合条件的数据行。如果事务间完全隔离会有什么影响？在实际的应用中，事务间的隔离性肯定是会存在的，如果事务间完全隔离，会极大影响数据库操作的性能，这时候需要根据具体的情况来设置不同隔离

Mysql数据类型详解！【绽放吧！数据库】

1.简要概述 为什么要开通MySQL这个学习板块呢？因为这是一名数据分析师必要的一项技能。分析数据什么最重要？当然是数据，既然如此！在数据呈现爆发式增长的年代，怎么能够不学学数据库呢？其实这也是很多读者朋友希望看到的，也是他们建议我写的。 难者不会，会者不难！其实网上很多MyS

Python中unittest的数据驱动详解【转】

可以一次向测试方法中传入多个测试数据,而生成测试用例的个数是根据@data中传入的测试数据的元素而定的.2.ddt测试元祖数据2.1测试单组元素2.2测试多组未分解元素 2.3测试多组分解元素3.ddt测试列表数据3.1多组列表拆分数据3.2复杂列表(含字典)拆分数据 4.ddt测试字典数据4.1多组字典数据拆分 5

数据平台模型分层架构之DWR Data Warehouse Report

原子事实数据。记录和体现业务历史变化。模型稳定可靠，不影响DWI层变化。DWR层表设计原则DWR之DWD层数据来自DWI层，但是车辆、环境信息直接来自子系统。维度建模，事实表和维度表组合构成星型模型。明细层事实表需要保留最完整、最细粒度的数据。明细层表数据需要记录事实数据的历史变