本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.1节,作者 主 编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司）1.1 并行计算技术简介1.1.1 并行计算的基本概念随着信息技术的快速发展，人们对计算系统的计算能力和数据处理能力的要求日益提高。随着计算问题规模和数据量的不断增大，人们发现，以传统的串行计算方式越来越难以满足实际应用问题对计算能力和计算速度的需求
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2023-07-31 19:41:49
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前言随着 5G 时代的到来，大数据人工智能产业链又一次迎来了井喷式的爆发，随着岗位需求的不断增加，越来越多的人选择大数据课程，但是没有真正从事大数据工作的人面对企业面试有种无从下手的感觉，面对面试说不到技术的重点，每次面试只能靠队友，靠兄弟支援，尤其是面对架构，编程更是无从下手。于是我决定对市场上大多的有关大数据核心的面试题做一个详细的分析，也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。1
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2023-07-10 23:57:48
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LVS是一个开源的软件，基于Linux系统的服务器集群解决方案，利用LVS能创建一个具有良好的扩展性、高可靠性、高性能和高可用性的体系。LVS是Linux Virtual Server的缩写，意思是Linux虚拟服务器。使用LVS架设的服务器集群系统用户只感觉到一个虚拟服务器。物理服务器之间可以通过高速的LAN或分布在各地的WAN相连。最前端是负载均衡器，它负责将各种服务请求分发给后面的物理服
原创
2013-11-19 15:34:08
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前言 本章讲解高并发系统中常见概念及相关设计的方案，目的是让小伙伴都了解高并发系统中，每个环节所涉及到的相关概念。帮助大家更好地理解和掌握高并发系统中的场景及设计思想。1. 常见高并发系统架构图（这里以秒杀系统为例）上图中，架构比较简洁，下面将对这5层结构进行讲解用户层：用户端的展现部分，主要涉及商品的相关信息及当前“秒杀”活动的信息CDN层
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2023-07-30 18:42:21
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大并发服务器结构框架基本模型队列 + 连接池 在应用服务器和数据服务器之间有一个数据访问层( DAL )，应用服务器通过 DAL 访问数据服务器，可以将底层的数据库操作对其他层透明化；所以我们给 DAL 抽象出一个统一的接口，供其他层来操作，而底层我们可以分别使用各种ORM工具，或者原生SQL去实现。 它的主要功能：增删改服务、查询、事务管理、并发，另外事务中包括工作单元，查询中包括延迟加载。缓存
对于一个系统中，数据库层面做了优化之后，那么我们就算是做了最后的努力了。如果系统仍然撑不住，那么，就应该考虑缓存了。（一个系统性能提升的最快路径，就是使用缓存。这个可以处在数据库优化之前）一个系统中，可以用作缓存的节点很多。 系统的缓存节点可以分为 客户端缓存，CDN缓存,反省代理缓存，服务端本地缓存（内存缓存，IO缓存），分布式缓存（Redis，MemberCa
总体一句话，分库分表，负载均衡，sql优化，采用缓存中间件1.高访问量 缓解数据库压力方案：采用数据库集群（如：PXC），添加集群数据库节点。采用Nginx负载均衡降低数据库访问压力
2.慢查询解决方案：
a.表中数据量大导致的慢查询，有两种解决方案：
一数据分表：如果数据表中历史比较久，访问概率比较低的数据拆分到一张表，数据比较新，访问量频繁的放在另外一张表。
二是表结构拆分：如果数据库中的表字
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2023-07-26 20:39:52
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7.1 mapreduce mapreduce编程： 同步工具： 实现时需要注意的地方： 本地聚合的重要性： 字数统计： map进化1：引入数组H(仍然需要combiner) map进化2：把数组H变为全局变量，map结束后再将H输出(in-mapper的实现)本地聚合的设计模式：将combiner的功能集成到map
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2023-07-20 13:22:15
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习...
原创
2023-07-03 13:49:36
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1、请简要介绍一下Hadoop、Spark、MPI三种计算框架的特点以及分别适用什么样的场景？Hadoop：基于分布式文件系统HDFS的分布式批处理计算框架，适用于数据量大、SPMD（单程序多数据）的应用Spark：基于内存计算的并行计算框架，适用于需要迭代多轮计算的应用MPI：基于消息传递的并行计算框架，适用于各种复杂应用的并行计算，支持MPMD（多程序多数据），开发复杂度高。
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2023-07-24 20:19:16
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一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性
随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？高并发的解决方案说到高并发，我们遇到...
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2021-07-20 09:56:43
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随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？
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2021-08-04 15:13:19
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对于一个需要处理高并发的系统而言，可以从多个层面去解决这个问题。1、数据库系统：数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统，并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力（当然用一台服务器应付一般而言没啥问题，找一台当备机放着应付宕机就行，如果一台应付不了，那么再加一台，但是备机还是要的，至少一台），另外采取读/写分离的方法降低数据库负载，再加上分库和分表进一步降低
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2023-07-22 01:26:53
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最全面最实用的教程——《大数据高并发系统架构实战方案(LVS负载均衡、Nginx、共享存储、海量数据、队列缓存)》 该课程共21课时，讲师是tom5，多年研发平台,某大型视频网站CTO,众多大型网站及移动应用平台架构经验，并拥有多年的培训经验经历。讲课内容完全切合架构设计及实施人员需要。课程介绍如下
原创
2021-12-06 14:18:55
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一、大数据框架： Impala：hadoop的sql平台、支持hbase/hdfs、支持超大数据、支持多并发、sql支持好、对内存依赖比较严重。需要自己优化，并且有的语句超过内存会报错。 Spark：各种格式、各种计算（机器学习、图形计算）、可sql、可代码处理、支持scala/java/python语言开发。提供scala/py
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2023-05-27 10:08:39
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mysql大数据高并发处理 公布于2013-5-14 一、数据库结构的设计假设不能设计一个合理的数据库模型，不仅会添加client和server段程序的编程和维护的难度，并且将会影响系统实际执行的性能。所以，在一个系统開始实施之前。完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，由于数据量较小。负荷较低。我们往往仅仅注意到功能的实现，而非常难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际执
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2016-02-04 13:07:00
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mysql大数据高并发处理
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2017-01-12 11:34:44
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一、数据库结构的设计如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和
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2023-06-07 06:38:54
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今天看到群里有人在说关于秒杀、抢购等高并发库存量问题，有说用mysql innodb的，有说用队列的等等，基本都是从存储载体上去寻求解答。我这还有这样一个方向。首先这类问题的特点是高并发，解决高并发的最有效的是直接读写内存，但是内存又是昂贵的，且数据崩溃难以找回。所以这个方案就是把此类过程分为三步：各客户端在内存中抢号（也就是争抢下单的令牌（权限）。如在内存中incr一个数字id，然后给这个id加
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2023-07-25 10:36:39
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