本文介绍了分布式的基本概念、分布式处理、分布式系统、分布式文件系统和分布式数据库系统。分布式系统是由多个计算机组成的系统，可以用于提高系统的可靠性、可扩展性和并行处理能力。分布式文件系统是一种特殊的网络文件系统，其将数据存储在多个计算机上，使得数据冗余和易于备份。分布式数据库系统将数据存储在多个计算机中，以提高数据的安全性和性能。
曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在CSDN架构师微信群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的价格设计分享出来。供大家参考。
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。
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有人想看数据安全能力成熟度模型（DSMM，以下简称DSMM）的数据处理安全部分，今天它来了….
ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。在真正使用Oracle数据库之前，我们应该提前了解Oracle数据库特点，便于我们的使用。
在构建大规模爬虫系统时，我们常常面临一系列挑战。这些挑战包括高效爬取、频率限制、分布式处理、存储和数据管理等方面。为了应对这些挑战，我们需要采取一些解决思路和策略。在本文中，我将与大家分享大规模爬虫系统面临的主要挑战以及解决思路，希望对你构建高效稳定的爬虫系统有所帮助。
公司技术分为浓重，在众多的兴趣小组里面有一个分布式数据库的小组，本周五需要进分享，是在是惭愧，作为这个小组的 specialist, 啥都没有做，所以赶紧弄弄，要不说啥。
摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
处理服务器的作用 很显然，处理服务器就是处理接收到的数据的地方。“处理”是一个抽象的词语，例如保存数据，以及转换数据以使其看上去更易懂，还有从多台传感器的数据中发现新的数据，这些都是处理。使用者的目的不同，处理服务器的内容也各异。不过说到数据的处理方法，它可以归纳成以下 4 种：数据分析、数据加工、数据保存以及向设备发出指令（图 2.20）。
排列组合公式是组合数学中的一种计算方法，用于确定给定集合中元素的不同排列和组合的数量。在局域网监控软件中，排列组合公式可以应用于一些特定的场景，如网络中的用户组合、权限管理、资源分配等方面。
6月24日，基于国内银行对以云为承载的全栈国产化IT系统的需求，腾讯云携手神州信息正式推出了“金融分布式核心”联合解决方案。双方采用开放平台技术-核心平台+云平台实现业务的分布式处理、敏捷部署和动态伸缩，同时推动国产数据库的金融全场景落地。在帮助银行核心上云的同时，更利用核心系统云原生特性，满足多地多中心、跨区容灾、HTAP等先进性要求，实现银行核心业务系统的安全可控。 随着移动互联网、云计算等技术的发展，金融机构的业务环境愈加复杂。国家“十四五”规划明确提出“推进金融业信息化核心技术安全可控，维护金融
墨墨导读：在集中式数据库系统不能完全符合实际需要的形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机/服务器模式的分布式数据库体系结构两个方面。
注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分： 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction) 神经
第五届中国未来网络发展与创新论坛今天在南京盛大开幕，来自国内外的近百位专家学者齐聚一堂，共同交流未来网络技术。中国工程院院士李国杰发表精彩演讲。 各位来宾上午好，我今年已经70多了，马上奔8了。所以按
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 作为目前互联网最流行的技术之一，分布式是当仁不让的，小伙伴们都了解什么是分布式架构吗?它的优缺点又有哪些呢?快听小编为你介绍介绍吧。 一、什么是分布式架构?
