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腾云驾物
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P30 Hadoop 入门指南 文档
MapReduce的山寨产品 Hadoop = HDFS + MapReduce HDFS：分布式“大文件”存储系统 MapReduce：分布式计算框架 计算逻辑必须符合Map-Reduce编程规范什么是Hadoop 4
闪存存储特性以及数据库相关优化思路 经验
闪存在企业级以及数据中心的应用，实际上也是依赖于互联网以及大数据的兴起。 互联网的分布式架构以及多副本保护机制，消除了集中式存储的瓶颈，满足了海量用户以及应用的请求，带来了更高的性能需求
jopen
移动应用要如何埋点上传才能收集更多数据？ 经验
我们拿到的数据是很少的， 所以进行统计分析和挖掘所得到的收益微乎其微。 随着 Hadoop 的兴起， 分布式文件系统和分布式计算大大降低了存储成本和计算成本， 使得我们现在用日志分析业务成为了可能。 2.数据 对于移动端的App来说，
21 个编程的热门/冷门趋势 经验
很可能会将数据保存在快速内存中，而不是要求所有内容必须写入分布式文件系统中。 当然，许多人通过 Spark 快速处理数据并肩器存储在 Hadoop 分布式文件系统的混合策略来使用二者。相比于竞争对手，他们更像是合作伙伴。
2015年度开源项目新秀和荣誉榜公布 资讯
一个无控制的，去中心化的市场奋进。 IPFS IPFS 是一个面向全球的、点对点的分布式版本文件系统。它综合了Git，BitTorrent，HTTP的思想，开启了一个新的数据和数据结构传输协议。
2015 年度开源项目新秀榜 资讯
奋进。 2015年度开源项目新秀: IPFS IPFS 是一个面向全球的、点对点的分布式版本文件系统。它综合了Git，BitTorrent，HTTP的思想，开启了一个新的数据和数据结构传输协议。
Git的历史与基础要点 经验
内核维护工作都花在了提交补丁和保存归档的繁琐事务上（1991－2002年间）。到 2002 年，整个项目组开始启用分布式版本控制系统 BitKeeper 来管理和维护代码。 到 2005 年的时候，开发 BitKeeper
openkk 关于大型网站技术演进的思考（三）--存储的瓶颈（3） 经验
作的ORM系统，这里我只针对查询的ORM谈谈自己的看法（讲到这里是不是有些人会有种似成相识的感觉，这个不是和分布式系统很像吗）。 其实具体怎么重构有问题的sql不是我想讨论的问题，因为这是个技术手段或者说是一
P18 MapReduce 源码分析完整版 文档
一 MapReduce概述 Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，它最初是由Google工程师设计并实现的，Google已经将它完整的MapReduce论文公开发布了。其中
wanghaoms
P42 运营商如何利用云计算技术服务客户和管理运营_v2 文档
Information Technology Laboratory 13. 云计算的基本技术分布式文件系统 (GFS, HDFS ...) 海量结构数据管理 (BigTable, HugeTable
运维角度浅谈MySQL数据库优化 经验
#立刻生效 3.3 硬件配置 加大物理内存，提高文件系统性能。linux内核会从内存中分配出缓存区（系统缓存和数据缓存）来存放热数据，通过文件系统延迟写入机制，等满足条件时（如缓存区大小到达一定百分
P22 Google Bigtable 中文版 文档
Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统 译者：alex [出处链接] 整理：cxw 摘要 1 1 介绍 1 2 数据模型 1 行 2 列族 3 时间戳 3 3 API 3 4 BIGTABLE构件
谷歌三大核心技术（三）Google_BigTable中文版 经验
Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统 译者： alex 摘要 Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很
fmms 如何理解LXC与Docker之间的主要区别 资讯
造轻便的、将近裸机速度的虚拟技术操作系统环境。因为不是虚拟化存储，所以容器技术不会管底层存储或者文件系统，而是你放哪里，它操作哪里。 这从根本上改变了我们如何虚拟化工作负载和应用程序，因为容器速度
基于Spring Cloud的微服务落地 经验
h2客户端请求的中继器。 Spring Cloud Sleuth：Spring Cloud应用的分布式跟踪实现，可以整合Zipkin。 Spring Cloud ZooKeeper：基于ZooKeeper的服务发现与配置管理组件。
大数据架构和模式（四） - 了解用于大数据解决方案的原子模式和复合模式 经验
档或清除。基于 Hadoop 的系统和其他等效的系统可以克服这些限制，因为它们具有丰富的存储以及分布式大规模并行处理能力。运营、业务和数据仓库的数据被移动到大数据存储，您通过 使用大数据平台功能对它们进行处理。
容器时代，这确实是我们想要的未来！ 资讯
。这是集装箱，也就是像虚拟化，但并不完全是虚拟化。它有一个有点像Chef的Dockerfile，但它与一个涉及到无法理解的文件系统或其他一些所谓 层的东西相结合。它和AWS、Heroku、VMware和Vagrant的目的一样
OpenStack vs VMware - 定位分析、功能对比、发展趋势 资讯
储，某种程度上，这相对来说是需要一些资金投入的。 动态迁移需求： 虚拟机存储需要放在分布式文件系统之上，如NFS或在GlusterFS Libvirt必须要开启listen flag