一：系统功能结构二：系统流程图三：目标模拟实现一个基于文本界面的《项目开发团队分配管理软件》 熟悉Java面向对象的高级特性，进一步掌握编程技巧和调试技巧主要涉及以下知识点：类的继承性和多态性对象的值传递、接口static和final修饰符特殊类的使用：包装类、抽象类、内部类异常处理Java基本语法和流程控制数组，ArrayList集合多的不说，少的不唠，直接上代码 四：LoginVie
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2024-06-20 04:39:13
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随着大数据系统建设的深入，企业的数据基础设施面临两个问题：一个是成本问题，随着累积的数据量的增大，大数据业务量的增多，数据存储和处理的成本越来越高，企业数据基础设施的投资越来越大，这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。另一个是效率问题，大数据处理组件多，不同组件使用不同的数据处理格式，比如大家熟悉的数据湖、数据仓库使用的就是不同的格式，多样化的数据格式导致数据存储变得复杂，系统中应对不同的场景
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2023-08-20 07:02:56
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Java内存分配数组的内存分配一个int类型变量和一个数组变量两个数组变量指向同一个数组对象方法的内存分配（结合上面数组知识理解）一个方法调用多个方法调用对象的内存分配两个对象内存分配方法和对象 补充总结 这部分写的比较乱，我完整的认真写的看这个内存分为栈、堆、方法区、本地方法栈、寄存器五个区实际上只需要重点关注栈、堆、方法区这三个区，如下图：数组的内存分配一个int类型变量和一个数组变量以图中
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2024-09-07 17:55:58
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古语有云：天下大势分久必合、合久必分。同样，在数据中心多年的发展历程中，计算与存储也经历了多次分分合合。从大型机的计算与存储紧耦合，到小型机经典的IOE存算分离架构，再到随云兴起的超融合让存算再次融合，计算与存储宛如一对多年的CP，时而亲密无间，时而又若即若离。计算与存储之所以会出现多次分与合，是因为需求的变化推动着架构层做出相应改变，而计算与存储相辅相成、协同发展的关系始终未变。如今，随着云与互
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2024-01-29 00:48:57
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本文的理论思想来源于 JuiceFs 社区的一篇文章《从 Hadoop 到云原生，大数据平台如何做存算分离》，本文分为理论+实践两个部分，理论部分是对社区文章的总结、实践部分则是对理论的落地探索企业对 hadoop 生态的改造一、大数据平台如何做存算分离1.1 hadoop 存算耦合架构回顾hadoop 作为大数据时代的开山组件，作为一个 all-in-one 套件有三个核心组件：MapReduc
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2024-06-12 00:16:32
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## 实现“hive 存算分离”教程
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Hive表] --> B[存入数据]
B --> C[执行计算]
C --> D[将计算结果存入Hive表]
```
### 二、步骤详解
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 存入数据 |
|
原创
2024-04-01 04:07:10
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# Spark存算分离实现教程
## 简介
在大数据处理领域，Spark是一种常用的分布式计算框架。为了提高计算性能，一种常见的优化方式是将存储和计算分离，也就是将数据存储在高性能的存储系统中，如HDFS或S3，并通过Spark来进行计算。本文将教会你如何实现Spark存算分离。
## 流程图
下面是实现Spark存算分离的整个流程图：
## 步骤说明
1.
原创
2023-10-05 06:20:28
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【简介】1、hdfs架构hdfs伪分布式架构只需要有三个部分即可，NameNode是老大，DataNode是小弟，Secondary NameNode是助理。客户端Client跟NameNode通信(RPC通信机制，后面会介绍)，Secondary NameNode负责数据的同步。2、元数据的存储细节NameNode的元数据是存放在内存当中的。数据解读：有一个文件/test/a.log，保存了3个
写在前面这是奇点云全新技术专栏「StartDT Tech Lab」的第3期。在这里，我们聚焦数据技术，分享方法论与实战。一线的项目经历，丰富的实践经验，真实的总结体会…我们畅想未来大趋势，也关注日常小细节。本篇由奇点云数据平台后端架构专家「纯粹」带来：作者：纯粹阅读时间：约10分钟 众所周知传统的Apache Hadoop的架构存储和计算是耦合在一起的，HDFS（Hadoop Distr
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2024-06-06 15:40:18
82阅读
# 存算分离架构实现指南
## 1. 简介
存算分离架构是一种将数据存储和业务逻辑分离的设计模式，可以提高系统的稳定性、可扩展性和可维护性。在本文中，我将介绍存算分离架构的整个流程，并为你提供每一步的代码示例和解释。
## 2. 流程概述
存算分离架构的实现可以分为以下几个步骤：
1. 设计数据库结构
2. 创建数据访问层（DAO）
3. 创建业务逻辑层（Service）
4. 创建表现
原创
2023-09-13 16:38:17
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在当今的数据处理环境中，“存算分离”架构在数据库管理中成为越来越普遍的选择，尤其是在处理大规模数据时。MySQL作为一种广受欢迎的关系型数据库，正面临着存储与计算分离的挑战。存算分离允许将数据存储与处理能力解耦，以更灵活、可扩展地管理数据。本文将围绕“存算分离 MySQL”这一主题，详细探讨备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和验证方法等内容，帮助您更好地管理和优化您的MySQL数据
存算分离（Storage-Compute Separation 或 Storage-Compute Decoupling）是一种数据架构设计理念，旨在将数据存储（Storage）和数据处理/计算（Compute）功能分离开来。这种设计允许存储资源和计算资源独立扩展和优化，互不影响，根据实际需求灵活配置，从而提高系统的效率和成本效果。存算分离的主要优势包括：弹性伸缩性：计算需求和存储需求往往不是线性
导读在过去十几年的发展中，HDFS以其高容错性、高吞吐量等特性，成为分布式大数据体系的核心组件，稳坐分布式大数据存储的第一把交椅。随着各行各业对大数据技术的利用率提升，在面对不断扩张的大数据集群规模、不断增长大数据存储量级时，原生的HDFS架构设计在支撑能力上显露不足。虽然社区提出了Federation等概念，但依旧无法解决因单点元数据暴增带来的NameNode GC压力、DataNode的心跳汇
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2023-09-21 15:32:16
136阅读
IDC发布的《中国软件定义存储(SDS)及超融合存储(HCI)系统市场季度跟踪报告，2021年第二季度》显示：超融合存储系统在2021年上半年较去年同期实现49%的增长。全球范围内，HCI系统的增长都保持较好态势，2021年上半年达到11.2%的同比增长率。随着IT基础环境和企业业务转型需求的改变，超融合架构由最初的以迅捷部署、简化管理和提升IT对业务的响应速度为主要目标的“老三层”（计算、网络、
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2024-06-05 23:01:42
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值此开年采购季之际，企业新用户购买GaussDB (for Redis)4U16G任意存储规格，内存可享3个月3折。另外还有多款云数据库包年低至2.7折，0门槛抽千元大奖、新购满额送华为手机P40 Pro 5G等多重福利，链接：传送门GaussDB(for Redis)（下文简称高斯Redis）是华为云数据库团队自主研发的兼容Redis协议的云原生数据库，该数据库采用计算存储分离架构，突破开源Re
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2021-03-13 21:54:33
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# 实现“mysql 存算分离 开源”教程
## 1. 整体流程
首先，我们需要了解存算分离的概念，即将数据存储和计算分开，提高系统的性能和扩展性。在MySQL中，可以通过开源的工具实现存算分离。下面是实现该过程的整体流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : has
ORDER ||--| PRODUCT : conta
原创
2024-05-18 05:45:31
32阅读
# 存算分离的架构实现指南
## 介绍
存算分离是一种常用的架构设计模式，它将业务逻辑与数据存储分离开来，使得系统更加灵活、可扩展和易于维护。本文将指导你如何实现存算分离的架构。
## 步骤
以下表格展示了实现存算分离的架构的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设计数据库模式 |
| 2 | 创建数据访问层 |
| 3 | 实现业务逻辑层 |
| 4 |
原创
2023-09-27 03:42:42
154阅读
# Spark 存算分离实现指南
在大数据环境中，存算分离是一种常见的架构方式，它将数据存储与计算任务分开，以提高系统的灵活性和可扩展性。在 Apache Spark 中，存算分离意味着将数据存储在一种高效的外部存储中（如 Hadoop HDFS、Amazon S3 等），而 Spark 负责计算部分。本篇文章将带你详细了解 Spark 的存算分离实现的步骤和代码示例。
## 整体流程
以下
原创
2024-09-20 16:43:04
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优秀是一种习惯 知识点01：回顾知识点02：目标知识点03：Zookeeper的存储结构知识点04：Zookeeper的常用命令知识点05：Zookeeper特性：节点类型知识点06：Zookeeper特性：监听机制知识点07：Zookeeper选举：辅助Active Master选举知识点08：Zookeeper选举：内部Leader节点选举知识点09：Zookeeper Java API：环境
前两节对分库分表和遇到一些问题进行解释和总结，本节对分库分表的数据存储和划分原则进行一个讲解数据存储分别是：独立存储+缓存：适用于数据量少，基本不变的数据；读写分离 ： 适用于数据量适中，增长平缓，读多写少的数据水平切分： 适用于数据量大，增长快速，读写频繁的数据划分原则能不分就不分，当单表记录达到一定数量级（>1000万）之后才考虑进行水平切分处理；分片字段取决于最频繁的查询SQL，选择合
