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分布式数据库和Hadoop都不够好,于是我们设计分布式SQL计算系统

设计思想 为了解决分布式数据库下,复杂的 SQL(如全局性的排序、分组、join、子查询,特别是非均衡字段的这些逻辑操作)难以实现的问题;在有了一些分布式数据库和 Hadoop 实际应用经验的基础上,对比两者的优点和不足,加上自己的一些提炼和思考, 设计了一套综合两者的系统,利用两者的优点, 补充两者的不足。具体的说,使用数据库水平分割的思想实现数据存储,使用 MapReduce的思想实现 SQL 计算。 这里的数据库水平分割的意思是只分库不分表,对于不同数量级别的表,分库的数量可以不一样,例如 1 亿的数据量分 10 个分库,10 亿的分 50 个分库。对于使用 MapReduce的思想实现计算 ; 对于一个需求,转换成一个或多个有依赖关系的SQL,其中的每个SQL分解成一个或多个 MapReduce任务,每个 MapReduce任务又包含 mapsql、洗牌(shuffle)、reducesql,这个过程可以理解为类似 hive,区别是连 MapReduce任务中的 map 和 reduce 操作也是通过 SQL 实现, 而非 Hadoop 中的 map 和 reduce 操作. ...

SDN在广域网中的应用探讨

互联网行业应用趋势及广域网面临的问题 长期以来,广域网所提供的服务一直存在业务提供周期比较长和业务动态调整不灵活等问题,这不仅严重影响了用户的业务应用体验,还制约了运营商的业务快速发展。特别是在业务流量快速增加,对广域网业务需求动态变化频繁的移动互联网时代,这个问题更加突出。 随着互联网尤其是移动互联网的快速发展,基于互联网以及移动互联网的业务应用和用户规模呈现出爆发式增长趋势,互联网行业呈现以下趋势:业务应用移动化,平台云化,视频业务暴增,OTT业务应用迅速蔓延等。 各个企业业务数字化成为趋势,企业IT系统逐步向云中迁移,企业移动办公普及;ICT服务提供商纷纷构建云数据中心为各大企业提供各种云计算业务服务,云数据中心的链路接入更加需要广覆盖、高带宽、低时延、高质量、敏捷的广域网支撑。 公有云、私有云和混合云的云接入以及云间互连的带宽需求频繁变化,需要广域网业务更敏捷。基于云的各种移动业务应用、大数据尤其是近来快速发展的物联网业务,这些业务的流量模式变化快速,事前无法预测,网络流量不均衡更加严重,需要广域网运营更敏捷。各行业的云应用快速创新和迅速上线,传统的人工配置模式根本无法满足云应...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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