在《当我们在讨论CQRS时，我们在讨论些神马》中，我们讨论了当使用CQRS的过程中，需要关心的一些问题。其中与CQRS关联最为紧密的模式莫过于Event Sourcing了，CQRS与ES的结合，为我们构造高性能、可扩展系统提供了基本思路。本文将介绍 Kanasz Robert在《Introduction to CQRS》中的示例项目Diary.CQRS。获取Diary.CQRS项目该项目为Kan
什么是eses 全称elasticsearches : 做全文检索的 ,底层基于lucene的开发 lucene 相等于jdbc es 相当于 mybatis/jpaes和lucene的比较为什么需要使用es.为什么不用lucene?(1)api操作很麻烦 不方便 搜索 : 创建索引 搜索索引 一堆api es: get /product/1 – {}(2)lucene不支持集群 es集群 处理很
转载
2024-09-03 19:16:32
97阅读
# HBase和ES哪个快：性能比较与应用场景
在大数据时代，选择合适的存储和检索技术对于提高数据处理效率和降低成本至关重要。HBase和Elasticsearch（ES）是两种流行的NoSQL数据库，它们在不同的应用场景下有着各自的优势。本文将从性能、应用场景、代码示例等方面进行比较，帮助读者更好地理解这两种技术。
## 性能比较
### 写入性能
HBase是一个分布式的列存储系统，基
原创
2024-07-25 08:17:24
80阅读
1. Doris 简介1.1 Doris 概述Apache Doris 由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018 年贡献到 Apache 社区后， 更名为 Doris ），在百度内部，有超过 200 个产品线在使用，部署机器超过 1000 台，单一 业务最大可达到上百 TB。 Apache Doris 是一个现代化的 MPP（Massively Parallel Processing，即
转载
2024-08-01 21:23:29
967阅读
# mysql和es哪个快
在数据库和搜索引擎之间进行性能比较时，常常会涉及到MySQL和Elasticsearch（ES）这两个常用的数据库存储解决方案。MySQL是一个关系型数据库管理系统，而Elasticsearch是一个分布式、RESTful的搜索和分析引擎。本文将从性能的角度对比MySQL和Elasticsearch，看哪个更快速。
## MySQL的特点
MySQL是一种常见的关
原创
2024-04-28 05:04:41
113阅读
接着（大数据spark初识 2）我们接着来剖析spark，本篇文章我们从以下几个方面来剖析spark Spark shuffle 原理以及过程剖析 Spark shuffle 和 MR shuffle 有什么不同 Spark 内存管理模型 Spark 核心组件，广播变量和累加器 1.Spark shuffle 原理以及过程剖析&
转载
2024-01-11 12:40:51
163阅读
行业内卷的话题热度居高不退，程序员群体的职业焦虑也尤为明显，在更新迭代日新月异的技术领域，对新技术软件保持敏感是最起码的职业尊重，尤其是在大数据领域，能否运用新技术解决实际问题已然成为衡量技术人能力水平的重要指标。ClickHouse和DorisDB作为OLAP领域炙手可热的两大利器，尤为开发工程师们所重视，更是深得一线大厂的宠爱：今日头条、腾讯、携程、快手早已部署ClickHouse，Doris
Elasticsearch简单介绍Elasticsearch是大数据家族非常重要的一员, 有着强大的数据分析能力。 下面简要总结下优缺点:优点:
1,基于lucene，使用倒排索引，有非常强大数据搜索能力.能快速从海量数据中抓取敏感数据2,默认dsl表达能力非常强大,灵活性非常高3,分布式,以及无额外依赖....缺点:
1, dsl强大但是学习成本以及门槛高(测试和业务方等介入成本
转载
2024-03-20 07:55:38
104阅读
文章目录背景一、Doris 心法？1. 大吞吐2. 高并发二、优化之路1. 选择？2. 缓存3. 并发4. 批处理总结 背景Doris 官方介绍：Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。在查询引擎方面，Doris 采用
转载
2024-02-21 21:48:54
208阅读
业务需求的升级和数据量的增长推动着技术的升级变革和创新。当下会员标签数据也正在从最初的Mysql关系型数据库迁移到ES。以满足更高数据量下业务方对查询性能和数据分析的要求。目前来看，ES能完美解决当下数量级的查询及分析聚合要求，但是ES的数据量上到十亿级别，性能还是有所退化，查询速度就显得捉襟见肘。用户是最不喜欢等待的，超过1秒的等待都是不太好的用户体验。我在以往的工作中，有过使用Hadoop全家
