架构 分布式 心得
1、系统架构图如下： 2、系统各层介绍以上采用五层的逻辑架构，第一层客户层，第二层前端优化层，第三层应用层，第四层服务层，第五层数据存储层，每层的介绍如下：1、客户层：支持PC浏览器和手机APP，可以直接通过IP访问，反向代理服务器。2、前端层：使用DNS负载均衡，CDN本地加速及反向代理服务。3、应用层：网站应用集群
打造扛得住的数据库架构设计1、什么决定了电商双11大促的成败？数据的完整性、一致性数据库架构 - 主 => 从(15个)影响数据库的因素sql查询速度
服务器硬件
网卡流量
磁盘IOQPS 每秒钟处理的查询量大量的并发和超高的CPU使用率大量的并发：数据库连接数被占满（max_connections默认100）超高的CPU使用率：因CPU资源耗尽而出现宕机磁盘IO带来的风险磁盘IO性能突然下
安
原创
2022-08-10 17:22:55
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缘起一直以来，在软件行业，对于什么是架构，都有很多的争论，每个人都有自己的理解。甚至于很多架构师一说架构，就开始谈论什么应用架构、硬件架构、数据架构等等。我曾经也到处寻找过架构的定义，请教过很多人，结果发现，没有大家都认可的定义。套用一句关于big data流行的笑话，放在架构上也适用：Architecture is like teenage sex，everybody talksabout it
企业架构TOGAF 概念 架构的定义 【ISO的定义】一个系统的基础组织，体现在系统组件、组件之间及组件与环境之间的相互关系，以及对系统设计和演进进行治理的原则中。 &nb
数据库架构设计做架构到底是在做什么？抽象能力抽象->具象数据库架构设计分为以下三种：逻辑设计： 1.具体内容设计数据库的一个逻辑结构。与具体的dbms无关，主要反映业务逻辑 2.设计步骤:用关系模型 3.使用工具来模型化： E
数据模型架构原则1 数仓分层原则 1 数据源层:ODS(Operational Data Store) 2数据仓库层:DW(Data Warehouse) 1) 数据明细层：DWD (Data Warehouse Detail) 2) 数据中间层： DWM (DataWareHouse Middle) 3) 数据服务层： DWS (Data WareHouse Servce) 3 数据应用层:AP
高可用的网站架构通常企业级应用系统为提高系统可用性，会采用较昂贵的软硬件设备，如IBM的小型机及至中型机大型机及专有操作系统、Oracle数据库、EMC存储设备等。互联网公司更过的采用PC级服务器、开源的数据库和操作系统，这些廉价的设备在节约成本的同时也降低了可用性，特别是服务器硬件设备，低价的商业级服务器一年宕机一次是一个大概率事件，而那些高强度频繁读写的普通硬盘，损坏的概率则要更高一些。 既然
数据平台进化实际上世界都是围绕数据在转，只是计算机、网络的出现让数据虚拟化、可视化、持久化、通信化。以前写信，现在社交软件通信；以前各地同一样商品价格差，需要人去传播，现在各大电商平台已把此种情况规避；以前的有纸化办公，升级到现在的全面电子化办公；包括当前的AI、大数据，即将的5G、物联网等，纯软件领域、软硬结合领域，所有都离不开数据的支撑，而数据的重要不言而喻。所以构建数据平台，对数据进行集中处
简单了解大数据Hadoop最初指代的是分布式文件系统HDFS和Mapreduce计算框架，但是它一路高歌猛进，在此基础之上像搭积木一般快速发展成为一个庞大的生态（包括Yarn,Hive,HBase,Spark等十种之多） 为解决海量数据下分析查询性能问题，数据仓库的基础上衍生出的概念 1、对数据仓库进行分层，通过层层递进形成数据集市，减少最终查询的数据体量2、提出数据立方体的概念，通过对数据预先处
当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
上一篇文章简单介绍了概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型的基本概念、特性以及三者所对应的数据库的开发阶段。现在针对逻辑数据模型中所用到的三种数据模型---层次数据模型、网状数据模型以及关系数据模型做一个相信的介绍与对比分析。一、层次数据模型 定义：层次数据模型是用树状<层次>结构来表示实体类型和实体间联系的数据模型。(来自百度百科) 其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生
近期看到很多企业在设计自己的数据平台，以及选型一些数据分析工具，正好拜读了数据仓库之父的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，有些许感触，就来聊一下个人思考吧。首先从企业信息化发展阶段时，数据平台结构的程度来看。个人依照企业信息化，将数据平台阶段划分为：只有业务数据库——>中间库——>完善数据仓库(DW)——>数据集市(Data Mart)，顺序与阶段并不绝
导读：不同行业、不同企业的行业特点不同、企业性质不同、信息化发展程度不同、业务和管理需求不同，其数据治理的侧重点也是不一样的。企业在设计数据治理平台框架时，应从企业的实际需求和发展需要出发，设计适合企业的数据治理架构、解决企业痛点，这个过程业界最佳实践只能参照，不能照搬，最忌讳的是贪大求全。 一、数据架构概述关于数据架构其实还没有一个官方的、权威的定义，对于数据架构的理解和认知大多是源自
大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。大数据架构旨在处理以下类型的工作： •批量处理大数据源。 •实时处理大数据。 •预测分析和机器学习。 精心设计的大数据架构可以节省企业资金，并帮助其预测未来趋势，从而做出明智的业务决策。 大数据架构的
“我想指出，所提供的链接都不是附属的，我从本文中提到的公司中没有任何收获。我做
一、大数据相关产品矩阵（数据采集、数据存储、数据管理、数据服务）1.数据集成管理2.数据交换管理3.实时大数据管理4.元数据管理元数据管理平台技术白皮书：元数据的平台架构分为5层：数据源层、采集层、数据层、功能层和访问层。 数据源层：指的是元数据管理平台所支持的元数据来源的方式，包括：数据库类型、ETL类型、文件类型、业务系统类型采集层：针对不同的数据源提供丰富的适配器，实现端到端的自动
作者：玩世不恭 一、数据采集 1、日志采集系统 （1）、Flume：Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 （2）、Scribe：Scribe
大数据基本框架目录大数据基本框架分布式文件系统文件数据模型键-值数据模型图形数据模型NewSQL数据库列式数据库时间序列数据库类SQL处理数据抽取及队列分布式编程服务编程调度机器学习系统部署应用程序搜索引擎及框架基准测试安全性MySQL分支及演化PostgreSQL分支及演化Memcached分支及演化嵌入式数据库数据可视化商业智能物联网和传感器Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了
