写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了…

写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了…

深度剖析HashMap的数据存储实现原理(看完必懂篇) 具体的原理分析可以参考一下两篇文章,有透彻的分析! 参考资料: 1. https://www.jianshu.com/p/17177c12f849 [JDK8中的HashMap实现原理及源码分析] 2. https://tech.meituan.com/java-hashmap.html [Java 8系列之重新认识HashMap] 1.关键字段: /** * The default initial capacity - MUST be a…

实现web数据同步的四种方式 ======================================= 1.nfs实现web数据共享2.rsync +inotify实现web数据同步3.rsync+sersync更快更节约资源实现web数据同步4.unison+inotify实现web数据双向同步 ======================================= 一.nfs实现web数据共享 nfs能实现数据同步是通过NAS(网络附加存储),在服务器上共享一个文件,且服务器需…

前记:此文是我爱人一项作业.因为我本人对于微信这一块比较熟悉,就参与这项作业中.此文已经参加移动和教育相关活动.作者是我爱人,如有转载请署名作者. 一.什么是"互联网+"? 早在1969年互联网诞生之初,人们的初衷仅仅是对计算机之间的互相通信.就像电话.传真那样简单.而四十多年间互联网的发展用"日新月异"都嫌慢.互联网也从原先的固定线路的延展到基于移动通信的移动网络,互联的设备也从刚开始的以计算机为主发展到"connect to anything"…

前言 近年来,无人机的发展越发迅速,既可民用于航拍,又可军用于侦察,涉及行业广泛,把无人机想象成一个“会飞的传感器”,无人机就成了工业4.0的一个空中数据端口,大至地球物理.气象.农业数据.小至个人位置信息,无人机将引爆一场空中的大数据革命!本系统则是通过 Hightopo 的  HT for Web  产品来搭建的一款 无人机 3D 可视化系统,通过对无人机及其信息的全景展示来模拟无人机状态的监控. 系统中包含 4 种展示模式:实体模式 .热力模式.线框模式和内部模式,通过飞机下方操作按钮即可…

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你…

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把…

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把…

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp…