MongoDB已经流行了很长一段时间，相对于MySQL，究竟什么场景更需要用MongoDB？下面是一些总结。1.更高的写入负载默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。2.高可用性MongoDB的复副集(Master-Slave)配置非
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2023-09-03 10:27:54
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HBASE应⽤场景
1、⽤户画像
⽐如⼤型的视频⽹站，电商平台产⽣的⽤户点击⾏为、浏览⾏为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据⽀撑。
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2023-07-12 11:50:01
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# Java适合什么场景？
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“Java适合什么场景”。首先，我们需要整理出一个流程图，然后详细说明每一步需要做什么，包括所需代码及其注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(确定需求) --> B(选择合适的技术)
B --> C(编写代码)
C --> D(测试代码)
原创
2024-07-05 05:18:11
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一、Python可以做什么？1、数据库：Python在数据库方面很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySQL的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒
# Redis缓存适用场景与不适用场景
Redis 是一种开源的高性能键值存储（NoSQL Database）。在软件开发中，合理利用 Redis 缓存能够显著提升应用性能。然而，使用 Redis 进行缓存并不是在所有场景下都适合的。本文将帮助初学者理解 Redis 缓存的适用场景和不适用场景，并通过实用的代码示例来说明。
## 整体流程
在使用 Redis 缓存的过程中，我们可以将其划分为
原创
2024-10-13 05:39:12
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概述Hive学习也有一段时间了，今天来对Hive进行一个总结，结合自己在工作中遇到的问题，做一些具体的案例分析，当然其中有自己考虑不周的地方，或有不对的地方请大家指出相互学习，共同进步。今天来谈一谈什么是Hive，产生背景，优势等一系列问题。什么是HiveHive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库软件,它可以使已经存储的数据结构化，它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理。 H
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2023-10-05 19:26:43
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什么是Fork/Join框架 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。 我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架，Fork就是把一个大任务切
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2023-07-13 22:27:02
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MySQL架构总览整个架构分为两层，上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’，下层是各种各样对上提供接口的存储引擎，被称为‘Storage Engine Layer’ 查询执行流程 SQL解析顺序1、FROM对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接)，生成虚拟表VT1。2、ON对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才被插入到TV2。3、OUTER(JOIN)如
HTTP代理适用的场景： 一、连接内网。很多地方都有一些大型局域网，代理服务器访问外网的时候映射到一个IP，所以外界无法直接访问内网。这时候我们可以通过第三方的代理服务器进行互联，从而获得我们想要的文档和资料。 二、我们可以通过HTTP代理访问一些我们通常无法访问的网站。我们在上网(尤其是国内)的时候，经常会遇到浏览器是空的现象，所以这个时候http代理就派上了用场。 三、是提高网页浏览
原创
2023-04-03 13:23:06
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一、虚拟机环境准备准备一台虚拟机，操作系统 centos7.0安装 jdk1.8安装 mysql安装 hadoop二、Hive简介1、hive是建立在hadoop之上的数据仓库，一般用于对大型数据集的读写和管理，存在hive里的数据实际上就是存在HDFS上，都是以文件的形式存在，不能进行读写操作，所以我们需要元数据或者说叫schem来对hdfs上的数据进行管理。 2、Hive的优势和特点提供了一个
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2023-09-20 04:35:58
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1. MySql+Memcached架构的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 2.Memcached
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2024-06-28 13:30:22
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由于没有机会对Hadoop、Spark、HBase与Redis的各个特性进行测试，所以在网络上找到了这篇文章，说说Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性问题。问题导读： 1.你认为Hadoop适用什么场景？ 2.Spark适用于什么场景？ 3.HBase与 Redis各有什么特点？1. Hadoop Vs. Spark Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离
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2023-07-13 15:00:55
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NoSQL的一个主要类型就是文档型NoSQL，例如 MongoDB，使用 json 结构存储数据，不需要事先定义好记录结构，自由添加删除记录中的某项，非常灵活通过下面的这个场景，可以很好的看到NoSQL的便利性场景 联系人列表sql 的实现方式我们要先定义好联系人的表结构，如id (主键ID)title (标题)firstname （姓）lastname （名）gender （性别）telepho
原创
2021-04-23 16:43:16
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1、会话缓存（Session Cache） 最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）。用 Redis 缓存会 话比其他存储（如 Memcached）的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不 是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都
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2020-06-17 20:31:00
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在当今高度互联的数字时代，数据的快速、可靠和高效存储对于各种应用场景至关重要。Redis作为一种强大而灵活的内存存储引擎，为开发人员提供了多种创新性的解决方案。本博客将深入探讨Redis在不同情景下的应用，突显其在会话缓存、全页缓存、队列、排行榜/计数器以及发布/订阅等方面的卓越表现。
1、会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cach
原创
2024-03-07 21:56:41
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在当今高度互联的数字时代，数据的快速、可靠和高效存储对于各种应用场景至关重要。Redis作为一种强大而灵活的内存存储引擎，为开发人员提供了多种创新性的解决方案。本博客将深入探讨Redis在不同情景下的应用，突显其在会话缓存、全页缓存、队列、排行榜/计数器以及发布/订阅等方面的卓越表现。
1、会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cach
原创
2024-03-19 20:51:59
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# 什么场景适合微服务架构
微服务架构是一种构建应用程序的方法，旨在通过将应用程序分解为小的、自主部署的服务，提高开发、测试和维护的效率。不过，实施微服务并不总是合适的，本文将探讨在什么场景下，采用微服务架构会更为合适，并结合代码示例进行说明。
## 微服务架构的基本概念
微服务架构是一种将系统功能拆分成离散服务的架构设计理念。每个服务都是独立的，通常围绕一个特定的业务需求构建，能够被单独开
# Spark和Hadoop的适用场景分析
在大数据时代，数据处理技术的发展不断促进各行各业的进步。Spark和Hadoop是目前应用广泛的两种大数据处理工具，它们各有优缺点，适用于不同场景的需求。本文将深入探讨Spark和Hadoop的适用场景，提供相应的代码示例，并结合travel图和状态图帮助理解它们的工作流程。
## Spark和Hadoop的基础概念
### Hadoop
Had
合并数组方法：concat()描述：连接两个或更多的数组，并返回结果。语法：arrayObject.concat(arrayX,arrayX,……,arrayX)参数：必需。该参数可以是具体的值，也可以是数组对象。可以是任意多个。注意：该方法不会改变现有的数组，而仅仅会返回被连接数组的一个副本。e.g.var a = [1,2,3],
b=[2,3,4];
console.log(a.co
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2024-10-11 17:47:36
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一个新技术的出现不是无中生有，从石头中凭空蹦出来的，而是在原有基础上的继承和发展。Serverless也不例外，我们回顾下IT基础设施的发展，就会发现，Serverless自然就会浮现出来，你自己就可以发明它（但是却实现不了它）。局域网时代上世纪90年代，你是一家IT部门的负责人，公司需要建立一个信息管理系统，这时候的系统都是局域网的， 是C/S模式的， 业务逻辑主要在客户端软
