在實際的工作環境下，許多人會遇到海量數據這個復雜而艱巨的問題，它的主要難點有以下幾個方面：一、數據量過大，數據中什么情況都可能存在。如果說有10條數據，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行 ...

先貼在這待整理。 一、數據量太大獲取緩慢怎么辦？ 貌似這個問題在所有開發的應用系統中都會碰到這個問題，隨着時間的推移，由於需求的不斷演變，項目的數據量日漸增多，功能上的效率問題也會逐步顯露出來，例 ...

下圖為唯品會在qcon上面公開的日志處理平台架構圖。聽后覺得有些意思，好像也可以很容易的copy一個，就動手嘗試了一下。 目前只對flume===>kafka===>elacsticSearch===>kibnana（logstash）這條線路做一個簡單的demo，以后 ...

參考原文：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53230138 一、網站應用背景 開發一個網站的應用程序，當用戶規模比較小的時候，使用 ...

在實際的工作環境下，許多人會遇到海量數據這個復雜而艱巨的問題，它的主要難點有以下幾個方面： 一、數據量過大，數據中什么情況都可能存在。 如果說有10條數據，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具 ...

什么要做日志分析平台？ 隨着業務量的增長，每天業務服務器將會產生上億條的日志，單個日志文件達幾個GB，這時我們發現用Linux自帶工具，cat grep awk 分析越來越力不從心了，而且除了服務器日志，還有程序報錯日志，分布在不同的服務器，查閱繁瑣。 待解決的痛點: 1、大量不同種 ...

一、常規圖片存儲策略 　　常規的一般400G以下的圖片存儲可以采用比較傳統的分目錄的形式 　　例如目錄層級為 年份/行業屬性/月份/日期/用戶屬性 　　有幾個比較重要的原則就是 　　1、單個目錄下的文件個數不要超過2000個，多了尋址較慢 　　2、目錄層級結構不要太深，這樣服務器處理 ...

1. 緩存和頁面靜態化　　數據 量大 這個 問題 最 直接 的 解決 方案 就是 使用 緩存， 緩存 就是 將從 數據庫 中 獲取 的 結果 暫時 保存 起來， 在下 次 使用 的 時候 無需 重新 到 數據庫 中 獲取， 這樣 可以 大大 降低 數據庫 的 壓力。 　　緩存的使用方式 ...