保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
1、 如何通过最简单的方式基于今天我们学习的轻量级文件系统改造成升级为一个分布式文件系统呢？
目前的互联网 HTTP协议 中心化严重，各种问题日益突出，http网络在下载文件和浏览网页时，只能一次从一个数据中心获取信息，当数据中心有问题、出现故障时，就会出现数据信息丢失或者网页无法找回。
好雨云帮一周问答集锦 wk11 2017.03.13-2017.03.19 Q：云帮上的mySQL能否用mySQL-front这些软件直接访问？数据如何导入mySQL？ A： 可以，需要用户打开外部访问，通过域名、端口，使用mysql客户端链接。 需要注意在打开外部访问后，重启一下mySQL。 数据导入mySQL有两种常用方法： 创建phpmyadmin应用 打开mySQL对外端口，用客户端直接连，首次打开需要重启mySQL Q：如何在云帮上添加PHP组件扩展？ A： 扩展可以写到composer.json
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
在进行数据存储的时候，最担心的莫过于数据丢失了，而数据丢失可以从很多层面来进行保障，但是最终数据都是存储在磁盘当中。
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第一次知道数据库，是在大学时的数据库课程，那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后，才知道除了MySQL，Oralce这类关系数据库之外，还有NoSQL。 印象中，当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性，发展迅速。但技术并非一成不变，二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去，NewSQL出现，就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
自诞生以来，分布式存储就被视为存储的未来，被万众期待。然而分布式存储起步于寒门，最早应用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，追求极致成本，性能和可靠性却不敢恭维。但它还算争气，凭借多年的打怪练级，越来越多地开始承载自动驾驶研发、超高清编辑、运营商5G网络云等企业的关键业务，走上变成高富帅、赢取白富美的道路。
etcd在架构的世界是知名度并不低。但少有人知道etcd也是CNCF云计算开源项目的已毕业成员之一。
在上期，我们提到了，以NFS，CIFS(SAMBA)为代表的资本主义时代的存储技术，虽然实现了远端主机跨越互联网访问共享的数据，极大地提升了生产力，但集中式存储主控(俗称机头)的处理能力成为了IO和吞吐能力的瓶颈，正如资本主义生产关系下，生产资料私有制约束了生产力的进步。
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。余军讲师为你讲解分布式数据库在金融行业的创新实践。 余军 PingCAP 高级技术总监，金融行业首席架构师；开源软件的忠实爱好者，负责金融行业基于 TiDB 产品的解决方案、产品架构咨询和建设规划。主要工作经历：富麦信息科技有限公司 CTO ，中
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本文作者：苏耀勇，公众号：苏耀勇。首发于公众号“申龙斌的程序人生”。 目前发行的数字货币的分布式存储方式主要有3个：SIA，Storj，MaidSafe，另外还有一个IPFS，野心更大，但是没有发行代币。今天我们来一起了解SIA数字货币。 Sia的历史 Sia的创始人是David Vorick，他早在2013年就提出来这个项目的设想，并找到Luke Champine等志同道合的人共同进行开发工作。 2014年10月29日发布了白皮书，正式命名为Sia，货币代码SC。 2015年6月6日10:13，创世区
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**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
3月16日，由腾讯云云+社区主办的腾讯云自研数据库 CynosDB 交流会在北京圆满落幕，本次交流会全方位解读了CynosDB，揭秘技术内幕，解读兼容两大主流开源数据库的一主多读架构、高可用架构及快速恢复实现、可计算智能存储和分布式存储。
李飞飞，现任阿里巴巴集团副总裁、高级研究员，阿里云智能数据库事业部总负责人。加入阿里巴巴之前为美国犹他大学计算机系终身教授。研究成果多次获得了IEEE ICDE、ACM SIGMOD最佳论文奖等重要学术奖项。
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and it is producing the correct results however they are not in the correct order.
