一、为什么需要hadoop？ 在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通
最近在整理一个系统的分布式架构扩展方案，经过了多次的迭代，总算让项目走上了正轨。
贾晶晶，Zilliz 数据工程师 & 高昌健，Juicedata 解决方案架构师，十年互联网行业从业经历，曾在知乎、即刻、小红书多个团队担任架构师职位，专注于分布式系统、大数据、AI 领域的技术研究。
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
TiDB 作为一款高效稳定的开源分布式数据库，在国内外的银行、证券、保险、在线支付和金融科技行业得到了普遍应用，并在约 20 多种不同的金融业务场景中支撑着用户的关键计算。本篇文章将为大家介绍分布式关系型数据库 TiDB 在金融行业关键应用领域的实践。
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
0x01.大型网站演化 简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为：高可用集群(High Availability Cluster)，负载均衡集群(Load Balance Cluster，nginx即可实现)，科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群
在单机环境下，有个秒杀商品的活动，在短时间内，服务器压力和流量会陡然上升。这个就会存在并发的问题。想要解决并发需要解决一下问题
在稳定性要求较高的场景中，例如：金融交易系统，airflow一般采用集群、高可用方式搭建部署，airflow对应的进程分布在多个节点上运行，形成Airflow集群、高可用部署，架构图如下：
想法来源于与刚才龙老大的一番讨论，文中对于NoSQL概念性的东西摘录自：http://www.infoq.com/cn/news/2011/01/nosql-why
后台定时任务系统在应用平台中的重要性不言而喻，特别是互联网电商、金融等行业更是离不开定时任务。在任务数量不多、执行频率不高时，单台服务器完全能够满足。但是随着业务逐渐增加，定时任务系统必须具备高可用和水平扩展的能力，单台服务器已经不能满足需求。因此需要把定时任务系统部署到集群中，实现分布式定时任务系统集群。
分布式缓存架构 先看架构： 图一 用户通过访问http服务器，然后访问应用服务器资源，应用服务器
在现代的分布式系统中，Master 节点扮演着关键的角色，确保集群的稳定性和高可用性。我们将在本文中详细解释 Master 节点的作用、其在分布式系统中的应用、以及如何实现一个简单的示例。
上一篇介绍了伪分布式集群的搭建，其实在我们的生产环境中我们肯定不是使用只有一台服务器的伪分布式集群当中的。接下来我将给大家分享一下全分布式集群的搭建！
好消息，DBbrain发布全链路分析版，为金融客户量身定制，满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图，透视全链路各环节，帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题，为金融行业客户保驾护航，提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难：一般金融场景，客户的数据库通常数据体量巨大，数据分析、运算实时性保证等，难度增加。 业务定位难：用户为了溯源交易或业务，通常会有前缀编码的
搭建MySQL分布式集群，例如：利用MySQL cluster ，MySQL proxy，MySQL replication，drdb等等，有人会问MySQL集群意义是什么呢？为一个数据库减轻负担，说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量，举个例子：有10个sql请求，如果放在一个数据库服务器的排队队列中，他要等很长时间，如果把这10个sql请求，分配到5个数据库服务器的排队队列中，一个数据库服务器的队列中只有2个，这样等待时间是不是大大的缩短了呢？这已经很明显了。下面我们来看看如何具体的搭建一个MySQL分布式集群。
web软件，是软件发展过程中最重要也是代表了将来软件应用的一种趋势。 对于web软件的开发来说，传统意义上的java语言、php语言、ruby语言都是web软件开发过程中经常被用于企业级软件开发的利器，随着近些年python语言的发展，大家逐步认识到python语言用于软件开发、尤其是web软件开发的高效性和高性能，所以很多开发人员逐步的参与到了python为基本开发环境的web软件开发中。
