SequoiaSQL 是巨衫数据库开源的一个分布式 SQL 存储引擎，目前支持 SequoiaDB 3.0 作为后端数据库，并计划扩展到多个数据库，如 MongoDB/Redis 等。
SequoiaSQL 此前是 SequoiaDB 数据库的 SQL 解析模块，在经过 1.0~3.0 的发展，SequoiaSQL 组件也实现了 PostgreSQL、MySQL 的兼容。在未来，还会实现 MairaDB 的兼容支持，并且实现更多存储引擎的兼容对接。
Building
1.下载 boost-1.59.0 和 mysql-5.7.18.
2.将组件代码复制到存储目录
# mkdir -p mysql-5.7.18/storage/sequoiadb # cp sequoiasql-mysql/* mysql-5.7.18/storage/sequoiadb
3.构建组件
# cd mysql-5.7.18 # cmake . -DWITH_BOOST=../thirdparty/boost/boost_1_59_0/ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/mysql -DMYSQL_DATADIR=/opt/mysql/data -DWITH_SDB_DRIVER=/opt/sequoiadb -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release # make -j 4 # make install
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【sequoiadb|巨杉数据库】SequoiaSQL 概述 SequoiaDB 采用计算存储分离架构，SequoiaSQL 是 SequoiaDB 的 SQL 层计算引擎。SequoiaSQL 作为数据库实例的统称，支持以下四种关系型数据库实例，并且完全兼容4种SQL访问形式。 支持数据库实例类型 可创建实例 MySQL SequoiaSQL-MySQL 实例 PostgreSQL Sequoi
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SequoiaSQL 和 Spark 的安装配置放在在这里不赘述。 Thrift server 最好是配合 Hive 元数据库使用。所以这里讲一下如何配置，并启动 Thrift server ，最后可以用 beeline 命令行比较方便清爽的使用 Spark SQL 。下面是配置步骤。 1. Postgresql JDBC 驱
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Sequoiadb是支持sql的，SequoiaSql是解析sql语言，Sequoiadb来执行SequoiaSql解析出的语言并执行相关命令，SequoiaSql相当于客户端，Sequoiadb相当于后端。用户可以通过JDBC驱动连接SequoiaSql进行应用程序开发。 之前的文章介绍了Sequoiadb对接SequoiaSql应用开发实践，本文将介绍更加简单的一种方式进行对接
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一面 11.1 分布式存储 阿里天池比赛，问了一些模块的优化 问存储项目 问TinyKV 项目 操作系统：cpu cache，false sharing，gdb C++：移动语义，std::map，rbtree和b+tree区别。 perf 观察程序性能 算法题：二叉树的路径和 二面 11.2 leader 面 开局先选方向：DB，分布式，操作系统，体系结构，计算机网络。选了分布式，狂问raft
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之前的秋招面经：深信服 Go 开发面经（已 offer） bg：专升本+ACM银牌+三个项目（一个毕设的KV分离LSM-Tree，一个6824的分布式KV，一个OJ) 某小厂，存储方向技术积累还不错，避免定位就不写具体名字了。自己也一直比较憧憬做 infra 吧，不想写 CRUD 业务，所以就投了。面试内容都是事后回忆，可能有遗漏或记错的 一面 50min 自我介绍 项目实现细节、设计考量、优化（
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一、介绍 HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 二、HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成： NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作，例如打开，
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问题内容： 我正在寻找Java分布式缓存解决方案。我们希望功能喜欢： 我们已经分析了Terracotta这样的框架，它似乎是缓存框架中我们想要的一切……但是，似乎需要一个中央缓存节点，这成为我们的单点故障。 除了推出我们自己的解决方案之外，还有其他想法吗？ 问题答案： 我建议使用JBossCache或EhCache（使用分布式缓存侦听器）。我都用过，我都喜欢，它们都适合您的要求。
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我们已经使用Drools引擎几年了，但是我们的数据已经增长了，我们需要找到一个新的分布式解决方案来处理大量数据。我们有复杂的规则，可以查看几天的数据，这就是为什么Drools非常适合我们，因为我们的内存中只有数据。 你对类似于流口水但分布式/可扩展的东西有什么建议吗？ 我确实对这件事进行了研究，但我找不到任何符合我们要求的东西。 谢谢
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