發(fā)簡信
IP屬地：北京
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部分spark參數(shù)解析
配置值說明spark.sql.parquet.adaptiveFileSplittrue不知道spark.sql.adaptive.hashJo...
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第五章備份-part3,designing Data-Intensive Applications 中文翻譯摘要多Leader備份(Multi-Leader Replication) 這章當目前位置我們都在討論單Leader的備份架構(gòu)，這個方案用的很普遍，...
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第五章備份-part2,designing Data-Intensive Applications 中文翻譯摘要備份落后的問題 備份的原因不僅僅是容錯性，像前面說到的，減小延遲和擴展性也是目標。Leader-based的備份會把所有的寫請求通過一個節(jié)點完成...
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第五章備份-part1,designing Data-Intensive Applications 中文翻譯摘要備份意味著把你的數(shù)據(jù)的多個副本放置在不同的機器上，這些機器通過網(wǎng)絡(luò)連接。如第二章綜述所講，備份的好處有以下幾點 允許你的數(shù)據(jù)離你的用戶在地理位置...
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第二部分5-9章綜述,designing Data-Intensive Applications 中文翻譯摘要之前的第一部分我們都在講的是單機的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。第二部分我們上一個臺階，當有多臺機器的時候，我們需要如何進行數(shù)據(jù)的存儲和查詢？為什么我們需要一個多機...
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第四章數(shù)據(jù)編碼和更新-part4,designing Data-Intensive Applications 中文翻譯摘要
消息隊列數(shù)據(jù)流 這部分會簡要介紹一種異步消息傳遞系統(tǒng)，在某種意義上講是在數(shù)據(jù)庫和RPC的折中方案。他與RPC相似點在于都是一個客戶端用一個很短的...
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第四章數(shù)據(jù)編碼和更新-part2,designing Data-Intensive Applications 中文翻譯摘要Avro Avro是2009年發(fā)起的一個hadoop的子項目，他也是一種二進制的編碼方式，但是和Thrift和Protocol Buffer不盡...
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第四章數(shù)據(jù)編碼和更新-part1,esigning Data-Intensive Applications 中文翻譯摘要綜述 我們的應(yīng)用往往不可避免的需要進行更新，添加新的功能。在第一章講過了應(yīng)用具有可進化性，也就是說我們的應(yīng)用應(yīng)該在設(shè)計之初就擁抱變化。大多數(shù)情況...
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第三章存儲和查詢-part4,Designing Data-Intensive Applications 中文翻譯摘要面向列的存儲 如果你的數(shù)據(jù)倉庫有超過PB級的數(shù)據(jù)以及有超過幾千億行記錄，那如何高效的存儲和查詢對你來說就是一個技術(shù)活了。屬性表相對來說就要小很多...