《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一1.8　技术上的最新趋势-低调大师

《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一1.8　技术上的最新趋势

2017-05-01 656

本节书摘来自华章出版社《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一书中的第1章，第1.8节，南森·马茨（Nathan Marz） [美]　詹姆斯·沃伦（JamesWarren）　著马延辉　向　磊　魏东琦　译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.8　技术上的最新趋势

理解本书中所使用的工具的背景是很有帮助的。技术上的众多趋势深深影响着构建大数据系统的方式。

1.8.1　CPU并不是越来越快

人们已经开始意识到单个CPU运行速度的物理限制。这意味着，如果想扩展到更多的数据，你必须能够并行化计算。
这导致了无共享的并行算法及其相应系统的增加，比如MapReduce。不是只通过购买更好的机器进行扩展（这被称为垂直扩展），而是通过添加更多的机器进行扩展（这被称为水平扩展）。

1.8.2　弹性云

技术上的另一个趋

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《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一导读

前言 MapReduce 2.0源码分析与编程实战我们处于一个数据大爆炸的时代。每时每刻、各行各业都在产生和积累海量的数据内容。这些数据中蕴含着进行业务活动、获取商业信息、做出管理决策的重要信息。如何处理这些数据并获取有价值的信息，是众多组织和单位面临的共同问题。而这个问题的解决又依赖两项技术，一是能够对产生的业务数据进行统一管理和综合，并且能够无限扩展存储空间；二是能够有效处理获得的海量数据，在限定时间内获得处理结果的处理程序。因此，寻求一个合理可靠的大数据处理决方案是目前数据处理的热点与重点。很多行业领导者把对大数据的处理看成互联网之后又一个能够获得竞争优势的关键性因素，把大数据处理能力作为其核心商业竞争力加以发展。这更凸显了大数据的战略意义。目录第1章大象也会跳舞1.1 大数据时代 1.2 大数据分析时代1.3 简单、粗暴、有效——这就是Hadoop1.4 MapReduce与Hadoop1.5　看，大象也会跳舞 1.6 本章小结第2章大象的肚子——HDFS文件系统详解第3章 “吃下去吐出来”——Hadoop文件I/O系统详解第4章 “大象的大脑”——MapRedu...

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《HBase权威指南》一书中的第3章，第3.3节，作者：【美】Lars George 译者：代志远 , 刘佳 , 蒋杰责编：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。 3.3　批量处理操作现在我们已经介绍过添加、检索和删除表中数据的操作了，不过前面介绍的操作都是基于单个实例或基于列表的操作。这一节将会介绍一些API调用，这些调用可以批量处理跨多行的不同操作。文字事实上，许多基于列表的操作，如delete(List deletes)或者get(List gets)，都是基于batch()方法实现的。它们都是一些为了方便用户使用而保留的方法。如果你是新手，推荐使用batch()方法进行所有操作。下面的客户端API方法提供了批量处理操作。用户可能注意到这里引入了一个新的名为Row的类，它是Put、Get和Delete的祖先，或者说是父类。 void batch(List< Row> actions,Object[] results) throws IOException,InterruptedException Object[] b...

2017-05-02

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Nacos

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Spring

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

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。