单节点部署在并发量很小的时候还是挺正常的，整个流程的响应速度也算乐观，但是订单系统或库存系统其中任意一台服务down掉，都会中断整个业务流程。（耦合度过高，存在单点故障）。因此才决定要改用分布式集群部署方案解决单点故障，提高系统可用性。
在多线程环境下，由于上下文的切换，数据可能出现不一致的情况或者数据被污染，我们需要保证数据安全，所以想到了加锁。
今天下午调试了一个Shell脚本，简直是刷新了自己的认知，总体来说，这是一种难得的学习状态：当你精疲力竭找不到出口时，会去尝试各种可能，甚至是不可能的方法，而一旦找准了方向，找到了问题的症结，竟然发现是那些简单的可以笑掉大牙的小问题，不过问题解决之后那种收获还是很有意思的，无论如何，这个过程都值得自己总结，避免后续犯更lower的小错误。
PS：除了高级篇之前的docker几个系列还比较接地气，如何将docker和实际的开发中串联起来。让docker真正的接地气。找个项目就开始干！
高可用SpringCloud微服务与docker集成实现动态扩容实战
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
1. 性能调优专题 1.1. 性能优化如何理解 1.2. JVM调优 1.3. JAVA程序性能优化 1.4. Tomcat 1.4.1. Tomcat线程模型分析 1.4.2. Tomcat生产环境配置 1.5. Mysql 1.5.1. Mysql索引优化详解 1.5.2. 慢查询分析与SQL优化 2. 常用框架源码分析 2.1. spring概述 2.2. Spring 容器 2.3. Spring AOP 2.4. Spring MVC 2.5. Spring 5新特性 2.6. Mybatis
当 mysql 的一个大表总数达上亿时，mysql 性能变的很差，且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间，至少十几个小时。这种情况，一般的做法是分库分表，这种方法需要业务层根据规则，物理分库分表，比如按照时间分表，业务代码需要兼容。Tidb 是分布式 newsql 数据库，兼容了大部分 mysql 协议和操作，业务不需要调整，数据库性能也能保证。
2018年11月30日，为期两天的数据中心联盟(DCA)第七批大数据产品评测结果评审会圆满结束。腾讯分布式数据库TDSQL在分布式事务数据库的50项产品能力能力评测中，以47项通过的优异成绩通过此次评测，获得了评审委员会的一致认可。
数据表A（ID），A的数据量很⼤的情况下，我们会进⾏分表操作，A（ID）表拆分成了A1表 （ID）+A2表(ID)，需要⼀种在分布式集群架构中能够产⽣全局唯⼀ID的⽅案
基于常见的中间件(Mysql、ElasticSearch、Zookeeper、Kafka、Redis)等分布式集群设计的机制，自己总结了在在集群设计过程中需要考虑的通用问题。
中间件方案对于业务的使用相对是透明的，而且扩展性相对较好，这里说较好，是基于良好的架构设计，对于弹性伸缩的支持还是有限的。
很久之前有个客栈，由于客流量众多，所以有两个人在前台负责办理入住退房。它们共同维护了一个bitmap，凡是某间房已入住，则标记一个黑点，白点则表示该房无人住。但是这个bitmap只有一份，两个人都要使用，很不方便。于是将其复制了一份，每人各记录各的。这就产生了问题，这两个人相互都不知道哪间房退房了以及哪间空房被入住了。于是他们约定，在更改bitmap时，要向对方吼一声，对方把接收到的变更跟着落地到自己本地的bitmap中。这就是缓存一致性的基本原理。欲知详情，往下看。
前言 上一篇介绍了伪分布式集群的搭建，其实在我们的生产环境中我们肯定不是使用只有一台服务器的伪分布式集群当中的。接下来我将给大家分享一下全分布式集群的搭建！ 其实搭建最基本的全分布式集群和伪分布式集群基本没有什么区别，只有很小的区别。 一、搭建Hadoop全分布式集群前提 1.1、网络 1）如果是在一台虚拟机中安装多个linux操作系统的话，可以使用NAT或桥接模式都是可以的。试一试可不可以相互ping通！ 2）如果在一个局域网当中，自己的多台电脑（每台电脑安装相同版本的linux系统）搭建
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中。
在分布式集群中，高可用是一个必不可少的特性，作为整个分布式集群的注册中心也不例外，eureka提供了将本身注册为服务提供者的特性，能让不同的注册中心相互注册与发现，以防注册中心节点不可用导致整个分布式集群故障，以保证整个分布式集群的高可用特性。
