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《Big Data Glossary》笔记

清明假期翻以前的笔记发现有一些NoSQL相关的内容,比较零散,是之前读《Big Data Glossary》的笔记.简单整理了一下,记录于此. Horizontal or Vertical Scaling 数据库扩展的方向有两个: 垂直扩展-换更牛的机器 水平扩展-增加同样的机器 选择水平扩展必然遇到的一个问题就是,如何决定数据分布在哪台机器上? 也就是分片策略 分片Sharding 数据比较平坦的分布在各个节点上,可以使用数字结尾的方式或者取余运算,但是一旦增加机器就要进行大规模的数据重排 要想消除数据分布之痛,就需要更复杂的数据分布schemes来切分数据. 有些依赖于中心目录,它决定了key值对应的位置.当某个碎片增长过大的时候, 这种间接的指导允许数据在机器之间转移,这种做法的代价就是每一个操作都会去 中心目录里面去查询一下目录信息通常非常小 也都是静态的 一般都会放在内存里面,偶尔变动一下 另外一种方案就是一致性哈希consistent hashing.这种技术使用小表把可能用到的哈希值分范围.一个碎片对应一个值 分片模型对我们的影响 大数据的处理构建在水平扩展模型上,带来...

Twitter Storm Real-Life App 排错记

Twitter Storm号称是'实时版本的Hadoop',正好团队在产品中要用,折腾了一下,en,是真折腾;没有Java背景,时间有一些浪费在Java相关的环境和项目维护上. Storm简介 Storm is a free and open source distributed realtime computation system. Storm makes it easy to reliably process unbounded streams of data, doing for realtime processing what Hadoop did for batch processing. Storm is simple, can be used with any programming language, and is a lot of fun to use! Storm-Project 官网 : http://storm-project.net/ 安装部署脚本,可以参考: http://www.cnblogs.com/me-sa/archive/201...

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