大数据架构设计理论

Google大数据架构技术栈

数据存储层ColossusColossus作为Google下一代GFS（GoogleFileSystem）。GFS本身存在一些不足单主瓶颈GFS依赖单个主节点进行元数据管理，随着数据量和访问请求的增长，出现了可扩展性瓶颈。想象一下，只有一位图书管理员管理着一个庞大的图书馆——最终，事情变得难以承受。元数据可扩展性有限主节点上的集中元数据存储无法有效扩展，影响了性能并妨碍了PB和EB级数据的管理。实

剑海风云·2024-09-14 10:37

系统架构设计师——层次式架构设计理论与实践

层次式体系结构概述层次式体系结构是一种将系统组织成多个层次的设计方法，每个层次为上层提供服务，并作为下层的客户。这种结构有助于实现关注点分离，使得每个组件只负责本层的逻辑，从而提高了系统的可维护性和可扩展性。在层次式体系结构中，每一层最多只影响两层，只要给相邻层提供相同的接口，就可以允许每层用不同的方法实现。这种设计为软件重用提供了强大的支持。同时，由于组件的划分很容易明确组件的角色和职责，因此也

吴代庄·2024-09-11 12:22

《系统架构设计师教程（第2版）》第15章-面向服务架构设计理论与实践-05-SOA设计模式

文章目录1.服务注册表模式1.1服务注册表1.2SOA治理功能1.3注册表中的配置文件2.企业服务总线（ESB）模式3.SynchroESB4.微服务模式4.1概述4.2微服务架构模式方案4.2.1聚合器微服务1）概述2）几种特殊的聚合微服务4.2.2链式微服务4.2.3数据共享微服务4.2.4异步消息传递微服务4.3微服务架构面临的问题与挑战1.服务注册表模式1.1服务注册表服务注册表Servi

玄德公笔记·2024-09-11 05:34

《系统架构设计师教程（第2版）》第15章-面向服务架构设计理论与实践-03-SOA主要协议和规范

文章目录1.UDDI协议2.WSDL规范2.1概述2.2WSDL文档的基本结构3.SOAP协议4.REST规范4.1资源(Resource)4.2表述(Representational)4.3状态转移(StateTransfer)4.4超链接1.UDDI协议概述统一描述、发现和集成协议UniversalDescriptionDiscoveryandIntegration作用：提供一种通用的方式来注

玄德公笔记·2024-09-11 05:33

陕西省青年书法家王晓欢书写春联

设计理论与传统文化艺术研究方向，主要以颜真卿、欧阳询、褚遂良以及二王行书为主要取法，做传统文化的发扬、继承、传播。

不忧书法·2024-09-07 15:23

架构设计（13）安全架构设计理论

网络安全设计网络安全架构设计是为了保护信息系统免受各种网络攻击和威胁而进行的系统化设计。它涉及设计网络基础设施、配置安全控制、制定安全策略，以及实施和维护这些策略，以确保数据的机密性、完整性和可用性。下面是网络安全架构设计的详细内容，包括关键组件、设计原则和实际案例。1.网络安全架构设计的关键组件1.1网络边界保护防火墙：用于过滤网络流量，根据设定的安全规则允许或阻止数据包进入或离开网络。分为传统

CoderIsArt·2024-09-02 12:53

全面解析湖仓一体与大数据演进历程｜内含技术工具选型策略

大数据架构的演进历程对于大部分人来说，大数据架构所涉及的概念及术语繁多且复杂。如何将这些混乱的词汇转化

云智慧AIOps社区·2024-02-20 17:32

安全架构设计理论与实践

一、考点分布安全架构概述（※※）安全模型（※※※）信息安全整体架构设计网络安全体系架构设计区块链技术（※※）二、安全架构概述被动攻击：收集信息为主，破坏保密性主动攻击：主动攻击的类别主要有：中断（破坏可用性）、篡改（破坏完整性），伪造（破坏真实性）三、安全模型BLP模型（属于机密性模型）Bell-LaPadula模型是符合军事安全策略的计算机安全模型，简称BLP模型。BLP模型的安全规则：简单安全

一心猿·2024-02-20 07:37

大数据架构体系(数据仓库)

1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin

Shaw_Bigdata·2024-02-19 21:52

2021-06-18

课程组织方法——五星教学法是由戴维·梅里尔博士提出的，他是当代著名教育技术与教学设计理论家、教育心理学家，也是国际教学设计领域最受人们尊敬的学者之一。

翅之梦·2024-02-12 19:39

浅谈分布式CAP定律、BASE理论

第一节分布式架构设计理论与Zookeeper环境搭建1.分布式架构设计理论学习Zookeeper之前,我们需要掌握一些分布式系统基础知识：了解分布式系统的概念、原理。

