在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行 ...

先贴在这待整理。 一、数据量太大获取缓慢怎么办？ 貌似这个问题在所有开发的应用系统中都会碰到这个问题，随着时间的推移，由于需求的不断演变，项目的数据量日渐增多，功能上的效率问题也会逐步显露出来，例 ...

下图为唯品会在qcon上面公开的日志处理平台架构图。听后觉得有些意思，好像也可以很容易的copy一个，就动手尝试了一下。 目前只对flume===>kafka===>elacsticSearch===>kibnana（logstash）这条线路做一个简单的demo，以后 ...

参考原文：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53230138 一、网站应用背景 开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用 ...

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具 ...

什么要做日志分析平台？ 随着业务量的增长，每天业务服务器将会产生上亿条的日志，单个日志文件达几个GB，这时我们发现用Linux自带工具，cat grep awk 分析越来越力不从心了，而且除了服务器日志，还有程序报错日志，分布在不同的服务器，查阅繁琐。 待解决的痛点: 1、大量不同种 ...

一、常规图片存储策略 　　常规的一般400G以下的图片存储可以采用比较传统的分目录的形式 　　例如目录层级为 年份/行业属性/月份/日期/用户属性 　　有几个比较重要的原则就是 　　1、单个目录下的文件个数不要超过2000个，多了寻址较慢 　　2、目录层级结构不要太深，这样服务器处理 ...

1. 缓存和页面静态化　　数据 量大 这个 问题 最 直接 的 解决 方案 就是 使用 缓存， 缓存 就是 将从 数据库 中 获取 的 结果 暂时 保存 起来， 在下 次 使用 的 时候 无需 重新 到 数据库 中 获取， 这样 可以 大大 降低 数据库 的 压力。 　　缓存的使用方式 ...