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第三篇这里尝试谈谈缓存的数据分片(Sharding)以及集群(Cluster)相关方案(具体应用依然以Redis 举例) 另见:分布式系统之缓存的微观应用经验谈(二) 【主从和主备高可用篇】( https://www.cnblogs.com/bsfz/) 缓存在很多时候同 RDBMS类似,解决数据的分布式存储的基础理念就是把整个数据集按照一定的规则(切分算法)映射到多个节点(node)中,每个 node负责处理整体数据的一个子集。
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最近在学习Hbase的使用,并仔细阅读了一篇官方推荐的博客,在这里就以一边翻译一边总结的方式和大家一起梳理一下HBase的数据模型和基本的表设计思路。 官方推荐的博客原文地址:http://0b4af6cdc2f0c5998459-c0245c5c937c5dedcca3f1764ecc9b2f.r43.cf2.rackcdn.com/9353-login1210_khurana.pdf点击打开链接 HBase是一个开源可伸缩的针对海量数据存储的分布式nosql数据库,它根据Google Bigtable数据模型来建模并构建在hadoop的hdfs存储系统之上。
你是不是常会听到有人这么说“我没有什么创意……我不知道该从哪儿开始”?在没有好创意或是清晰方向的情况下开始下一个新项目,这是多么令人沮丧的事情!无的放矢不但不靠谱,而且往往将导致平庸的结果。但如果你停下来寻找灵感,不仅可以消除疑虑,还能让你带着清晰的设计方向自信前行。本文选自《一个人的产品:写给非设