-
超越数据仓库 数据仓库的架构 当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库 1、hadoop + hive Hive是建立在Hadoop HDFS基础之上的数据仓库基础框架，数据是保存在HDFS上的，它可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 查询功能。它将SQL语句转化成 MapReduce 的 Job，然后在 Hadoop上执行，把执行的结
-
SAAS 系统的痛点 1、大客户定制化程度高 2、客户对自身数据安全的担忧，如何防止数据的泄露也滥用 DawnSql 的解决方案 众所周知，软件 = 程序 + 数据。 如果客户的数据需要上传到 SAAS 厂商的服务器，那么 SAAS 厂商只需要对相应的数据设置用户组，并对这个用户组设置相应的权限，就可以将该用户组的权限，发给客户，客户就可以根据自己的实际需求来修改、扩展相应的功能！ 客户对自身数据
-
分布式支持 数据访问层支持分布式数据库，包括读写分离，要启用分布式数据库，需要开启数据库配置文件中的deploy参数： return [ // 启用分布式数据库 'deploy' => 1, // 数据库类型 'type' => 'mysql', // 服务器地址 'hostname' => '192.168.1.1,19
-
一个成功的技术，现实的优先级必须高于公关，你可以糊弄别人，但糊弄不了自然规律。 ——罗杰斯委员会报告（1986） 在本书的第一部分中，我们讨论了数据系统的各个方面，但仅限于数据存储在单台机器上的情况。现在我们到了第二部分，进入更高的层次，并提出一个问题：如果多台机器参与数据的存储和检索，会发生什么？ 你可能会出于各种各样的原因，希望将数据库分布到多台机器上： 可扩展性 如果你的数据量、读取负载、写
-
这里我的疑问是，如果我使用多个分布式数据库，cam如何在配置（application.properties）中提到不同的DB源URL？目前我正在使用以下结构来使用一个数据库, 就像上面那样。 所以，如果我使用多个DB用于多个区域，我如何在这里给出有条件的配置？我是微服务世界和分布式数据库设计模式的新手。
-
我将hazelcast服务器分布在多个节点上。我假设hazelcast将在集群中分发任何IMap数据，这样每个节点都将拥有属于映射的数据。这是建立集群后默认情况下应该发生的事情，还是需要在hazelcast.xml中设置代码或配置？
-
本文向大家介绍NoSQL数据库的分布式算法详解，包括了NoSQL数据库的分布式算法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 今天，我们将研究一些分布式策略，比如故障检测中的复制，这些策略用黑体字标出，被分为三段： 数据一致性。NoSQL需要在分布式系统的一致性，容错性和性能，低延迟及高可用之间作出权衡，一般来说，数据一致性是一个必选项，所以这一节主要是关于 数据复制 和 数据恢复 。 数据放置
-
主要内容：并行化集合,外部数据集RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。 有两种方法可以用来创建RDD： 并行化驱动程序中的现有数据 引用外部存储系统中的数据集，例如：共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop InputFormat的数据源。 并行化集合 要创建并行化集合，请在驱动程序中的现有集合上调用的方法。复制集合的每个元素以形成