Pilosa 是一个开源的分布式位图索引,可以在多个海量数据集中显著加速查询。
它主要为速度和水平扩展性而设计。如果拥有数十亿的数据并且这些数据拥有数百万的属性,而你希望弄清楚其中的关系,那么 Pilosa 可以提供帮助。
导言 安装 安装在MacOS 使用HomeBrew 下载二进制文件 从源码构建 使用Docker 安装在Linux 下载二进制文件 从源码构建 使用Docker 接下来是什么? 导言 原文地址 Pilosa是一个开源的分布式索引(搜索引擎)。它主要设计用于高速和可横向扩展的场景。如果您拥有数十亿个对象数据,这些对象数据可能具有数百万个属性,并且您想探索这些关系,Pilosa可以为您提供帮助。 哪种
简单说明 Introduction 数据模型 Data Model 映射Mapping 0列(colums) --> 1字段(field) 1列(colums) --> 1字段(field) 1列(colums) --> 多字段(multiple field) 多列(multiple colums) --> 1字段(field) 复合映射(Complex mappings) 导入处理 查询 原文地
开始 Pilosa 简单项目 创建架构(Create the Schema) 从CVS文件导入数据 做一些查询(Queries) 接下来做什么? Pilosa支持默认使用JSON的HTTP接口。 任何HTTP工具都可用于与Pilosa服务器进行交互。 本文档中的示例将使用curl,默认情况下可用于许多类UNIX系统,包括Linux和MacOS。 Windows用户可以在这里下载curl。 请注意,
这是对前一篇文章中的一些评论的跟进: 递归斐波那契汇编 以下代码片段计算Fibonacci,第一个示例使用循环,第二个示例使用计算跳转(索引分支)到展开的循环。这是在采用英特尔3770K 3.5ghz处理器的Windows 7 Pro 64位模式下使用Visual Studio 2015 Desktop Express进行测试的。使用一个测试fib(0)到fib(93)的单循环,我得到的循环版本的
为提高可伸缩性,Sphnix提供了分布式检索能力。分布式检索可以改善查询延迟问题(即缩短查询时间)和提高多服务器、多CPU或多核环境下的吞吐率(即每秒可以完成的查询数)。这对于大量数据(即十亿级的记录数和TB级的文本量)上的搜索应用来说是很关键的。 其关键思想是对数据进行水平分区(HP,Horizontally partition),然后并行处理。 分区不能自动完成,您需要 在不同服务器上设置Sp
在Web一章中,我们提到MySQL很脆弱。数据库系统本身要保证实时和强一致性,所以其功能设计上都是为了满足这种一致性需求。比如write ahead log的设计,基于B+树实现的索引和数据组织,以及基于MVCC实现的事务等等。 关系型数据库一般被用于实现OLTP系统,所谓OLTP,援引wikipedia: 在线交易处理(OLTP, Online transaction processing)是指
在介绍GraphX之前,我们需要先了解分布式图计算框架。简言之,分布式图框架就是将大型图的各种操作封装成接口,让分布式存储、并行计算等复杂问题对上层透明,从而使工程师将焦点放在图相关的模型设计和使用上,而不用关心底层的实现细节。 分布式图框架的实现需要考虑两个问题,第一是怎样切分图以更好的计算和保存;第二是采用什么图计算模型。下面分别介绍这两个问题。 1 图切分方式 图的切分总体上说有点切分和边切
前言 TaaS 是 Seata 服务端(TC, Transaction Coordinator)的一种高可用实现,使用 Golang 编写。Taas 由InfiniVision (http://infinivision.cn) 贡献给Seata开源社区。现已正式开源,并贡献给 Seata 社区。 在Seata开源之前,我们内部开始借鉴GTS以及一些开源项目来实现分布式事务的解决方案TaaS(Tra
有人有一个如何使用infinispan目录提供程序配置节点集群以共享索引的工作示例吗?Infinispan上的所有留档(留档严重缺乏btw)意味着它应该像设置一些属性一样简单,但无论我如何尝试,我都无法让它工作。集群中的节点彼此找到很好,我可以在一个节点上进行操作并获取放在另一个节点上的对象。但是一旦我进行查询(使用索引),它就开始失败。 我的infinispan配置: 我没有找到一个包含共享索引