https://gitee.com/chesterdotchen/snake-with-orleans
大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE，如腾讯基于HIVE深度定制改造，改名为TDW，小米等公司选用HBASE等。关于HIVE/HBASE/IMPALA介绍等可以看我前面的文章。 当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决方案，这两天和人讨论到MPP DB（分布式数据库，以Greenplum为最典型代表）。如果从性能来讲，MPP
但是这条路还是有很多人走，而且也留下了相应的封神之法，今天推荐的就是一个相当详细的架构师框架学习图。内容很充实，看目录的时候，滚动条滚了很多次！学习起来肯定也不是那么轻松地，毕竟是封神，肯定有点难度。
在当今数字化时代，构建高效、可靠的分布式系统是许多企业和开发团队面临的挑战。微软的 Orleans 框架为解决这些挑战提供了一个强大而简单的解决方案。本文将介绍 Orleans 的核心概念，并通过一个简单的示例代码来演示其用法。
最近忙于搬家，买车，保险等杂事，讲座听得少，只是听了两个中文的：喜马拉雅的创始人于建军在InnoSpring分享喜马拉雅的心得，以及coursera的董飞（知乎：董老师）在Stanford分享大数据相关的主题。 是的，这些活动都是中文的。而且，只要你加入当地的一些技术群（比如JaywSalon），再关注一些公众号（比如StanfordACSSSS - 斯坦福中国人联合会，ACE_Berkeley - ACE伯克利华人创业协会），基本上，中文的技术分享一周能有个好几次。难怪最近池大参加硅谷这边一个高逼格的会议
前一篇文章聊了 Kafka 和日志，有读者希望我能更加深入的说下日志，解释下为什么没有日志这个概念，就没有现在的大数据，没有现在的数据库，为什么笔者会对日志这个概念推崇备至。所以有了这一篇文章。
在TiDB中（TiDB是一个分布式SQL数据库，其存储引擎TiKV是一个分布式的key-value存储引擎），TiKV使用了RocksDB作为其底层存储引擎，利用RocksDB提供的键值存储与读写功能，以及LSM-tree架构来实现数据的持久化和高效读写。
中间件是指位于应用程序和操作系统之间的软件组件，用于协调和连接不同的系统、服务或组件，以实现数据传输、通信和功能扩展。它们在分布式系统、网络通信和应用集成中起着关键的作用。
当涉及到Redis时，它的多种用途使得它在各种场景下都能发挥重要作用。以下是一些使用Redis的常见场景示例：
http://blog.csdn.net/fanyun_01/article/details/50921678
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
在大数据时代，企业对数据处理的需求日益增长，特别是在实时数据分析方面。StarRocks 是一种新兴的分布式关系型数据库，专为快速且高并发的实时分析设计。本文将从 StarRocks 的基本概念入手，逐步深入到其应用层面，探讨这一技术如何在现实世界中发挥作用。
在当今大数据时代，数据的快速增长使得有效地管理、检索和分析数据成为企业发展的关键。Elasticsearch（以下简称ES）作为一种开源的分布式搜索和分析引擎，在这个领域中扮演着重要的角色。它不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
Hydra（九头蛇），分布式任务处理系统，由社交标签服务提供商AddThis六年前开发，现在已得到Apache的开源许可，就像hadoop一样，只是还没有Hadoop那样的知名度和声势。Hydra的创造者称，该“多头”平台非常擅长处理一些大的数据任务——对非常大的数据集进行实时处理，这样的任务恐怕会让那只大象（Hadoop）很头疼。 Hadoop仍然是一个储存大量数据的优秀平台，但很多公司面临着另一个问题，我们将数据存储到Hadoop之后如何去分析数据，无论是Hive还是Pig都需要方便地访问Hadoop中
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针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
在遇到实际性能问题时，除了关注系统性能指标，还要结合应用程序的系统的日志、堆栈信息、GClog、threaddump等数据进行问题分析和定位。
Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
在移动及云时代，尽管大部分可扩展的问题可以通过云平台解决，但是服务本身的扩展性挑战仍然存在。比如一个新的项目，用PHP或JSP实现了基本功能，部署在Apache或Tomcat等容器上，在业界这种部署在一个容器内的功能模块通常可以称为一个service。服务容器很容易通过EC2或者docker等方式来扩展部署更多的实例。但service本身的管理的以下几个方面的问题仍然需要架构师去设计及解决。
上周六，好雨云与开源社共同举办了好雨极客汇第一期，本次以《互联网+时代的开源技术新玩法》为主题的沙龙，邀请了来自IBM、PingCAP、云适配分别负责开源产品的技术大咖，探讨了如何通过开源技术寻求产品