被Java暴击的星河·2024-02-03 12:33

Hive和Hbase的各自适用场景

先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。

yoku酱·2024-02-02 17:36

大数据架构简述流处理、批处理、交互式查询

我们将大数据处理按处理时间的跨度要求分为以下几类基于实时数据流的处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间基于历史数据的交互式查询，通常时间跨度在数十秒到数分钟之间复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在几分钟到数小时之间1.流处理流是一种数据传送技术，它把客户端数据变成一个稳定的流。正是由于数据传送呈现连续不停的形态，所以流引擎需要连续不断处理数据流处理的主要应用场景：金融领域和电信领域1.1Stom

叫我老村长·2024-02-01 01:09

软件设计不是CRUD（10）：低耦合模块设计理论——业务抽象：从需求中提取业务维度

接上文《软件设计不是CRUD（9）：低耦合模块设计理论——设计落地所面临的挑战》2、什么是业务抽象业务抽象是一种将需求落地成模块功能的设计思想，是对业务需求和技术设计进行转换、隔离的一种分析方法。

说好不能打脸·2024-01-31 10:10

软件设计不是CRUD（11）：低耦合模块设计理论——业务抽象：规划模块分层

上一篇文章《软件设计不是CRUD（10）：低耦合模块设计理论——业务抽象：从需求中提取业务维度》本专题详细讲解了业务抽象的一个重要步骤：提取业务维度。

说好不能打脸·2024-01-31 10:07

多学理论加强沟通——金牛区小学科学作业设计案例展评有感

主要有以下两点感受:1.优秀的作业设计需要扎实的作业设计理论支撑。

泉水路小学王爽·2024-01-31 05:09

第一节分布式架构设计理论与Zookeeper环境搭建

目录1.分布式架构设计理论1.分布式架构介绍1.1什么是分布式1.2分布式与集群的区别1.3分布式系统特性1.4分布式系统面临的问题2.分布式理论2.1数据一致性2.1.1什么是分布式数据一致性2.1.2

做个专注的工程师·2024-01-30 10:48

系统架构设计师教程（十六）嵌入式系统架构设计理论与实践

嵌入式系统架构设计理论与实践16.1嵌入式系统概述16.1.1嵌入式系统发展历程16.1.2嵌人式系统硬件体系结构16.2嵌入式系统软件架构原理与特征16.2.1两种典型的嵌入式系统架构模式16.2.2

赫凯·2024-01-30 09:11

Python+Web玩爆超炫酷页面

上课日期：7月17日上课时间：15：00-16：30主讲老师：樊老师课程介绍no.1老师简介老师简介：国内知名讲师、大数据架构师、多年来就职于国内一线知名互联网公司担当要职、有多年的开发经验、教学经验、

誉天梦老师·2024-01-30 02:47

系统架构设计师教程（十九）大数据架构设计理论与实践

大数据架构设计理论与实践19.1传统数据处理系统存在的问题19.2大数据处理系统架构分析19.2.1大数据处理系统面临挑战19.2.2大数据处理系统架构特征19.3Lambda架构19.3.1Lambda

赫凯·2024-01-30 00:34

系统架构设计师教程（十七）通信系统架构设计理论与实践

通信系统架构设计理论与实践17.1通信系统概述17.2通信系统网络架构17.2.1局域网网络架构17.2.2广域网网络架构17.2.3移动通信网网络架构17.2.4存储网络架构17.2.5软件定义网络架构

赫凯·2024-01-28 16:05

系统架构设计师教程（十八）安全架构设计理论与实践

安全架构设计理论与实践18.1安全架构概述18.1.1信息安全面临的威胁18.1.2安全架构的定义和范围18.1.3与信息安全相关的国内外标准及组织18.2安全模型18.2.1状态机模型18.2.2Bell-LaPadula

赫凯·2024-01-28 06:00

企业级大数据安全架构（六）数据授权和审计管理

作者：楼高本节详细介绍企业级大数据架构中的第六部分，数据授权和审计管理1.Ranger简介ApacheRanger是一款被设计成全面掌管Hadoop生态系统的数据安全管理框架，为Hadoop生态系统众多组件提供一个统一的数据授权和管理界面

云掣YUNCHE·2024-01-27 07:30

Mysql系列

MySQL设计表时遵循的三大范式是关系型数据库设计理论中的基本规范，它们确保了数据在数据库中的存储结构合理、无冗余且一致。

拼尽全力前进·2024-01-26 06:32

系统架构设计师教程（十五）面向服务架构设计理论与实践

面向服务架构设计理论与实15.1SOA的相关概念15.1.1SOA的定义15.1.2业务流程与BPEL15.2SOA的发展历史15.2.1SOA的发展历史15.2.2国内SOA的发展现状与国外对比15.2.3SOA

