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DistributedCompute-Series:分布式计算:分布式数据处理(流计算批处理)、消息队列、数据仓库
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2021-04-27
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· · Distributed System Series(分布式系统·实践笔记) 现实世界中的数据系统往往颇为复杂。大型应用程序经常需要以多种方式访问和处理数据,没有一个数据库可以同时满足所有这些不同的需求。因此应用程序通常组合使用多种组件:数据存储,索引,缓存,分析系统,等等,并实现在这些组件中移动数据的机制。许多现有数据系统中都采用这种数据处理方式:你发送请求指令,一段时间后(我们期望)系统会给出一个结果。数据库,缓存,搜索索引,Web 服务器以及其他一些系统都以这种方式工作。 像这样的在线(online)系统,无论是浏览器请求页面还是调用远程 API 的服务,我们通常认为请求是由人类用户触发的,并且正在等待响应。他们不应该等太久,所以我们非常关注系统的响应时间。值得说明的是,这不是构建系统的唯一方式,其他方法也有其优点。我们来看看三种不同类型的系统: 服
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DistributedCompute-Series:分布式计算:分布式数据处理(流计算批处理)、消息队列、数据仓库 (152个子文件)
index.html 5KB
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LICENSE 16KB
流计算框架对比.md 22KB
消费者.md 17KB
架构概念.md 17KB
连接与分组.md 15KB
生产者.md 15KB
消息消费模型.md 13KB
介绍与部署.md 13KB
自定义函数.md 13KB
介绍与部署.md 12KB
评价维度.md 12KB
Data Parallelism.md 12KB
README.md 11KB
Dryad.md 11KB
Table API.md 11KB
参数配置.md 11KB
_sidebar.md 11KB
表操作.md 10KB
CRUD.md 10KB
部署与使用.md 10KB
Hadoop 与数据库对比.md 10KB
数据源监听.md 10KB
分区日志.md 9KB
消息队列的应用场景.md 9KB
副本.md 9KB
消息消费模型.md 9KB
物化中间状态.md 9KB
作业输出.md 9KB
流式连接.md 9KB
原则与要素.md 8KB
时间窗口.md 8KB
功能对比.md 8KB
README.md 8KB
作业执行.md 8KB
README.md 8KB
HiveQL.md 8KB
README.md 8KB
架构分析.md 8KB
磁盘读写优化.md 8KB
代码开发.md 7KB
日志文件.md 7KB
数据类型.md 7KB
数据汇集层.md 7KB
文件类型与存储格式.md 7KB
环境配置.md 6KB
云数据中心.md 6KB
README.md 6KB
容错.md 6KB
消息传递的不同方式.md 6KB
图与迭代处理.md 6KB
消息存储.md 6KB
CRUD.md 5KB
高级 API 和语言.md 5KB
README.md 5KB
使用 Unix 工具的批处理.md 5KB
README.md 5KB
数据栈.md 5KB
README.md 5KB
README.md 5KB
README.md 5KB
README.md 5KB
运行环境与引擎.md 5KB
事务消息.md 5KB
聚合计算.md 4KB
批处理与流处理.md 4KB
Dataflow 模型.md 4KB
README.md 4KB
README.md 4KB
README.md 4KB
部署与控制.md 4KB
Lambda 架构.md 3KB
README.md 3KB
README.md 3KB
消息类型.md 3KB
README.md 3KB
README.md 3KB
快速开始.md 3KB
消息消费.md 3KB
README.md 3KB
一致性语义.md 2KB
README.md 2KB
快速开始.md 2KB
README.md 2KB
部署配置.md 2KB
README.md 2KB
数据零散化.md 2KB
WordCount.md 2KB
README.md 2KB
README.md 2KB
消息防丢失.md 2KB
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凌冽的风
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