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细数5款主流NoSQL数据库到底哪家强?

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力、大数据下的IO性能、可扩展性几点入手挑选了 NoSQL数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型。 我们最终把选项范围缩窄在 HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比。 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要是从各平台资料搜罗汇总,所引用的资料来源将示于文末。所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正。 HBase HBase 是 Apache Hadoop 中的一个子项目,属于 bigtable 的开源版本,所实现的语言为Java(故依赖 Java SDK)。HBase 依托于 Hadoop 的 HDFS(分布式文件系统)作为最基本存储基础单元。 HBase在列上实现了 BigTable 论文提到的压缩算法、内存操作和布隆过滤器。HBase的表能够作为 MapReduce(https://zh.wikipedia.org/wiki/MapReduce)任务的输入和输出,可以通过Java API来访问数据,也可以通过REST、...

《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战》一1.2 Hadoop和大数据

本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战》一书中的第1章,第1.2节,作者: 范东来 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.2 Hadoop和大数据 Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战在人们对云计算这个词汇耳熟能详之后,大数据这个词汇又在最短时间内进入大众视野。云计算对于普通人来说就像云一样,一直没有机会能够真正感受到,而大数据则更加实际,是确确实实能够改变人们生活的事物。Hadoop从某个方面来说,与大数据结合得更加紧密,它就是为大数据而生的。 1.2.1 大数据的定义 “大数据”(big data),一个看似通俗直白、简单朴实的名词,却无疑成为了时下IT界最炙手可热的名词,在全球引领了新一轮数据技术革命的浪潮。通过2012年的蓄势待发,2013年被称为世界大数据元年,标志着世界正式步入了大数据时代。 现在来看看我们如何被数据包围着。在现实的生活中,一分钟或许微不足道,或许连200字也打不了,但是数据的产生却是一刻也不停歇的。来看看一分钟到底会有多少数据产生:YouTube用户上传48小时的新视频,电子邮件用户发送...

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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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