数据库成为了大多数企业应用的主要瓶颈，也成为了运行环境中最不具伸缩性的层。PHP/Ruby的用户会说什么都不共享（share nothing）的架构照样具有很好的伸缩性。从表面上看也许是对的，可惜我不知道是否存在这样的多用户应用，其实现是能够在集群的不同结点间不共享资源。这些傻瓜真正想的是“除了数据库以外什么都不共享(Share nothing except for the database)”的
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2024-09-11 20:49:24
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首先介绍share nothing概念。并行数据库要求尽可能的去并行执行数据库操作，从而提高性能。在并行计算体系结构实现中有很多可选的体系结构。包括： share-memory：多个cpu共享同一片内存，cpu之间通过内部通讯机制（interconnection network）进行通讯； share-disk ： 每一个cpu使用自己的私有内存区
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2024-09-11 15:55:58
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# 实现Sharenothing架构优缺点
## 简介
在分布式系统设计中，Sharenothing架构指的是系统中的每个节点都是独立的，不共享任何资源，这种架构可以提高系统的可伸缩性和容错性。在本文中，我将教你如何实现Sharenothing架构，同时介绍其优缺点。
### 流程概览
以下是实现Sharenothing架构的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ----
原创
2024-06-30 06:14:20
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Share nothing理论
开发者在线 Builder.com.cn 更新时间:2007-10-06作者：中国IT实验室本文关键词： Oracle
Share nothing理论在数据库设计和优化中的实践应用 首先介绍share nothing概念。最早接触它是在 DataBaseManagentSystem一书的并行数据库章节中。 并行数据库要求尽可能的去并行执
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2024-07-26 23:33:44
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先介绍下缓存框架ASimpleCacheASimpleCache 是一个为android制定的 轻量级的 开源缓存框架。轻量到只有一个java文件（由十几个类精简而来）。 1、可以缓存什么 普通的字符串、JsonObject、JsonArray、Bitmap、Drawable、序列化的java对象，和 byte数据。 2、有何优点？ 1：轻，轻到只有一个JAVA文件。 2：可配置，可以配置缓
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2023-12-09 23:19:27
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原来项目中有用到Redis用作缓存服务，刚开始时只用一台Redis就能够满足服务，随着项目的慢慢进行，发现一台满足不了现有的项目需求，因为Redis操作都是原子性这样的特性，造成有时同时读写缓存造成查询效率的下降。但是由于我们现在用的还是2.X版本，还是没有集群功能的（Redis作者在3.0版本中已经加入了集群功能）, 因此只能使用2.x版本中自带的一个叫做ShardedJedis的来实现分布式缓
微软现代开发平台中最古老的部分之一就是SharePoint。 SharePoint是其原始的基于ASP的Site Server Intranet工具的后继产品，它比其他企业内容管理工具要丰富得多。 尽管它经常被忽略，而只能托管文件和内部Web内容，但从本质上讲，它是使用其自己的编程模型和工具来构建和管理工作流的有效工具。 我们的业务远不止其投入和产出。 它们是将个人，团队和业务流程联系在一起的
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2023-08-19 23:05:03
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1：三种数据库架构、特征、应用数据库架构中shared-nothing等三个之间的优缺点） 1.shared-everything 一般是针对单个主机，完全透明共享CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，典型的代表是SMP技术 2.Shared-Disk： 各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory，共享磁盘系统。典型的代表Oracle RAC， 它是数据共享，可通过增加节点来提高
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2023-07-20 13:27:51
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上一篇我们以问答的方式明确了Sharepoint服务的一些概念，这里我们重点来看两个方面:Sharepoint服务器构架对象模型以及Sharepoint 服务应用程序的某些拓扑结构一、Sharepoint服务器构架对象模型 二、Sharepoint 服务应用程序的某些拓扑结构Sharepoint 服务应用程序的对象模型支持各种不同的服务器场环境。这里我们探讨一下其中的某些情
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2023-08-10 10:18:10
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这是我们公司自己封装的一套分享框架，不同于市面上的其他第三方分享。 该库暂时只收纳了：微信，QQ,微博等三个平台。 一、第一步：初始化参数在需要启动分享的界面对分享的一些对象进行实例化，如下：@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanc
