目录1.分布式原理1.1.关系型数据库遵循ACID规则1.2.分布式系统1.2.1.分布式计算的优点1.2.2.分布式计算的缺点1.3.CAP定理(CAPtheorem)1.4.BASE1.5.ACIDvsBASE1.分布式原理1.1.关系型数据库遵循ACID规则事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性:A(Atomicity)原子性原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取
实验名称部署全分布模式HBase集群和实战HBase实验性质（必修、选修）必修实验类型（验证、设计、创新、综合）综合实验课时2实验日期2023.11.07-2023.11.10实验仪器设备以及实验软硬件要求专业实验室（配有centos7.5系统的linux虚拟机三台）实验目的1.理解HBase数据模型。2.理解HBase体系架构。3.熟练掌握HBase集群的部署。4.了解HBaseWebUI的使用。5.熟练掌握HBaseShell常用命令的使用。6.了解HBaseJavaAPI，能编写简单的HBase程序。实验内容（实验原理、运用的理论知识、算法、程序、步骤和方法）1.HBase集群的部署原理
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一文详解Memcached1.Memcached简介2.Memcached的用户与应用场景2.1Memcached常见用途工作流程2.2网站读取Memcached数据时工作流程2.3网站更新Memcached数据时的工作流程2.4Memcached在企业中的应用场景2.4.1作为数据库的查询数据缓存2.4.2作为集群节点的Session会话共享存储3.Memcached的特点与工作机制3.1Memcached的特点3.2Memcached工作原理与机制3.2.1Memcached工作原理3.2.2Socket时间处理机制3.2.3数据存储机制3.2.4内存管理机制3.2.5多线程处理机制3.3
HBase（单机）伪分布式安装准备工作：Hadoop已经安装、hbase-1.2.6-bin安装包。一、环境变量设置1、上传hbase-1.2.6-bin.tar.gz压缩包到/home/hadoop目录下，并使用tarxvf解压。2、终端下输入：vim.bashrc，即用vim编辑器打开bashrc文件。3、在bashrc文件的末尾设置如下Hbase的环境变量，要注意hbase解压后的文件名是hbase-1.2.6还是hbase-1.2.6-bin或者其他，注意要写解压后的实际文件名。注意：这里需要熟悉vim编辑器的插入内容和保存退出等基本操作命令。二、配置hbase-env.sh文件1、打
Elasticsearch8.x分布式搜索引擎-数据聚合一、聚合简介二、`聚合种类`1、`桶（Bucket）`聚合：1）**TermAggregation：**2）**DateHistogram：**2、`度量（Metric）`聚合：1）**Avg**：求平均值2）**Max**：求最大值3）**Min**：求最小值3）**Stats**：同时求max、min、avg、sum等3、`管道（pipeline）`聚合：三、DSL实现聚合1、Bucket聚合语法2、聚合结果排序3、限定聚合范围4、Metric聚合语法5、Metric聚合语法,嵌套聚合排序6、小结四、`ElasticsearchCli
CloudNative：云原生(分布式云)的简介(发展&演变/为什么需要/优势&价值/安全/对比传统企业应用)、四大核心技术、CNCF云原生交互景观、云原生技术的使用经验及方法之详细攻略导读：从“软件正在吞噬世界”到“开源正在吞噬软件”，到如今“云原生吞噬开源”，开源项目正在有条不紊地向云化演进。近年来，IT软件技术架构进入云化时代—软件云化和微服务化，容器虚拟化、DevOps等技术快速发展，将整个开发过程、开发流程带入云端，迎来了开发范式上的革命。PaaS、SaaS以及IaaS服务都已进化到更加原生(Native)的状态，全面云化势不可挡。同时，微服务、K8S、ServiceMesh等一系列
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继上次盘点《数据科学家95%的时间都在使用的11个基本图表》之后，今天将为大家带来数据科学家95%的时间都在使用的11个基本分布。掌握这些分布，有助于我们更深入地理解数据的本质，并在数据分析和决策过程中做出更准确的推断和预测。1.正态分布正态分布（Normal Distribution），也被称为高斯分布（Gaussian Distribution），是一种连续型概率分布。它具有一个对称的钟形曲线，以均值（μ）为中心，标准差（σ）为宽度。正态分布在统计学、概率论、工程学等多个领域具有重要的应用价值。正态分布的概率密度函数为：其中，μ是均值，σ是标准差。概率密度函数表示在给定值x附近，单位区间内
1.Kafka消费方式2.Kafka消费者工作流程（1）总体工作流程（2）消费者组工作流程3.消费者API（1）单个消费者消费实现代码packagecom.zrclass.kafka.consumer;importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;importorg.apache.kafka.clients.co
