元宇宙基础理论、架构设计、关键技术和行业实践-总纲
最近在处理一个商业银行的大数据项目，旨在构建大数据资源池，项目边界确认过程中，针对项目的定位出现了两种不同的观点，对大数据的在传统行业的应用有了新的启发。观点一、大数据作为操作数据历史库，存储操作数据库数据，提供历史数据长周期，快速检索的历史数据存储和快速查询服务。观点二、大数据作为数据仓库的的历史库，解决数据仓库历史数据存储的问题，构建一个大容量，高可用的数据存储平台，为全量数据分析和知识挖掘提供服务。作为操作数据库的历史库，已经完成了项目的实施，但是作为数据仓库的历史库之前的定位一直是取代，基于大数据做数据分析和知识挖掘，现在却找到了一个新的切入点，才发现，原来二者并不矛盾。
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大数据面对挑战是你必须重新思考构建数据分析应用的方式。传统方式的应用构建是基于数据存储在不支持大数据处理的基础之上。这主要是因为一下原因： 1.传统应用的基础设施是基于传统数据库访问模式设计的，它不支持Hadoop； 2.数据存储在Hadoop之上，实时访问集群中部分数据是可行的； 3.Hadoop大数据存储能力使得你可以存储数据集的多个版本，来挑战传统覆写数据方式。
tolua的最新版本是5.0,下载地址:http://www.tecgraf.puc-rio.br/~celes/tolua/ 以下是简单的使用说明: 功能内容：可以在LUA脚本中使用C++的方便对象,包含创建，释放，调用成员函数 文件包括:Main.cpp,tClass.cpp,tClass.h,tClass.pkg,tClassLua.cpp(自动生成) tClass.h(定义提供给L
设置#pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" ) // 设置入口地址 这样就ok了 在控制台程序中隐藏控制台窗口! 大家都知道,当编写一个win32 console application时,当运行此类
HDFS处理大量小文件时的问题 小文件指的是那些size比HDFS 的block size(默认64M)小的多的文件。如果在HDFS中存储小文件，那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了)。 而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件。 任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，没一个
在AIX 5L上配置NFS Server 主要步骤： （1）在AIX上启动NFS服务，并配置要共享给WINDOWS的目录 （2）在WINDOWS上安装SFU客户端，配置与AIX系统的用户映射关系 （3）在WINDOWS上运行命令将AIX上目录映射到本地的一个盘符 一、配置NFS Server 首先需要启动NFS Server，可以通过smit nfs&
环境 OS CentOS 5.4 DB版本 Oracle 11g R2 1) 检查基本需求 内存大小 grep MemTotal /proc/meminfo 交换分区大小 grep SwapTotal /proc/meminfo 增加交换分区 创建/home/swap这么一个分区文件。
版本 ActivePerl: 5.12.0 Build 1200 VC: 6.0 openssl: 1.0.0 masm: 6.00.8168.0 ActivePerl,MASM, VC6.0均已安装且bin目录都在PATH环境变量中 一、 NMAKE : fatal error U1077: 'ml' : return code '0x1' 当执行>nmake -f ms
Hadoop 是 Google labs 的MapReduce的一个实现，Nutch项目的全部数据处理都构建在其之上。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序可以自动在普通机器组成的集群中以并行方式分布执行。 就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样，MapReduce程序员也不许要关心海量数据如何被分配到多台机器上，不需要考虑机器失效的处理
在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，在我从前写的文章《Tiger Concurrent Practice --日志分析并行分解设计与实现》中有所提到。但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采用Memcache作为计数器，结合MySQL就完成了访问 控制以及统计的工作。然而未来，对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。现在最火的技
一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一
本文讨论了 UNIX/LINUX平台下三种主要的可执行文件格式：a.out（assembler and link editor output汇编器和链接编辑器的输出）、COFF（Common Object File Format 通用对象文件格式）、ELF（Executableand Linking Format 可执行和链接格式）。首先是对可执行文件格式的一个综述，并通过描述 ELF文
MongoDB 集群中包含一个自动分片模块 ("mongos"). 自动分片可以用于构建一个大规模的可扩展的数据库集群,这个集群可以并入动态增加的机器。自动建立一个水平扩展的数据库集群系统，将数据库分表存储在 sharding的各个节点上。在一个mongodb的集群中包括一些shards(mongod进程)，mongos的路由进程，一个或多个 config服务器。shardi
memcached 的客户端使用TCP链接 与 服务器通讯。（UDP接口也同样有效，参考后文的 “UDP协议” ）一个运行中的memcached服务器监视一些（可设置）端口。客户端连接这些端口，发送命令到服务器，读取回应，最后关闭连接。 结束会话不需要发送任何命令。当不再需memcached服务时，要客户端可以在任何时候关闭连接。需要注意的是，鼓励客户端缓存这些连接，
Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统中减少数据库 负载，提升性能。关于这个东西，相信很多人都用过，本文意在通过对memcached的实现及代码分析，获得对这个出色的开源软件更深入的了解，并可以根 据我们的需要对其进行更进一步的优化。末了将通过对BSM_Memcache扩展的分析，加深对memcached的使用
集群架构方面的问题 o memcached是怎么工作的？ o memcached最大的优势是什么？ o memcached和MySQL的query cache相比，有什么优缺点？ o memcached和服务器的local cache（比如PHP的APC、mmap文件等）相比，有什么优缺点？ o memcached的cache机制是怎样的？ o memcached如何实现冗余机制？
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