GridFS简介GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。http://www.mongodb.org/display/DOCS/GridFShttp://w
MapReduce 是 Google 在 2004 年发布的一个软件框架，用于支持大规模数据的分布式计算，详情请看这里。MongoDB 是一个开源
1、启动Memcache 常用参数-p 设置TCP端口号(默认不设置为: 11211)-U UDP监听端口(默认: 11211, 0 时关闭) -l 绑定地址(默认:所有都允许,无论内外网或者本机更换IP，有安全隐患，若设置为127.0.0.1就只能本机访问)-d 以daemon方式运行-u
April 4, 2014 By Constantin Marian Alin翻译：无若 （英语原文：http://w
本文主要讲述 HDFS原理-架构、副本机制、HDFS负载均衡、机架感知、健壮性、文件删除恢复机制1：当前HDFS架构详尽分析HDF
找到与查询结果相似的文档：http://localhost:8983/solr/select?q=name:edition&mlt=true&mlt.fl=name&mlt.mintf=1&m
http://www.searchtb.com/tag/neo4j
1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；（3） 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构，
287309
安装hive 之前，要保证hadoop安装成功，本教程对应的是hadoop版本为2.6.4,hive 版本为 2.1.1，默认情况下，Hive
LevelDb日知录之一：LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚，但是如果作为IT工程师，不知道下面两位大神级别的工程师，那您的领导估计会Hold不住了：Jeff Dean和Sanjay Ghemawat。这两位是Google公司重量级的工程师，为数甚少的Google Fellow之二。 Jeff Dean其人：http://research.google.co
LevelDB是Google开源出的一个Key/Value存储引擎，它采用C++编写的，支持高并发访问和写入，特别适合对于高写入业务环境。 对于LevelDB的概览可以参考数据分析与处理之二（Leveldb 实现原理）对LevelDB的一个描述，本文的图解更多的是LevelDB的一个实现层的纠缠，版本为LevelDB 1.7.02。LevelDB存储主要分为SSTable和MemTab
mongodb介绍：1，Mongodb一个基于分布式文件存储的数据库，由c++编写，旨在为web应用提供可扩展的高性能的存储解决方案2，一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系数据库的产品3，它支持的数据结构非常松散，是类似json的 bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型4，支持的查询语言强
最早的商业列式数据库是在1995年发布的Sybase IQ，但是一直到1999年左右才慢慢稳定到能够投入生产环境。现在的大多数分析型数据库
MapReduceMapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。对科班出生的程序员来说，最好的例子莫过于归并排序的例子，没错，归并排序流程就可以看作是一个的归并排序程序可能还没有涉及到
导读：无论是关系型数据库还是非关系型数据库，都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模
是蛮久木有写过关于hadoop的博客了额，虽然最近也看了一些关于linux的基础知识，但似乎把这个东西忘记了，其实时不时回顾一
内容目录：为什么使用NoSQL数据库？键值数据库文档数据库列族数据库图数据库附思维导图参考 NoSQL系列：选择合适的数据库为什么使用NoSQL数据库？阻抗失衡 关系模型和内存中的数据结构不匹配 采用更为方便的数据交互方式提升开发效率待处理的数据量很大 数据量超过关系型数据库的承载能力 大集群的出现 在成本方面，集群中应用关系数据库，许可
LevelDB性能测试
好博文汇总
虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。NoSQL数据库之间的不同，远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 NoSQL数据库。针对这种情况，这里对Cassandra、Mongodb、Couc
METAQ是一款完全的队列模型消息中间件，服务器使用Java语言编写，可在多种软硬件平台上部署。客户端支持Java、C++编程语言。单台服务器可支持1万以上个消息队列，通过扩容服务器，队列数几乎可任意横向扩展。每个队列都是持久化、长度无限（取决于磁盘空间大小）、并且可从队列任意位置开始消费。 主要应用于异步解耦，Mysql数据复制，收集日志等场景http://metaq.taobao.org/HT
实战1——Hive与JDBC示例在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口。使用下面命令进行开启:hive -service hiveserver &1). 测试数据userinfo.txt文件内容(每行数据之间用tab键隔开):1 xiapi2 xiaoxue3 qingqing2). 程
【编者按】NoSQL在2010年风生水起，大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面，不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面。今年伊始，InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生，为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会。
Paxos: 少数服从多数(selectLeader) 多节点数据一致性(强一致)consistent hashing ： 分片分区 负载均衡gossip： 集群信息互相同步(key,value,version) 最终一致性
大数据处理点滴笔记一般来说，根据数量级，两千万以内用MySQL, 两千万以上用Mongodb ,亿级别的用Hadoop。几十亿的数据hbase.用来做统计，Mongodb还是有一定的优势-----------------------------------------------------------------------------------------------------
1，Hadoop是一个实现了MapReduce计算模型的开源分布式并行编程框架。Hadoop目标是支持大的数据文件并且是以顺序读为主，以文件的读的吞吐量为目标，并结合与Mapreduce框架紧密结合2，
Pig Latin：数据流编程语言一个Pig Latin程序是相对于输入的一步步操作。其中每一步都是对数据的一个简单的变换。用Pig Latin编程更像在RDBMS中“查询规划器”（query planner）这一层对数据进行操作，
Hive与HBase区别 Hive是为简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用户编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖於HDFS和MapReduce
我这里以Mysql 5.1.x为例,Pig的版本是0.8 同时我将数据放在了两个文件,存放在/tmp/data_file_1和/tmp/data_file_2中.文件内容如下: tmp_file_1:Txt代码 zhangsan 23 1 lisi 24 1 wangmazi 30 1 meinv 18 0 dam
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
