数据库构架设计中主要有Shared Everthting.Shared Nothing.和Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口

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大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言.我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? hadoo

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面试大数据项目,面试过程中发现面试官提到的两个概念没有搞清楚: 1. lamba数据架构:这个概念的提出是由storm的作者提出来的,其实主旨就是想要说明,数据的处理分成三层,一类是批处理程序(batch laryer,非实时),比如午夜跑出来的报表,可以供第二天进行消费:第二类是实时增量处理数据(speed layer),比如通过kafka等流计算工具进行的实时增量处理:第三层就是service layer,是对外提供服务的层,既可以访问batch layer或者realtime layer,

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提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD

话题背景: 首先,先科普下“数据架构师”的相关职责:数据架构师要负责建立和维持公司数据储存的技术基准,策划硬体和软体的结构,确保数据储存系统可以支持未来的数据量和分析需求. 据了解,美国地区数据架构师的薪资范围是 $65,928 到 $147,868 美元,中间值为 $105,581 美元,以目前的趋势来看,比起 SQL ,擅长 OracleDB 的人才较容易得到高薪. 曾经提到一位面试的朋友认为架构师的工作是选择某个项目是采用Hadoop还是Spark,有人证明选择这个问题比编码还简单,所以这

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