Orip:基于内存数据库的海量数据实时处理解决方案李朝铭(北京开拓天际信息技术有限首席架构师)2010.4.3Created with an evaluation copy of Aspose.Words. To discover the full versions of our APIs please visit: :products.asposewords目录?内存
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mysql 海量数据的存储和访问解决方案第1章 引言随着互联网应用的广泛普及海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题对于一个大型的互联网应用每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题通过数据切分来提高性能横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式水平切分数据库可以降低单台机器的负载同时最大限度的降低了了宕机造成的损失通过负载均衡策略有效的
基于海量数据的数据分析方案设计 data analysis program design based on mass data 摘要:随着互联网移动互联网和物联网的发展谁也无法否认我们来到了一个海量数据的时代随着数据积累的越来越多现在许多行业大多面临基于海量数据的分析问题该文从基于海量数据挖掘的分析方法出发利用河南省2005到2009年交通事故的数据
内存计算:海量数据实时处理的高速公路——看英特尔至强E7如何支持SAP HANA应用你企业里ERPCRM财务人力资源等信息管理系统累积的数据量是不是越来越大你是否想过这些数据应该如何处理才能让它们发挥出应有的价值你是否希望有这样一个系统可以让管理层和员工实时地对这些数据进行分析从中获得有用的决策辅助信息对海量数据进行实时分析处理一直是数据仓库OLTPOLAP商业智能等领域的软件厂商所普遍关心
解决海量数据的新思路——分布式数据库 构思了一种分布式数据库的架构并实现了其雏形现在将其基本思路写出来希望能起到抛砖引玉的作用 目前分布式的概念越来越流行但是在数据库领域里分布式的应用相对较少在参阅了Google的MapReduce概念后我构思了一种分布式数据库的架构并实现了其雏形现在将其基本思路写出来希望能起到抛砖引玉的作用设计这个分布式数据库的目的在于快速的处理海量数据基本思路其实很
基于Power Center 6的增量数据解决方案方案全表比对条件源表和目标表包含标识记录的唯一性字段如主键CUSTOMER_KEY方法从源表读取一条记录将对应字段和目标表该字段进行比较如果源表该记录存在则更新目标表对应的记录如果源表该记录在目标表不存在则该条记录写入目标表从而达到增量更新目的PowerCenter6实现lookup_customer_key节点(查找)根据主键CUSTOME
大数据量海量数据 处理方法总结 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的经常会问到 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题下面的一些问题基本直接来源于的面试笔试题目方法不一定最优如果你有更好的处理方法欢迎与我讨论
大数据量海量数据 处理方法总结大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的经常会问到?下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题下面的一些问题基本直接来源于的面试笔试题目方法不一定最优如果你有更好的处理方法欢迎与我讨论?
面向数据库的参考信息管理器惠普数据库
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