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Netflix Drive是一个多接口、多OS的云文件系统，旨在为设计师的工作站提供典型的POSIX文件系统和操作方式。
“过去，传统医学主要依靠个人经验，医生根据自身实践经验和尝试不同方案来做诊断与治疗；如今，精准医学的医疗过程则是依靠数据,在海量数据基础上利用大数据、AI等技术实现个性化治疗。”南方某精准医学中心计算肿瘤学博士去年向大数据在线如是说。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据流图，您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。数据流图在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
接着昨天的说，当下数据库的设计思路已经从“我都行” 到 “分工合并” 型的设计思路。
数据流图（DFD）是一种图形化的系统分析和设计工具，它用以描述系统中数据的流动、数据的输入和输出以及数据的存储。它通过图形符号来表示系统中的数据流、处理过程、数据存储和数据源/终点，是理解系统如何处理数据的有效方式。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过绘制数据流程图，您可以了解由参与系统流程的人员提供并交付给他们的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。本文以一个订餐系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
最近在设计数据仓库的数据逻辑模型，考虑到海量数据存储在分布式数据仓库中的技术架构模式，需要针对传统的面相关系型数据仓库的数据存储模型进行技术改造。设计出一套真正适合分布式数据仓库的数据存储模型。
在大规模网络爬虫系统中，合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署，帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
作者 | Tejas Chopra 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 Netflix Drive 是一个多接口、多操作系统的云文件系统，目的是在工作室艺术家的工作站上提供典型 POSIX 文件系统的外观和体验。 它有 REST 端点，行为和微服务类似。它有许多供工作流使用的后端动作以及自动化用例（用户和应用程序不直接处理文件和文件夹）。REST 端点和 POSIX 接口可以在任何 Netflix Drive 实例中共存，并不相互排斥。 Netflix Drive 配有事件告警后端（作为框架的一部分
本文源自于 Rebooting Web of Trust 组织在 RWOT IX — Prague, 2019会议上的论文《Encrypted Data Vaults》的部分章节。
在海量基因数据中进行全基因数据分析，了解各种疾病与DNA之间的隐秘联系；对海洋气候进行预测，利用强大的数据分析性能，实现分钟级的数据刷新、精准预测海洋气候；利用高速相机模拟人脑上亿个神经元之间联接与工作，对产生的海量数据进行实时分析，探索人脑工作机制……
在Hadoop技术生态体系当中，Hbase作为分布式数据库而存在，也可以说是业界最早最经典的一个分布式数据库。Hbase的原型来自Google的BigTable，各方面性能优异，这其实得益于Hbase的内部设计。今天的大数据入门分享，我们就来具体讲讲，Hbase Rowkey设计。
编辑手记：Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。事实上基于高可用和易扩展性开发的系统或数据库架构并不仅仅是Oacle Sharding 一个，我们来通过不同产品的对比来认识，sharding到底强大在哪里。 1、Oracle Sharding与Microsoft Azure弹性数据库的比较 Microsoft提供了一个分片式数据库架构，具有与Oracle Sharding相同的许多目标，
最近TIDB 开放了相关的初级课程，目前最火热的分布式数据库，那是的深入一下，最近一段时间都会围绕TIDB 的课程学习来写一写相关的总结和体会。
最近一直在看分布式数据库的设计,不过分布式数据库大体在国内逃离不了两个设计的架构, GOOGLE 系, 和 POSTGRES-X 系, 偶然看了OB的设计,感觉的确是不一样,想法是脱离了这两个系列的思维方式.