转载
2023-12-10 14:03:29
82阅读
随着大数据的持续增长，许多人开始担心提取、转换和加载（ETL）的常规过程是否依然适用。这样的担心是否多余呢？随着分析技术面临数据量迅速增长的挑战，有人担心传统的提取、转换和加载过程（ETL）是否依然适用。ETL 工具可以快速“入侵”移动 App 和 Web 应用程序，因为它们可以非常有效地访问数据。最终，ETL 应用将积累行业标准并得以壮大。本文中我们来讨论一个比较新的话题——能够轻松构建一个敏感
# MongoDB全文检索与Elasticsearch性能对比
在现代应用程序中，数据检索的速度与准确性至关重要。随着数据量的不断增加，开发者面临的挑战是选择一款合适的工具来实现高效的全文检索。MongoDB和Elasticsearch（ES）是两个较为流行的选项。本文将分析两者的性能，并提供代码示例与流程图。
## 1. MongoDB与Elasticsearch简介
### 1.1 Mo
原创
2024-10-22 03:53:00
430阅读
doris介绍Doris是一个MPP的OLAP系统，以较低的成本提供在大数据集上的高性能分析和报表查询功能。 MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到终的结果(与Hadoop相似)。 Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性
转载
2024-07-26 10:18:19
749阅读
文章目录一. Doris简介二. Doris 整体架构2.1 Doris 整体架构简介2.2 Doris 数据分布2.3 Doris 的使用方式三. Doris关键技术3.1 数据可靠性3.2 易运维3.3 MySQL 兼容性3.4 支持 MPP四. Doris 数据模型4.1 Doris 数据模型特点4.1.1 键值对存储形式4.1.2 Key 列全局有序排列4.2 聚合计算说明4.2 按列存
转载
2024-04-25 13:10:03
325阅读
数据划分本文档主要介绍 Doris 的建表和数据划分，以及建表操作中可能遇到的问题和解决方法。基本概念在 Doris 中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。Row & Column一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Va
转载
2024-03-31 08:26:04
147阅读
一、实验目的下载一个HRTF数据库，阅读其说明文档，学习如何运用其中数据，完成双耳空间音效的实现。推荐基于真人的CIPIC，以及基于人工头的THK。素材不能只有一种，要创建一个声景。利用HRTF实现声景中各个声源的不同方位的双耳空间音效。二、实验原理HRTF（Head Related Transfer Function）：头相关变换函数，是一种音效定位算法，对应时域的HRIR（Head Relat
当前有许多分布式计算系统能够实时处理大数据，这篇文章是对Apache的三个框架进行比较，试图提供一个快速的高屋建瓴地异同性总结。 Apache Storm 在Storm中，你设计的实时计算图称为toplogy，将其以集群方式运行，其主节点会在工作节点之间分发代码并执行，在一个topology中，数据是在spout之间传递，它发射数据流作为不可变的key-value匹配集合，这种key-val
SHAP的理解与应用SHAP有两个核心，分别是shap values和shap interaction values，在官方的应用中，主要有三种，分别是force plot、summary plot和dependence plot，这三种应用都是对shap values和shap interaction values进行处理后得到的。下面会介绍SHAP的官方示例，以及我个人对SHAP的理解和应用。
如今，市面上的缓存解决方案已经逐步成熟了，今天我将选取其中一些代表性的方案包括Redis、Memcached和Tair进行对比，帮助大家在生产实践中更好地进行技术选型。 一、常用的分布式缓存的对比 常用的分布式缓存包括Redis、Memcached和阿里巴巴的Tair（见下表），因为Redis提供的数据结构比较丰富且简单易用，所以Redis的使用广泛。 下
转载
2023-09-20 16:05:42
148阅读
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 Ela