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。
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容；这样一来，即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
在当今的数字革命浪潮中，大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具，大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售，提高客户体验，并带来更多的利润。 随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。 Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍18种功能实用的大数据工具： Avro：由Doug Cutting公司研发，可用于编码Hadoop文
【编者按】从表面上看，Bitly是一家主打URL缩短和分享的公司，然而究其根本，Bitly却是一家真正的大数据公司，每月60亿的点击量、6亿的缩短服务、1亿网页的爬取，Bitly可以说从事着典型的大数据BI业务。在HighScalability近日的一篇文章中，其创始人Tod Hoff分享了来自Bitly的分布式系统打造理念。 以下为译文 你是不是曾经很好奇bitly如何实现营利了？一个URL缩短工具怎么可能那么难写？Sean O'Connor，作为Bitly首席应用开发人员，在Bacon讨论会的一次发言
大数据技术的核心，离不开分布式理论。大数据从概念走向落地，也是因为大数据技术的成熟，换句话说，就是大数据技术使得大规模数据处理成为可能，而大数据技术背后的核心，指向的是分布式理论。今天我们就来具体讲一讲分布式技术基础入门。
原文地址：https://internetofthingsagenda.techtarget.com/blog/IoT-Agenda/How-IoT-is-making-distributed-computing-cool-again
腾讯云Elasticsearch在腾讯云客户及腾讯各个内部业务中，广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。腾讯云联合Elastic推出了涵盖了全部商业化功能的内核增强版。在内外部客户海量数据规模，众多的应用场景下，对原生ES进行了高扩展性，高可用，性能，成本等全方位的优化。本次分享主要剖析腾讯对 Elasticsearch 海量规模下的优化与实践，希望能和广大 ES 爱好者共同探讨推动 ES 技术的发展。
什么是实时分析？ 实时分析就是在数据生成后立即使用它来回答问题、做出预测、理解关系和自动化流程。 其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以快速做出更好决策的学科。” 实时分析的核心需求是访问新鲜数据和快速查询，这本质上是延迟的两种衡量标准：数据延迟和查询延迟。
介绍无线局域网负载均衡分类以及形式，无线局域网负载均衡设置主要从无线局域网负载均衡分类和负载不均衡形式两点介绍路由器的异同，轻轻松松就能完成设置，没什么难的。赶快进入无线的世界中来吧。 在网络应用
Kafka经常用于实时流数据架构，用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
Storm是什么 Storm 是一个分布式数据流处理系统，用于大规模数据的实时处理。 例如用户在购物网站中会产生很多行为记录，如浏览、搜索感兴趣的商品，就可以使用Storm对这些行为记录进行实时分析处
本文介绍了实现应用解耦的四个关键原则，包括依赖名式、配置和密码分离、后台服务以及端口绑定。这些原则有助于实现应用之间的解耦，提高系统的可维护性和可扩展性。
一个是成本问题，随着累积的数据量的增大，大数据业务量的增多，数据存储和处理的成本越来越高，企业数据基础设施的投资越来越大，这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。
一句话概括 CAP：在分布式系统中，网络故障，服务瘫痪，整个系统的数据仍然保持一致性。
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章：如何全方位掌握Kafka核心技术)！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
PD Server --- placement driver 是管理整体TIDB 元数据的功能模块， 为分布式系统分配全局统一的事务ID, 存储整体TIKV分布式数据库的实时元数据信息,和TIDB的数据库整体的结构. 提供TIDB 监控管理的UI 界面. 除此以外PD 还上报整体TIKV数据存储的分布情况,以及后面根据相关的情况来调整数据的在多个TIKV节点的分布. PD 本身需要基数节点部署,并且PD包含了ETCD分布式,保证PD的高可用.