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
“实体管制名单”、“备胎计划”、“Google停止合作”、“90天临时许可”，接踵而来的新闻将华为顶到风口浪尖上。或许是因为任正非的军人出身，让华为的基因中带有极强的忧患意识，从十多年前就开始不断要求“按照极端情况进行备战、建立备胎计划”，并对今天的情况做好了准备。
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
Druid是目前非常流行的一款高性能的、分布式列存储的实时OLAP框架，有比较多的用户需要部署该框架解决他们的业务问题。
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
以下文章转载于SmartX知乎博客，不同与国内的很多公司，SmartX完全自主开发了分布式块存储－ZBS，整个系统从架构到实现充分考虑了超融合系统的特点，以下内容进行了充分阐述。
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
MySQL Cluster 是官方推出的基于 NDB（Network DataBase）存储引擎的高可用和可伸缩的分布式数据库系统。
大数据（big data），是近几年很火的一共概念。 **什么是大数据？**就举一个生活中很常见的一个例子，平常我们使用APP在各大商城进行商品浏览购物的时候，你会发现，当你在一类商品停留的时间较长时，回到首页，轮播图推荐跟猜你喜欢那一栏就有很大的可能给你推荐你刚刚浏览过去商品的同类。这里面就涉及到了大数据的一个概念，APP通过你的浏览记录，分析用户行为，再根据大数据的推荐系统，就完成了从点击浏览，到秒处理推荐的一个过程。 大数据，说白了就是大量数据的一个集合，来源于海量用户的一次次行为数据。大数据的核心意义不在于获取掌握庞大的数据信息，而在于对这些具有巨大价值的数据进行处理，进而得到这些数据的价值。
近期在考虑实现一个基于diff模式的笔记存储算法，具体是这样的：客户端触发存储逻辑时，首先会将文本T与前一次存储的文本S进行diff比较，生成一个patch，这个patch应用在文本S上，就能生成文本T，也因此，笔记的存储不再是单纯的将文本存在数据库中，而是一个类似于git的带有版本号的log，通过历史log生成最终的文本。
首先对我来说，我觉得能够开发数据库，而且能够有很深的技术情结，真是一件很cool的事情，我比较欣赏极客精神，同时满足了业务，也在技术上的价值得以体现，这种模式值得很多开源项目参考借鉴。
在上一篇文章中，我们一起学习了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）。该理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性，指导了分布式数据存储系统的设计。
1.3.0版本开始修炼内功，聚焦“简单”、“性能”、“高可用”这核心的三个点进一步提升Nacos核心竞争力。
远古时代，boss下达任务，我要看这一年我的商业帝国各个业务的销售报表，公司整体运行的情况。No Problem！咻咻咻，SQL几百行，熬夜跑几趟。不行等一会，调试我最棒。oracle，mysql，虽然慢了点，虽然SQL多了点，但是总是能在老板的咖啡泡完之前给出报表。后来，帝国版图扩大，业务激增，数据爆炸，Oracle本来是帝国的中流砥柱，奈何太贵，维护太累，mysql的集群部署，分库分表，渐渐代替了Oracle。
区块链，比特币这些概念很火，但很多人搞不清楚它究竟是啥，从技术的角度，从架构的角度，用通俗的语言谈谈楼主的理解。
墨墨导读：讲述大规模分布式系统的容错架构设计。虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼，但是这里用大白话 + 手绘数张彩图，逐步递进，让每位读者都能看懂这种复杂架构的设计思想。
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。
区块链，比特币这些概念最近都很火，但很多人搞不清楚它究竟是啥，准备从技术的角度，从架构的角度，用通俗的语言谈谈楼主的理解。 究竟啥是区块链？ 答：一句话，区块链是一个存储系统。 更细一点，区块链是一个
内容来源：2017年11月19日，饿了么资深后端工程师江骏在“11.19上海 | K8S Sail！系列技术沙龙”进行《饿了么Docker&K8S实践经验分享》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itd
https://www.yuque.com/docs/share/17664885-e0d8-40fd-a208-f1b58794d544
上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
3月16日在北京举行的腾讯云自研数据库CynosDB交流会圆满落下帷幕。现将技术团队分享的内容整理如下。
强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码
流量调度：不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提)；主要功能；关键技术。
随着交流机会的增多（集中在金融行业，规模都在各自领域数一数二），发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域。数据库服务的需求可以简化为：
相关统计显示，2021年全球运营商核心业务的增长率仅为4%，创新业务收入增幅则超过20%，成为名副其实的“第二增长曲线”；Gartner发布的研究报告也提供了佐证，预计运营商在未来5年，将以27%的复合增长率在数智化和云转型上进行投资。
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