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j3OUucRa-1627099407310)(20210316_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（一）.assets/image-20210316180046440.png)]
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
随着物联网设备的激增，企业需要一种解决方案来收集、存储和分析其设备的数据。Amazon Web Services提供了一些有用的工具，可为IoT设备设计强大的数据管道。
说kafka延迟比rocketmq延迟高 是有一个前提的 就是topic较多的时候 这个和这2个MQ的数据存储结构有关系的 在topic少的时候延迟基本一致。
构件管理支持、互操作支持以及公共服务支持三个方面说明现有分布式基础设施为构 建分布式系统所提供的基本支撑
•功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的NoSQL数据库 •应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景
Hadoop数据存储计算平台，运用Apache Hadoop关键技术对其进行产品研发，Hadoop是一个开发设计和运作解决规模性数据的软件系统，是Apache的一个用java代码语言构建开源软件框架结构，构建在大批量计算机组成的服务器集群中对结构化/非结构化数据对其进行分布式计算。hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (海量信息的数据存储）、MapReduce(数据的计算方法)。
数据流图是软考当中比较重要的一部分考点，不仅上午的选择题会考，而且下午要考一个大题。所以对数据流图的学习不容忽视。
从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
在本文中，我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务， 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告，到 2021 年，有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
许多现代应用程序需要在企业规模上构建，有时甚至需要在互联网规模上构建。每个应用程序都需要满足可伸缩性、可用性、安全性、可靠性和弹性要求。在本文中，我将讨论一些可以帮助你轻松实现上述功能的设计模式。我将讨论每种模式，如何在云原生环境中使用该模式，以及何时使用何时不使用。其中一些模式并不新鲜，但在当前互联网规模的云计算世界中非常有用。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
本文结合两个实战场景就基于 HBase 的大数据存储做了简单的分析，并对 HBase 的原理做了简单的阐述。
ClickHouse 是最近比较热门的用于在线分析处理的（OLAP）[^1]数据存储，与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比，ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储往往都会使用列式存储。
前段时间整理了DSMM的一系列内容，已经介绍和分享了三个部分，分别为DSMM开篇的总结与交流、数据采集安全、数据传输安全。
HTTP 中的无状态理解为单次 HTTP 请求响应 可以独立完成，每次请求不需要与上次请求有太多的关联和牵扯。
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
宝马和奥迪已经官宣，不在研发燃油发动机，全面转向电动汽车，而国内的电动汽车新势力的各种汽车在大街小巷上比比皆是。数据库行业如果把单体数据库比作是燃油发动机的汽车，那么分布式数据库就是电动汽车。
文/ Dhruv Garg, Dhaval Patel, Ketan Duvedi
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
TS511系列采集终端是集数据采集与2G/3G/4G/5G数据传输功能于一体的环保数据采集终端，完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统数据传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005)，可外接串口工业智能控制屏做数据显示和设置(用户自配智能串口屏幕)，可对阀门、闸门、报警器等设备进行控制、可精准采集各种污染治理设备工作状态。支持定制第三方上位机通信协议。支持市电和太阳能供电。适用于环境和污染源在线监测设备监测数据的采集、存储和传输。
HDFS全称Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统。它是2003年10月Google发表的GFS（Google File System）论文的开源实现，之后成为Apache Hadoop的核心子项目，用于解决海量数据存储问题。它在开源大数据技术体系中，地位无可替代，到现在为止，依然是主流的大数据存储选型。
最近压测了POLARDB FOR MYSQL ，得到了一些压力测试的结果，POLARDB 作为目前云原生数据库的 NO.1 （国内），的确是值得学习，一些数据库的设计理念，以及设计的路径，同时针对应用程序如果使用POLARDB ，如何进行设计，规避POLARDB 在设计上的一些“软肋”。 根据公司的需要，写了一个PPT，这里做一个简单的展示，希望有同行者，或者对POLARDB 使用的，或敢兴趣的同学，一起学习和讨论POLARDB。
传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 一、突破设计原则 建设企业
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://levelup.gitconnected.com/4-reasons-why-single-threaded-redis-is-so-fast-414e0106f921
1、写在前面 微信的后台数据存储随着微信产品特性的演进，经历了数次的架构改造，才形成如今成熟的大规模分布式存储系统，有条不紊的管理着由数千台异构机型组成的机器集群，得以支撑每天千万亿级的访问、键值以及 PB 级的数据。 作为以手机为平台的移动社交应用，微信内大部分业务生成的数据是有共性可言的：数据键值带有时间戳信息，并且单用户数据随着时间在不断的生成。我们将这类数据称为基于时间序的数据。比如朋友圈中的发表，或者移动支付的账单流水等业务生成的数据都满足这样的特征。基于时间序的数据都天然带有冷热分明属性―
对象存储服务构架设计 基本构架组成 1.网关服务(Gateway): 客户端发送请求(Request)到网关服务(Gateway)再由网关服务实现将客户端请求转换为相应的数据(Data)、元数据(Me
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