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。 HDFS：提供
自从19世纪匈牙利籍产科大夫伊格纳兹•赛默维斯Ignaz Semmelweis发现产褥热可以经过医生双手传播以来，洗手已经成了降低医院感染最简单最有效的方法和规定，并拯救了无数病人的生命。但是今天，每年仍有近200万人在医院染上传染病，很大一部分原因是医护人员忘记洗手（或者没有严格按照程序洗手）。这个遗留上百年的老大难问题有望在大数据时代彻底得到根治。 近日，根据GigaOM的报道，阿拉巴马州亨兹维尔市的一家传感器网络公司开发出一个基于传感器的物联网+大数据+云计算平台——Synapse Wireless（
软件系统的架构设计经验很难获得。即便工作多年，能够完成系统架构设计的机会也很有限。如何提高自己的系统架构设计能力呢？不断实践当然不可或缺，思维实验或许也是一种有效的方式。
go-kit本身不是一个框架，而是一套微服务工具集, 它可以用来解决分布式系统开发中的大多数常见问题. 所以你可以专注于你的业务逻辑中.
我分享的主题是腾讯信鸽海量移动推送服务的构建，在加入腾讯TEG数据平台部后，我主要从事大数据相关的一些系统和应用开发。最近一两年主要是构建腾讯云推送，也就是信鸽这个系统。对于消息推送来说，它是触达移动用户的一个很重要的方式，基本上是每个应用必备的能力。然而受限于整体的终端环境、网络环境和后台的服务能力，如果想要做到百亿级别的消息推送以及推送后的效果跟踪，还是有不小的技术挑战。再进一步来说，如果只给用户提供感兴趣的内容，做到精细化的运营，又需要在数据和机器学习平台上有深度的积累，引入BI的能力。
官方手册：https://docs.citusdata.com 脑图大纲 入门 什么是Citus？ Citus 可以扩展多远？ 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
在过去相当长的一段时间，对于ClickHouse 与 DorisDB的性能之争一直经久不息。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统，包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视，跟踪，诊断功能。核心功能如下：
如何基于 Dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？ 服务治理 调用链路自动生成 一个大型的分布式系统，或者说是用现在流行的微服务架构来说吧，分布式系统由大量的服务组成。那么这些服务之间互相是如何调用的？调用链路是啥？说实话，几乎到后面没人搞的清楚了，因为服务实在太多了，可能几百个甚至几千个服务。 那就需要基于 dubbo 做的分布式系统中，对各个服务之间的调用自动记录下来，然后自动将各个服务之间的依赖关系和调用链路生成出来，做成一张图，显示出来，大家才可以看到对吧。 服务访问压
ZooKeeper是一个分布式协调服务框架，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务等。在ZooKeeper中，一个非常重要的功能就是Watch机制。Watch机制允许ZooKeeper客户端在某个ZNode（ZooKeeper中的数据节点）上注册一个监听器，当这个ZNode发生变化（如数据变更、子节点增减、节点删除等）时，ZooKeeper服务端会主动通知所有注册了该ZNode的Watch的客户端，告知它们ZNode的状态已经发生了变化。这种机制为分布式系统中的多个节点之间提供了实时感知对方状态变化的能力，从而保证了系统的协调性和一致性。
总之，监控系统是分布式系统中不可或缺的一部分。通过实时监测、警报、数据记录和分析等功能，监控系统可以帮助您确保系统的可用性、稳定性、性能、合规性和可维护性，为分布式系统的正常运行和管理提供强有力的支持。
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家有个铺垫，简单讲一些相关开源组件。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无
感谢董飞先生投稿，推荐关注其知乎专栏 【董老师在硅谷 http://zhuanlan.zhihu.com/#/donglaoshi】 提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家
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