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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    点评可调整大小哈希表:Riak Core和随机切片技术

    作者 Scott Lystig Fritchie 关注 0 他的粉丝 ,译者 盖磊 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年9月17日

    分布式流数据处理框架Wallaroo需要支持计算群集规模的调整,实现此需要一种大小可调整的分布式数据结构。一个好的做法是使用分布式哈希表,但问题在于应该如何选择分布式哈希算法?本文探讨了一致性哈希是否的确适用于Wallaroo,分析了现有技术的利弊,并介绍了一种称为随机切片的新技术。

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    如何选择地理分布式双活策略:合并复制和CRDT之对比

    作者 Roshan Kumar 关注 0 他的粉丝 ,译者 张兰月 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年7月23日

    现代分布式应用程序正促使我们对分布式双活、多主机数据库的需求不断增长。虽然大多数流行的数据库支持多主机部署,但不同的数据库采用了不同的技术。LWW、MVCC、合并复制和CRDT能确保最终一致性、提供本地延迟的读写访问,并在网络分区期间保持可用状态。

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    百度智能运维的技术演进之路

    作者 孙春鹭 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年7月3日

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列式数据库和向量化

作者 Siddharth Teotia 关注 0 他的粉丝 ,译者 方彦 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年6月12日

在这篇文章中,Siddharth Teotia讨论了列式数据库的优点,并介绍了Apache Arrow的向量化处理解决方案,以及基于Arrow的Dremio数据库中查询的详细处理。

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混合持久化让微服务如虎添翼

作者 Thomas Betts 关注 44 他的粉丝 , Roopa Tangirala 关注 0 他的粉丝 ,译者 姚佳灵 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年4月28日

在Netflix,云数据库工程团队负责给微服务开发团队提供多种风格的数据持久化服务。Roopa Tangirala解释了她的团队是如何创建有助于开发人员轻松实施适当的数据存储来满足各个项目需求的自服务工具。

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深入浅出MongoDB复制

作者 赵景波 关注 2 他的粉丝 发布于  2018年1月30日

笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题,查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度,网上部分深度文章则直接以源码展示,不利于大家了解。所以本文结合前两者,最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。

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如何优雅的分析 Redis 里存了啥?

作者 董明鑫 关注 1 他的粉丝 发布于  2018年1月30日

我们的开发同学不管什么数据、不管这数据有多大、不管数据有多少通通塞到Redis,最后导致的问题就是 Redis 内存使用持续上升,但是又不知道里面的数据是不是有用,是否可以拆分和清理。 1

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如何基于Redis Replication设计并实现Redis-replicator?

作者 陈宝仪 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年12月28日

文章主要内容围绕 Redis-replicator 的设计与实现,介绍Redis-replicator 的设计动机、设计与实现,Redis Replication 的协议简析和设计可插拔式 API 以及开发中的取舍。

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大数据查询——HBase读写设计与实践

作者 汪婷 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年12月20日

本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重。该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求。 2

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如何将关系型数据导入MongoDB?

作者 赵翼 关注 3 他的粉丝 发布于  2017年12月13日

按照本文提供的方法和步骤,项目团队可以在数据迁移中减少不必要的时间和错误的操作。 1

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中小型研发团队架构实践:Redis快速入门及应用

作者 张辉清 关注 127 他的粉丝 , 杨丽 关注 7 他的粉丝 发布于  2017年11月30日

Redis的使用难吗?不难,Redis用好容易吗?不容易。Redis的使用虽然不难,但与业务结合的应用场景特别多、特别紧,用好并不容易。我们希望通过一篇文章及Demo,即可轻松、快速入门并学会应用。

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MongoDB的水平扩展,你做对了吗?

作者 赵翼 关注 3 他的粉丝 发布于  2017年11月8日

关于 MongoDB 水平扩展的文章很多,但是我查阅了大部分资料并没有看到行之有效的解决方案。大部分都是泛泛的介绍一些概念性的内容,没有提供具体的实例或者性能方面的考量。经过一段时间的实践和总结,我觉得有必要和大家分享一下数据水平扩展方面的最佳实践,以及需要注意和规避的潜在问题。 1

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