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2023-08-10 17:51:06
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第23章. 缓存 在几乎所有的企业应用程序中，数据库是主要的瓶颈，并是在运行环境中伸缩性最差的一层。来自PHP/Ruby 环境的人们试图告诉你所谓的“无共享（shared nothing）”体系结构的伸缩性良好。虽然这表面上是真的，但我知道大部分引人注意的多用户应用程序，并没有在群集的不同结点之间实现资源的无共享。这些愚蠢的人真以为它是一个“除了数据库以外无共享（share
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2024-01-20 04:37:39
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Shuffle简介在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑，本文就深入研究Spark的shuffle是如何实现的，有什么优缺点。 Shuffle的写
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2023-10-10 09:23:22
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1. 数据库架构设计数据库常用的架构设计模型有三种：
1.1 shared-Everything一般针对于单机而言，完全透明的共享 CPU、内存和IO等资源，并行能力是三种结构中最差的。1.2 shared-Diskshared-disk也可以成为shared-storage，每个单元的CPU和内存是独立的，共享磁盘系统，典型产品有Oracle RAC，它是数据共享，可以通过增加节点来提高
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2024-01-17 07:07:08
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# Spark Shuffle的环形缓冲区
## 引言
在大数据处理的领域中，Apache Spark是一个非常重要的开源框架，因其出色的性能和易用性，深受开发者的喜爱。Spark中的Shuffle操作是处理大规模数据时必不可少的一环。Shuffle过程涉及大量的数据传输和重组，因此它的性能优化尤为关键。那么，Spark Shuffle操作中是否有环形缓冲区的概念呢？本文将探讨这一问题，并给出
目录1. MapReduce工作流1.1 需求1.2 代码实现1.2.1 reduce join、result sort程序1.2.2 作业流程控制类1.3 运行结果 1. MapReduce工作流 使用 Hadoop 里面的 MapReduce 来处理海量数据是非常简单方便的，但有时候我们的应用程序，往往需要多个 MR 作业，来计算结果，比如说一个最简单的使用 MR 提取海量搜索日志的 To
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2024-07-12 07:47:08
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在大数据处理的世界里，Apache Spark的表现尤为重要，特别是在数据分区和并行处理上。然而，当我们使用Spark处理大量数据时，Shuffle操作的性能以及其对业务的影响成为了开发者需要重点关注的内容。因此，本文将围绕“Spark Shuffle有几种”这一主题，探讨其相关问题的解决过程。
## 背景定位
在过去几个月中，我们的团队在运行大数据任务时遇到了一些性能问题，特别是涉及Shuf
我所认为的MapReduce 是一个分而之治的过程，首先Map阶段将数据分成一个个键值对（key,value）的形式，之后reduce阶段将含有相同key值的键值对做一个聚合，最终形成一个新的键值对。而在Map和Reduce之间中最重要的就是Shuffle过程，shuffle是Hadoop默认给我们配置好的，而为了使reduce能更好的处理Map的结果，需要进行排序，分割等工作，这就是shu
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2024-10-15 17:09:01
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（一） 什么情况下发生shuffle在MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低。Spark也会有自己的shuffle实现过程。
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2024-01-12 18:54:44
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Shuffle阶段是指从Map的输出开始，包括系统执行排序以及传送Map输出到Reduce作为输入的过程。Sort阶段是指对Map端输出的Key进行排序的过程。不同的Map可能输出相同的Key，相同的Key必须发送到同一个Reduce端处理。Shuffle阶段可以分为Map端的Shuffle和Reduce端的Shuffle。shuffle是MapReduce的心脏，属于不断被优化和改进的代码库的一
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2024-04-13 13:00:46
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上一篇“shuffle的一些概念”中提到了三种shuffle的方式，此处先来分析下SortShuffleWriter，结合代码一起调试下看看它内部到底是如何运行的。选择带有聚合的算子调试就行了，例如对一个pairRDD进行reduceByKey操作，然后就可以跳到对应的源码里面了，可以看出reduceByKey算子使用的是确实是SortShuffleWriter：直接跑到运行Task的代码中看它到
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2024-06-21 20:18:15
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