第1章HBase简介1.1HBase定义HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。1.2HBase数据模型逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。但从HBase的底层物理存储结构（K-V）来看，HBase更像是一个multi-dimensionalmap。1.2.1HBase逻辑结构字典序：按位比较。下图是一张表，但是一张表往往会被切分开来，分配在不同区域。1.2.2HBase物理存储结构该数据结构是对上图的store的一个详解1.2.3数据模型1）NameSpace命名空间，类似于关系型数据库的DatabBase(数据库)概念
1.架构原理1）StoreFile保存实际数据的物理文件，StoreFile以HFile的形式存储在HDFS上。每个Store会有一个或多个StoreFile（HFile），数据在每个StoreFile中都是有序的。2）MemStore写缓存，由于HFile中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在MemStore中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到HFile，每次刷写都会形成一个新的HFile。3）WAL由于数据要经MemStore排序后才能刷写到HFile，但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Aheadlogfile的文件中，然
我计划开发一个微服务电子商务系统作为概念验证。该架构由3个组件组成:一个基于javascript的单页应用程序，它将AJAX请求发送到带有RESTAPI的服务器(API网关)提供通过调用其他服务接收到的JSON数据3个服务:CatalogProvider、CustomersProvider、CheckoutProvider目前，所有服务都是Magento商店系统的API端点。当我尝试通过向RESTApi发送请求来让用户登录到他们的Magento系统时，显然服务器在发送下一个请求时不记得session。我还使用Magento在服务器端处理购物车，并通过RESTApi调用添加/更新/删除项
我们有一个网络应用程序，目前使用轮询来处理持续更新。虽然切换到长轮询可能是解决问题的小创可贴，但我们希望实现一个持久且可扩展的Websockets解决方案。我的问题是:为此需要什么样的架构？我自己做了一些研究，发现企业应用程序的典型设置是这样的:连接的执行流程如下所示:初始握手Client向Server发出HTTP请求以及JS以请求Websocket连接Server响应，Header包含Upgrade指令并为该客户端切换协议(protocol)Websocket服务器与客户端建立Websocket连接客户端提交一个POST/PUT/等。Webserver(Apache/Nginx)从查
成功之前我们要做应该做的事情，成功之后我们才可以做喜欢做的事情。1.处理器架构CPU架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范，主要目的是为了区分不同类型CPU的重要标示。市面上的CPU分类主要分有两大阵营，一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU，另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。两个不同品牌的CPU，其产品的架构也不相同，例如，Intel、AMD的CPU是X86架构的，而IBM公司的CPU是PowerPC架构，ARM公司是ARM架构。从CPU发明到现在，有非常多种架构，从我们熟悉的X86、ARM，到不太熟悉的MIPS、IA64，它们之间的差距都非常大。但是如
文章摘要 安卓架构技术主要包括MVC、MVP、MVVM等。下面分别对这些架构技术进行分析优劣势，并附上代码示例。正文MVC（Model-View-Controller）架构 MVC是一种常用的软件架构，它将应用程序分为三个主要组成部分：Model（模型）、View（视图）和Controller（控制器）。MVC架构可以通过将UI组件与业务逻辑分离来实现代码的模块化和可维护性。 在 Android 中，可以使用 MVC 模式将数据模型和控制逻辑放在后端服务器上，而将用户界面放在 Android 应用程序中。优势 代码模块化：MVC架构将应用程序分为三个部分，使得代码更加模块化，易于维护和
一般而言，业务诉求作为架构设计的输入。需求清单对于语音识别产品而言，需满足的需求，举例如下：功能需求文件转写。长文件转写，时长大于60秒，小于X小时，X可以指定为5。短文件转写，时长小于60秒。实时语音识别。长语音识别，时长大于60秒，小于Y小时，Y可以指定为5。短语音识别，时长小于60秒。支持多个语种。其它功能需求，比如：前处理支持多种音频文件格式。支持多种采样率和位深。支持去回声和抗噪。支持在音频文件中处理多个声道。中间处理支持VAD。支持区分音频文件中的多个讲话人。支持输出文本对应的时间偏移。支持使用热词提高字准率。后处理支持输出标点符号。支持输出拼音类语言的大、小写。支持数字、符号的归
一般而言，业务诉求作为架构设计的输入。需求清单对于语音识别产品而言，需满足的需求，举例如下：功能需求文件转写。长文件转写，时长大于60秒，小于X小时，X可以指定为5。短文件转写，时长小于60秒。实时语音识别。长语音识别，时长大于60秒，小于Y小时，Y可以指定为5。短语音识别，时长小于60秒。支持多个语种。其它功能需求，比如：前处理支持多种音频文件格式。支持多种采样率和位深。支持去回声和抗噪。支持在音频文件中处理多个声道。中间处理支持VAD。支持区分音频文件中的多个讲话人。支持输出文本对应的时间偏移。支持使用热词提高字准率。后处理支持输出标点符号。支持输出拼音类语言的大、小写。支持数字、符号的归
1. 行为准则2. 需求的不确定性2.1. 不断变化的客户需求2.2. 软件项目无法避免的挑战2.3. 产品需求和环境会随着时间的推移而改变，你的应用程序也必须随之改变2.4. 不断变化的需求会导致不稳定性，使开发工作偏离轨道2.5. 通过构建可演进的架构来适应不断变化的需求2.5.1. 可演进的架构可避免复杂性，复杂性是演进性的敌人2.5.2. 矛盾的是，在软件中实现简洁性会很困难3. 复杂性3.1. 复杂系统的特点3.1.1. 高依赖性3.1.1.1. 致软件依赖于其他的API或代码行为3.1.1.2. 依赖性显然不可避免，甚至是可取的，但必须取得平衡3.1.1.3. 高依赖性的系统很难修
1. 可演进的API1.1. 随着需求的变化，你需要改变你的API，即代码之间的共享接口1.2. 改变API很容易，但很难做到正确1.3. 保持API小巧1.3.1. 小巧的API更易于理解和演进1.3.2. 只添加即刻需要的API方法或字段1.3.3. 带有许多字段的API方法应该有合理的默认值1.3.3.1. 开发人员可以只专注于和自己相关的字段，因为它们会继承其他字段的默认值1.3.3.2. 默认值可使大型API在感觉上很小巧1.4. 公开定义良好的服务端API1.4.1. 切记使用标准工具来定义服务端API1.4.1.1. OpenAPI通常用于RESTful服务1.4.1.2. no
