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最新“NoSQL”相关专题内容

新浪微博开放平台中的Redis实践

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NoSQL

微博=feed+关系+数字。新浪微博的注册用户数在3个月内从1.4亿增长到2亿,用户之间的关注,粉丝关系更是要再高出一个数量级,而且读取量还在以更快的速度增长。新浪微博开放平台的接口中还有很多的数字,这些数字的读写量巨大,而且对一致性,实时性都要求很高。传统的 mysql+memcache 方案在这些场景下越来越力不从心,于是新浪微博开放平台大胆启用了 NoSql 领域的新贵 Redis 。在使用 Redis 的过程中,我们经历了很多挫折,也走了不少的弯路,同时也积累了一些经验和教训。借这次QCon 的机会,将这些经验和教训拿出来跟大家一起分享。

“NoSQL”相关新闻

QCon北京2012会前培训和FB、VISA、NASA讲师确认

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云计算,
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培训/认证,
NoSQL

QCon北京2012今年同样设置了培训环节,目前确认的包括吕毅和滕振宇带来的CSPO培训(2天),Outsofting公司的敏捷开发Scrum培训(2天),精益专家路宁的持续集成时间培训(2天),以及池建强的领域驱动设计培训(1天)等。同时我们还确认了来自Facebook、VISA和NASA等组织的国际讲师,在大会上进行分享。2月29日前报名大会和培训均享有优惠。

Cassandra 1.0.0为进军企业做好了准备

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开放源代码,
架构 ,
大数据,
数据访问,
NoSQL

近日,Apache发布了Cassandra 1.0.0,这是该分布式基于列的数据存储的首个主要里程碑版本,带来了数据压缩与其他几处性能改进和优化。

“NoSQL”相关文章

Brisk之CassandraFS

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NoSQL

Brisk是由DataStax开发的一款基于Apache Cassandra的开源产品,它提供了HadoopMapReduce,HDFS和Hive所包含的相关功能。Brisk中包含了一个与HDFS接口兼容的CassandraFS 。 与HDFS相比,CassandraFS没有单点故障,整个文件系统所能承载的文件上限也不会受机器内存上限的影响。

大数据时代的创新者们

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云计算,
NoSQL,
大数据

根据预测,2015年全世界的电子数据存储量会达到如同天文数字般的800万PB,大数据的时代已然来临。面对这些“大数据”,有不少先行者顺势而为,抓住时代发展的商业机会,成为富有活力的创新者。而这些创新者所面对的独特的时代背景,就注定了它们必会受到市场和资本的追捧,成为这个时代创业领域的宠儿。

“NoSQL”相关技术演讲

NoSQL误用和常见陷阱分析

主题
NoSQL

NoSQL是时下最为热门的存储技术之一,产品众多。但其中任何单一的产品,都不能适应一个快速发展的公司的各种业务需要。在本次演讲中,我们将回顾NoSQL应用中的典型案例,包含那些成功的经验和失败的教训等,深入理解如何发挥NoSQL的最大潜能,为企业的高速发展服务。

MongoDB开发应用实践(PHP/Perl)

主题
架构 ,
NoSQL

MongoDB是目前人气最旺的NoSQL数据库之一。和其他K/V类型NoSQL产品不同,MongoDB灵活的文档模型和丰富command使其在很多应用中完全可以取代MySQL。本演讲将立足于我们实际项目开发的一些教训,讲述在实际产品开发中,如何将基于MySQL的开发快速转换到MongoDB上?如何充分发挥MongoDB的特点,实现简化开发工作,提高效率,达到事半功倍的效果?MongoDB的哪些特性能够帮助你实现较大的并发处理能力?MongoDB有哪些缺陷?我们应该如何避免,出现了如何去解决?针对中文应用,MongoDB开发中要掌握哪些技巧?GridFS如何部署?

“NoSQL”相关技术访谈

视觉中国潘凡谈MongoDB应用实践

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Ruby,
Java,
.NET,
NoSQL

本次采访中,来自视觉中国的技术总监兼架构师潘凡分享了视觉中国网站在技术选型中的一些经验,根据网站业务需求及数据量,最终选择MongoDB的过程,讲述了网站从MySQL到MongoDB迁移经历的过程,分享了MongoDB对于较大并发的处理方案,同时也强调进行数据备份的好处,介绍了备份的一些方法。潘凡在访谈中还分享了一些关于MongoDB的客户端开发与使用的情况,分享了MongoDB的一些性能和稳定性方面的经验,也大概介绍了MongoDB文件系统的标准GridFS,最后也就视觉中国的MongoDB应用实践中的一些经验和教训做了简单分享。

姜迅谈阿里巴巴数据架构设计经验与挑战

主题
Ruby,
大数据,
.NET,
Java,
架构 ,
NoSQL,
企业架构

阿里巴巴数据架构专家、数据仓库架构师姜迅,在阿里巴巴负责了数据建模、技术架构、数据展示三个团队,在本次采访中举例说明了数据的商业价值,分享了大数据量的架构设计难点,选择水平扩展方案做数据分析架构,系统的可伸缩性,资源切片分给不同部门,以及如何能够在数据开放时保证系统的稳定性与资源共享,介绍了阿里巴巴现在的数据架构设计、调优、未来设计计划,也分享了设计过程中遇到的挑战,多任务多指标且相互依赖,数据仓库之间的人物关系非常负责,提出了蒲公英模型,指标服务化,可插拔的设计灵活结构。同时,他也分享了对于NoSQL的看法,对NoSQL技术的优缺点进行了点评,分享了NoSQL选型时的考量点,主要是健壮性和稳定性。