在如今高并发、分布式大行其道的今天，如果你还只会单体项目，那未免也太落伍了。撇开技术落伍、受人耻笑外（脸皮厚的人根本不在乎耻笑），更为现实的问题是：如果你是刚进入职场的新人，即将面临找工作，估计连面试机会都没有；如果你是已经在职的人士，不知晓分布式的各种成人姿势，那你也只有在公司任人玩弄的份。说到分布式这么重要，那今天我作为一个潜伏IT圈多年的老将，跟大家分享下分布式下的分布式锁的各种成人姿势，注意是成人哦，未成年人勿入。
本文只讲一个很简单的问题，YCSB对HBase集群的测试。虽然网上有很多介绍YCSB测试HBase的文章，但都是针对本地HBase伪分布式集群的。大家都知道，稍微正式一些的压测都会要求测试客户端与目标集群分离部署，而且伪分布式集群通常不会在生产环境下使用，本身也没有太大的压测意义。本文会着重介绍一下压测远程HBase完全分布式集群的不同之处。
给大家推荐一个程序员学习交流群：863621962。群里有分享的视频，还有思维导图
这篇文章将详细地介绍MySQL的高可用解决方案—— MySQL InnoDB Cluster。
Redis是业界著名的内存型数据库，提供了多种数据结构和强大的性能，可用于高速读写需求场景，适合实时读/写操作。在Redis中，通常有两种数据分片或高可用方案：主从复制和分布式集群。
Chaos Mesh 最初作为开源分布式数据库 TiDB 的测试平台而创建，是一个多功能混沌工程平台，通过混沌测试验证分布式系统的稳定性。本文以万里安全数据库软件 GreatDB 分布式部署模式为例，介绍了通过 Chaos Mesh 进行混沌测试的全流程。
MySQL分布式架构的扩缩容是一个很有意思的话题。严格的说，我们所说的这种架构方案是一种伪分布式架构，我们就做下统称。重点是扩缩容的思路上。
我个人比较推崇本地消息表模式来实现最终一致性。首先本地消息表的设计不仅可以解决事务一致性的问题，对于消息队列常见问题中的消息丢失与消息幂等其实都是可以通过本地消息表来解决；其带来的好处是多重的。
工作1-5年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？
本文主要探讨了分布式和负载均衡在大型分布式系统中的重要性，以及如何在分布式系统中实现负载均衡。通过引入负载均衡器，可以在高并发情况下，将用户请求分发到多台服务器上，避免单个服务器过载。同时，文章还提到了分布式系统中的数据一致性问题，并针对该问题提出了一种解决方案。此外，文章还介绍了常用的负载均衡算法，并提醒大家在实际应用中要注意均衡策略的选择，避免出现单点故障和性能瓶颈。
ClickHouse是一个开源的，面向列的MPP架构数据分析数据库（大规模并行处理），由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。
云原生Clickhouse 优势概述 以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake等系统的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP系统，为用户提供多场景下的一站式的数据分析平台。 简单、易维护：集群管理、统一共享分布式调度服务 高可用、可扩展：支持500万以上的Table 低成本：存储成本至少降低了50% 兼容开源，复用超高性能：兼容协议、语法、数据库存储格式 Clickhouse是一款性能十分强悍的OLAP引擎，凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但是目前C
如此复杂的业务关系， 想要靠人来解决是不可能的， 所以微服务提供了一个组件—–注册中心
1、事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性2、集群内部各服务的调度者
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，它是横向扩展的。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。 HBase提供对数据的随机实时读/写访问，可以直接HBase存储HDFS数据。 准备 安装JDK1.8+ 下载 hbase-2.0.0-beta-1-bin.tar.gz 包，并解压到 /apps/目录下。 修改 conf/hbase-env.sh 文件，设置 JAVA_HOME 变量 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_112 单机模式 单
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
