比较不错的Nosql文章

1)Hadoop学习总结 (1)HDFS简介 (2)HDFS读写过程解析 (3)Map-Reduce入门 (4)Map-Reduce的过程解析 (5)Hadoop的运行痕迹 (6)Apache Hadoop 版本 2)Hadoop-0.20.0源代码分析 (1)Hadoop-0.20.0源代码分析(01) 地址:http://blog.csdn.net/shirdrn/article/details/4569702 (2)Hadoop-0.20.0源代码分析(02) 地址:http://blog

如何使用异或(XOR)运算找到数组中缺失的数? 今天给大家分享一篇关于使用XOR(异或)运算找到数组中缺失的数的问题. 在一次Javascript面试中,有这么一个问题: 假设有一个由0到99(包含99)的整数组成的长度为100的数组.从数组中随机移除一个元素,得到了一个长度为99的数组,那么请问如何找到所取出的数字是几?(假设数组未排序). 大多数面试者都是按照如下方法解答的: 首先对数组进行排序,然后遍历一遍数组,检查数组中相邻两项的的差,如果差大于1,则找到缺失的数字. 这是一种有效的算法

摘要:PayPal高级工程总监Anil Madan写了篇大数据的文章,一共有100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈,全部读懂你将会是大数据的顶级高手. 开源(Open Source)用之于大数据技术,其作用有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用.另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具,犹如雨后春笋般涌

2 NoSQL潮流 在这一章中,将一起讨论NoSQL潮流的动机和主要驱动力,以及NoSQL主张的批评和反馈.本章将通过不同的尝试得出结论来分类和描述NoSQL数据库.其中一个分类法将在随后的章节中被提出. 2.1 动机和主要驱动力 NoSQL这个词汇首先用在1998年对关系数据库排除SQL使用的论文([ Str10 ]).这个词在2009年再次被选出来,并用于非关系数据库拥护者(如Last.fm的开发者Jon Oskarsson,他组织了三藩的NoSQL见面会)的会议([ Eva09a ]).一

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

引言 PayPal高级工程总监Anil Madan写了这篇大数据的文章,一共有100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈,全部读懂你将会是大数据的顶级高手.当然主要是了解大数据技术的整个框架,对于我们学习大数据有莫大好处. 开 源(Open Source)用之于大数据技术,其作用有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的 推动作用.另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆“新”框架.“新”类库或“新”

转载自LANCEYAN.COM 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而