非常大，数据库主机的压力非常大，虽然我们采取了分库措施，但是有些大表、核心业务表的访问压力又非常大，例如有 ...

数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据，由于随着时间的推移，用户的维度数据也可能发生变化，故每一次查看都会保存一次记录。现在需要对数据按用户分析，但当中有大量的重复数据，仅用数据库的等值去重明显不可行。 对数据内容求MD5值 MD5值的特点： 1.压缩性：任意长度的数据，算出 ...

目录 1 结构布局 1.1 行存储数据排列 1.2 列存储数据排列 2 对比 3 优化 4 总结 1 结构布局 目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持 ...

在前文大数据系列1：一文初识Hdfs中，我们对Hdfs有了简单的认识。 在本文中，我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程，为后续追踪读写流程的源码做准备。 Hdfs 架构 首先来个Hdfs的架构图，图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作。 对于一个客户端而言，对于Hdfs ...

技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/np4rHI455vg29y2/article/details/78954866 大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量，以存储、运算、展现作为目的的平台。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于 ...

随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。 关于数据库的扩展主要包括：业务拆分、主从复制，数据库分库与分表。 （1）业务拆分 假设：Mysql一个数据库中有三张表，shop表，goods表，history表。 随着业务逐渐复杂 ...

概述 spark是实时大数据分析、挖掘的流行方案，hadoop是大数据存储和运行的流行方案，本demo主要表述用spark + hadoop如何做大数据挖掘的通用方案，包含了，包括了环境资源整合、spark和hadoop的整合，各部分模块的关系，并给出了可用的java 代码 ...