Hadoop 是一个开源的分布式计算和存储框架，由 Apache 基金会开发和维护。
作者：Matt Kalan 原文：The Future of Big Data Architecture 译者：孙薇 本文讲述了大数据的相关问题，以及“大数据架构”得名的由来。 大数据的问题 或许所有读者都明白这一点：数据正在飞速增长。若是能够有效利用的话，我们能从这些数据中找到非常有价值的见解；传统技术有很多都是在40年前设计的，比如RDBMSs，不足以创造“大数据”炒作所宣称的商业价值。在大数据技术的使用上，常见的案例是“客户单一视图”；将关于客户所知道的一切内容放在一起，以便最大化服务提供与自身收入，
最近学习了关于使用MySql数据的实现主动结构的原理，在以前的并发访问低的场景一下，一般一台性能高的服务器作为一个MySql数据，就可以满足业务的增删改查场景，但是随着网络用户的增加
计算机网络是指利用通信线路和通信设备，将分布在不同地理位置、具有独立功能的多台计算机系统、终端及其附属设备互相连接的计算机系统集合。它包括具有独立功能的计算机系统、通信线路和设备、以及网络操作系统和通信协议等组成部分。计算机网络的发展受益于互联网技术的飞速发展，已成为信息时代的核心技术之一。
在一个社交网络中，多个用户同时进行好友关系的操作，例如添加好友、删除好友等。这些操作需要保证数据的一致性和并发性能。
大数据（Big Data）是指在传统数据处理方法难以处理的情况下，需要新的处理模式来具有更强的决策力、洞察发现力和过程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特征通常被概括为“4V”，即：
Hadoop是由apache Software Foundation公司于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入的。它受到最先由google lab开发的mapreduce计算模型合google file system分布式文件系统的启发。2006年3月，mapreduce和nutch distributed file system 分别被纳入称为hadoop的项目中。
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
导读：本文将告诉你Flink是什么，以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一。它多年来被许多公司成功部署在生产中。尽管 Hadoop 被视为可靠的、可扩展的、富有成本效益的解决方案，但大型开发人员社区仍在不断改进它。最终，2.0 版提供了多项革命性功能，其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN)、HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode，它使得 Hadoop 集群更加高效、强大和可靠。在本文中，将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的以前版本进行
计算机系统包括硬件子系统及软件子系统。 各种程序和数据组成了计算机的软件系统。 操作系统：在计算机系统中，集中了资源管理功能和控制程序执行功能的一种软件。
在前几期，我们从容器基本原理讲到了容器网络的开源社区实现、容器网络的大型公有云实现以及私有化容器平台实现。实际上，与大型公有云同构的私有化容器平台，如腾讯TCS等，被赋予了一个更重要的使命——企业云原生平台。
1. SQL SERVER 号称百万级数据（一个表的数据），但是其实做多20万条数据，超过20万条数据就用Oracle；
分支和循环是最常见的控制流形式。由于控制条件的存在，总有一部分代码片段会执行，另一部分不会执行。
大家应该都清楚，数据正在以巨幅的速度增长。如果能够有效地利用这些数据，可以发现非常有价值的内容，然而传统技术（许多早在40年前设计的，比如RDBMS这样的技术）对于“大数据”的大肆宣传的商业价值的创造是远远不够的。一个使用大数据技术的典型例子就是“客户的单一视图” - 旨在汇总有关客户的所有信息，以优化客户的参与度和收益，例如精准地确定通过哪种渠道和什么时间向他们发推送。
大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。
访问控制就是限制访问主体对访问客体的访问权限控制，决定主体对客体能做什么和做到什么程度 访问主体(主动)：用户，进程，服务 访问客体(被动)：数据库，资源，文件
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前言 年后是跳槽的高峰期，相信有不少朋友已经跃跃欲试了。想要找到好工作，离不开充分的面试准备。刚好沉思君最近在网上看到一份Java面试知识点，觉得很不错，所以摘录了其中比较典型的面试题并给出我的参考答案，供大家参考，如果有不同意见，可以在下方留言，我看到了会一一回复。废话不多说了，接下来我们就直奔主题。 面试题精选 1.HTTP请求的GET方法与POST方法的区别 根据RFC7231的定义，HTTP请求方法是用来表示客户端发送该请求的目的以及当请求成功时客户端期望从服务器获取的结果。 HTTP请求方法有
Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情，因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境，最终却不知道什么原因无法创建成功。但对新手来说，运行环境搭建不成功的概率还蛮高的。
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
DB2数据库系统DB2是IBM公司开发的关系型数据库系统，他有很多版本，如DB2工作版、DB2企业版、DB2个人版、DB2企业扩展版，其区别在于是否支持远程客户能力和分布式处理能力。
导读：目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、Storm、Spark、Flink 等都支持与 Kafka 集成。
Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。
“互联网+”时代，IT架构对企业提升运营效率和创造商业价值有着至关重要的意义。超融合架构是目前IT架构领域最炙手可热的一个名词，英文名为Hyper Converged Infrastructure。超融合架构作为新型IT基础架构，由融合架构的基础上发展而来，目前已被广泛认为是云计算基础架构未来发展的趋势。本文试图结合笔者在超融合领域的技术研究、项目实践经验来对超融合架构进行一些解读，包括是什么、市场趋势以及针对一些焦点问题的最佳实践初探。
Spiderman Spiderman 是一个Java开源Web数据抽取工具。它能够收集指定的Web页面并从这些页面中提取有用的数据。 Spiderman主要是运用了像XPath、正则、表达式引擎等这
XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此，分布式计算是必不可少的。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理，包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等，并提供相应的代码示例。
计算网络的功能 ：数据通信、资源共享、管理集中化、实现分布式处理、负载均衡 网络性能指标：速率、带宽（频带宽度或传送线路速率）、吞吐量、时延、往返时间、利用率 网络非性能指标：费用、质量、标准化、可靠性、可扩展性、、可升级性、易管理性和可维护性
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