非常大，數據庫主機的壓力非常大，雖然我們采取了分庫措施，但是有些大表、核心業務表的訪問壓力又非常大，例如有 ...

數據庫中有有一張表專門存儲用戶的維度數據，由於隨着時間的推移，用戶的維度數據也可能發生變化，故每一次查看都會保存一次記錄。現在需要對數據按用戶分析，但當中有大量的重復數據，僅用數據庫的等值去重明顯不可行。 對數據內容求MD5值 MD5值的特點： 1.壓縮性：任意長度的數據，算出 ...

目錄 1 結構布局 1.1 行存儲數據排列 1.2 列存儲數據排列 2 對比 3 優化 4 總結 1 結構布局 目前大數據存儲有兩種方案可供選擇：行存儲和列存儲。業界對兩種存儲方案有很多爭持 ...

在前文大數據系列1：一文初識Hdfs中，我們對Hdfs有了簡單的認識。 在本文中，我們將會簡單的介紹一下Hdfs文件的讀寫流程，為后續追蹤讀寫流程的源碼做准備。 Hdfs 架構 首先來個Hdfs的架構圖，圖中中包含了Hdfs 的組成與一些操作。 對於一個客戶端而言，對於Hdfs ...

技術最終為業務服務，沒必要一定要追求先進性，各個企業應根據自己的實際情況去選擇自己的技術路徑。 它不一定具有通用性，但從一定程度講，這個架構可能比BAT的架構更適應大多數企業的情況，畢竟，大多數企業，數據沒到那個份上，也不可能完全自研，商業和開源的結合可能更好一點，權當拋磚引玉。 大數據平台 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/np4rHI455vg29y2/article/details/78954866 大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量，以存儲、運算、展現作為目的的平台。大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於 ...

隨着業務規模的不斷擴大，需要選擇合適的方案去應對數據規模的增長，以應對逐漸增長的訪問壓力和數據量。 關於數據庫的擴展主要包括：業務拆分、主從復制，數據庫分庫與分表。 （1）業務拆分 假設：Mysql一個數據庫中有三張表，shop表，goods表，history表。 隨着業務逐漸復雜 ...

概述 spark是實時大數據分析、挖掘的流行方案，hadoop是大數據存儲和運行的流行方案，本demo主要表述用spark + hadoop如何做大數據挖掘的通用方案，包含了，包括了環境資源整合、spark和hadoop的整合，各部分模塊的關系，並給出了可用的java 代碼 ...