赫凯·2024-01-25 11:17

系统架构设计师教程（十四）云原生架构设计理论与实践

云原生架构设计理论与实践14.1云原生架构产生背景14.2云原生架构内涵14.2.1云原生架构定义14.2.2云原生架构原则14.2.3主要架构模式14.2.4典型的云原生架构反模式14.3云原生架构相关技术

赫凯·2024-01-25 03:13

学习| 《行为设计学：打造峰值体验》

01、仪式感设计理论依据峰终定律诺贝尔奖得主，心理学家丹尼尔·卡尼曼，经过深入研究，发现人们对体验的记忆由两个因素决定：高峰（无论是正向的还是负

benignHu·2024-01-23 20:28

架构设计内容分享(一百二十三)：分布式系统：架构理论

目录01前言02分布式系统基础03设计理论04设计模式01前言在当今互联网时代，分布式系统架构成为推动现代软件开发和服务部署的核心理念。

之乎者也··2024-01-23 05:33

【实践】PPT制作从入门到精通(含素材资源大全)

2.PPT技能2.1PPT技巧2.1.1PPT学习三部曲PPT的学习分为三个阶段：练习基础操作-积累版式-学习设计理论阶段一，找最简单的教程跟着做，比如这个公众号里的《100个PPT技巧》专栏，回复“目录

笔名辉哥·2024-01-22 05:04

五年Java外包转型大数据架构

乔二爷(化名)是我学习群的元老，我们去年就认识，他是五年Java经验的老鸟。去年年底他刚开始学大数据的时候给我打过电话，咨询一些学习路线上的问题，那时刚转型大数据的我给了他几点不太成熟的建议，今年年初就成功转型了，并且从数据开发到现在的架构，实属牛逼。个人介绍我乔二爷，专科，坐标二线城市。14年8月毕业开始从事Java开发，月薪3800，在外地驻场两年多，17年初开始接触大数据，18年底开始系统学

大数据基础入门教程·2024-01-19 16:32

字节跳动大数据架构面经（超详细答案总结）

字节一面1面试官：简单的做个自我介绍吧面试官，您好！我叫xxx,xxxx年x月毕业于xxx学校，xx学历，目前就职于xxx公司xxx部门，职位为：大数据开发工程师，主要从事于xxx组件、平台的开发工作。工作以来，我先后参加了xxx项目、xxx项目以及xxx项目，积累了丰富的项目经验，同时，这x个项目都得到了领导的一致好评。我对Flink组件有着浓厚的兴趣，工作之余经常钻研技术、例如：Flink四大

Python栈机·2024-01-18 12:39

chapter10_关系数据库设计理论_3_模式分解

模式分解(1)目标将一个大的关系模式用几个较小的模式代替(2)定义关系模式R(U),ρ={R1(U1),R2(U2),...,Rk(Uk)}是一个关系模式的集合，若U1∪U2∪...∪Uk=U成立，则ρ是R(U)的一个分解(3)一个关系模式可以有多种不同的分解(4)模式分解的原则1°不丢失信息对同样的数据，分解前后的查询结果应相同2°保持函数依赖关系不丢失数据间的约束关系无损连接分解(1)分解后的

米都都·2024-01-17 09:32

HBase集群写入出现大量毛刺排查

大家好，我是K&D，一名10年以上大数据架构&研发经验从业者，目前主要从事云原生大数据方向设计，擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优问题现象查看监控，业务请求量正常，但是server

KubeData·2024-01-17 02:12

一文了解数据库vs数据仓库vs数据湖

大家好，我是K&D，一名10年以上大数据架构&研发经验从业者，目前主要从事云原生大数据方向设计，擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优以下是本文目录：什么是数据库？

KubeData·2024-01-17 02:11

程序员如何构建自己的「护城河」

大家好，我是K&D，一名10年以上大数据架构&研发经验从业者，目前主要从事云原生大数据方向设计，擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优关注我，持续分享更多技术干货0.何为「护城河」前段时间

KubeData·2024-01-17 02:41

【大数据】深入浅出 Apache Flink：架构、案例和优势

深入浅出ApacheFlink：架构、案例和优势1.现代大数据架构1.1什么是批处理？1.2什么是流处理？

G皮T·2024-01-15 15:11

数据库设计

第六章数据库设计学习重点：数据库设计的基本步骤；数据库设计各阶段的具体设计内容；数据库设计各阶段的设计描述；数据库设计各阶段的设计方法；学习难点：E-R图的设计；数据模型的优化；设计理论与实际应用的结合

