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「读书笔记」《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》：九

13 大数据 13.1 概念特点：4 个 V Volume: 数据量特别大 Variety: 数据类型特别多 Velocity：数据增长特别迅速 Value：价值密度低 13.2 MapReduce 使用者只需编写 2 个称为 Map 和 Reduce 的函数即可。 MapReduce 框架...

「读书笔记」《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》：一

1.1 分布式存储概念分布式存储系统特性：可扩展低成本高性能易用主要挑战：数据、状态信息的持久化，要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。技术点：数据分布：如何将数据分布到多台服务器才能保证数据分布均匀？数据分布到多台服务器后如何实现跨服务器读写操作？...

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「读书笔记」《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》：四

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「读书笔记」《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》：六

6 分布式表格系统 Google Bigtable 是分布式表格系统的始祖，采用双层结构，底层采用 GFS 作为持久化存储层。GFS + Bigtable 双层架构是一种里程碑式的架构。 6.1 Google Bigtable Bigtable 是 Google 开发的基于 GFS 和 Chubby...

「读书笔记」《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》：七

7 分布式数据库关系型数据库设计之初没有预见到 IT 行业发展如此之快，总是假设系统运行在单机这一封闭系统上。 7.1 数据库中间层最常见做法：应用层按照规则将数据拆分为多个分片，分布到多个数据库节点，并引入一个中间层来对应用屏蔽后端的数据库拆分细节。 7.1.1 架构以 MySQL...

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战

对于高并发的场景来说，比如电商类，o2o，门户，等等互联网类的项目，缓存技术是Java项目中最常见的一种应用技术。然而，行业里很多朋友对缓存技术的了解与掌握，仅仅停留在掌握redis/memcached等缓存技术的基础使用，最多了解一些集群相关的知识，大部分人都可以对缓存技术掌握到这个程度。然而，仅...

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更新时间 2024-03-19 06:34:16

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