TianWuJun·2024-01-15 15:38

netty（T-io）详解（包含4种io模型详解）

高并发架构师、大数据架构师或者说java高级工程师现在才能找到一份好工作。

Dark_Code·2024-01-14 19:24

设计指南及请求返回规范

RESTfulAPI是目前比较成熟的一套互联网应用程序的API设计理论。一、什么是RESTful？1.1域名一般情况下，放置跨域调

yesAnd_·2024-01-13 08:07

【2024系统架构设计】系统架构设计师第二版-层次式架构设计理论与实践

目录一表现层框架设计二中间层架构设计三数据访问层设计四数据架构规划与设计五物联网层次架构设计六层次式架构案例分析

Jackilina_Stone·2024-01-13 03:15

【2024系统架构设计】系统架构设计师第二版-面向服务架构设计理论与实践

目录一概述二SOA的参考架构三SOA主要协议和规范四SOA设计标准和原则五SOA的设计模式六SOA的构建和实施

Jackilina_Stone·2024-01-12 12:29

大数据架构师从入门到精通学习必看宝典

经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。其实这就是

看看山观观海·2024-01-12 09:39

【2024系统架构设计】系统架构设计师第二版-嵌入式系统架构设计理论与实践

目录一嵌入式系统软件架构的原理二嵌入式系统软件架构的设计方法三案例分析一嵌入式系统软件架构的原理嵌入式系统的典型架构可以分为

Jackilina_Stone·2024-01-12 03:54

【大数据架构】OLAP实时分析引擎选型

OLAP引擎面临的挑战常见OLAP引擎对比OLAP分析场景中，一般认为QPS达到1000+就算高并发，而不是像电商、抢红包等业务场景中，10W以上才算高并发，毕竟数据分析场景，数据海量，计算复杂，QPS能够达到1000已经非常不容易原理优势劣势ClickhouseClickhouse用C++实现，具备强劲的查询性能。比较适合内部BI报表型应用。不适合如数十万的广告主报表或者数百万的淘宝店主相关报表

话数Science·2024-01-11 04:33

【大数据架构】日志采集方案对比

整体架构日志采集端FlumeFlume的设计宗旨是向Hadoop集群批量导入基于事件的海量数据。系统中最核心的角色是agent，Flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成。每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：source:采集源，用于跟数据源对接，以获取数据sink：传送数据的目的地，用于往下一级agent或者最终存储系统传递数据channel：agent内部的数据传

话数Science·2024-01-11 04:03

【2024系统架构设计】系统架构设计师第二版-通信系统架构设计理论与实践

目录一通信系统网络架构二网络构建的关键技术三网络构建和设计方法四案例分析注：本节内容可作为知识储备，做一个基本的了解即可。

Jackilina_Stone·2024-01-10 12:43

深入理解奥运会大数据架构方案

背景某网作为某电视台在互联网上的大型门户入口，某一年成为某奥运会中国大陆地区的特权转播商，独家全程直播了某奥运会全部的赛事，积累了庞大稳定的用户群，这些用户在使用各类服务过程中产生了大量数据，对这些海量数据进行分析与挖掘，将会对节目的传播及商业模式变现起到重要的作用。该奥运期间需要对增量数据在当日概览和赛事回顾两个层面上进行分析。其中，当日概览模块需要秒级刷新直播在线人数、网站的综合浏览量、页面停

TPEngineer·2024-01-10 01:58

机器学习分布式架构

https://zhuanlan.zhihu.com/p/82116922https://zhuanlan.zhihu.com/p/81784947大数据架构1.批处理MapReduce无法应对实时不确定量的小样本处理

小幸运Q·2024-01-09 17:27

7.大数据架构详解：从数据获取到深度学习 --- 批处理技术

定义：复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在几分钟到数小时之间。7.1批处理技术的概念数据批处理，其最主要的应用场景就是传统的ETL过程。如电信领域的KPI,KQI计算。经过探针采集上来后，按照一定的规则转换成原始单据，根据业务需求，按周期(15分钟，60分钟，天)等粒度计算成业务单据。这一过程使用数据库来承担。传统的数据库遇到瓶颈后，就出现了MPP技术。google研究员另辟蹊径，从传统的函数式编

enlyhua·2024-01-05 09:29

HBase 和 Hive 的差别是什么，各自适用在什么场景中？

转载自（爱我的程序人生）Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。

杰在天涯·2024-01-05 05:23

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