2019-05-13 21:44:12 syjy2 阅读数 74
  • JAVA报表开发JasperReport+iReport5.6详解

    课程包含从基础的环境搭建,到控件的详细使用和对ireport难点进行重点讲解,一共21个小节。 难点包含: 条件styles Crosstab交叉表格 报表分组和统计 Subreport子报表(参数传递,子报表返回值) chart图表类所有控件 jasperreport导出word,excel,pdf 多数据源报表 JSP中显示jasperreport报表等

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一本书读懂大数据营销  玩透大数据营销  创造网络营销奇迹

在使用低对比度光源的摄影作品中,辣椒的阴影不再是清晰可见的,阴影的线条也不再“生硬"。观者 无法准确判定桌面的哪部分处于阴影当中,哪部分处于阴影之外。像这种边缘没有清晰界限的阴影称为软 质阴影,产生软质阴影的光源被称为软质光。 
注意,我们使用“硬 "和“软”这样的词汇来描述阴影边缘的清晰程度,而不是将之用来描述阴影的 明亮或黑暗程度。 软质阴影既可能比较亮,也可能比较暗,就像硬质阴影也可能比较亮或比较暗一样,这取决于阴影区 域的表面性质以及周围物体反射进阴影部分的光量等因素。 
对于单灯光源,光源的面积大小也是影响对比度的基本因素。小型光源总是硬质光源,而大多数大型 光源都是软质光源。图2.4中的太阳只占据了画面上极小的面积,因此这是一个小型光源。而在图2.6中,云 层覆盖的面积很大,因此变成了大型光源。 

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2018-12-27 23:49:00 xiaohuanglv 阅读数 154
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一本书读懂大数据(每个人都看得懂的大数据入门书)-黄颖

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书名:一本书读懂大数据(每个人都看得懂的大数据入门书)

作者:黄颖

格式:EPUB, HTMLZ, PDF

路径:点击打开

出版:吉林出版集团有限责任公司

排序作者:黄颖

排序书名:一本书读懂大数据(每个人都看得懂的大数据入门书)

日期:08 12月 2018

uuid:5834a214-0927-4cf5-8705-ae69198dccf9

id:467

出版日期:11月 2014

修改日期:08 12月 2018

大小:0.92MB

语言:中文

当下是大数据发展的最佳时机

迄今为止,在大数据上不少企业都做得不多。幸运的是到了2012年,即便是尚未重视大数据的企业也犹未为晚,当然电子商务行业的企业除外。不过这种情况很快就会发生改变。直到今天,绝大多数的企业所错过的不过是第一个吃螃蟹的机会,所以对它们而言这问题并不大,迎头赶上的机会还是存在的。不过过几年以后,要是这家企业仍旧不关心大数据的话,那它就会被淘汰。所以说,现在是控制大数据最好的时间点。

不管是什么企业获取业务价值都可以通过新的数据源来完成,而那种竞争对手还未发现这方式的情况不多见。大数据给所有人都提供了巨大的商机,无论是谁都要能打败自己的对手才能赢在最前方。未来的几年,人们会陆陆续续看到大数据分析所带来的成功案例。不少案例都会显示部分企业会毫无先兆地就被行业所淘汰了。而这些例子现在就已经引起了众多人的注意了,所谓这些企业正是那些在行业当中反应迟钝,落后守旧的企业。如果在新兴的电子商务行业中,则情况就有很大不同了。

因此,现在是最佳的时机。

实际上,控制大数据绝非想象中的那样难。不少大企业都已经开始了自己的数据收集和分析工作了,还将其视为自己发展战略中的核心部分。像数据仓库、报表和分析都已经应用得非常广泛了。企业只要意识到数据存在的价值,那么只需要延伸和扩展现有的工作就可以做到控制大数据。怀疑论者的话,诸如大数据没有探索价值,它们还没有得到验证,风险太大等等都不能信。过去的几十年,很多同样的借口也在一步步成为数据分析的障碍。还不确定大数据价值的人,必须让他明白大数据的分析和控制不过是现有企业所做事情的延伸罢了,并非本质性的变化。因此,大数据既然在人们身边,就不要害怕它的到来。


大数据时代真的来了

继美国政府推出“大数据研究和发展”计划之后,日本政府又重新启动了ICT战略研究,此研究曾在大地震时期暂时停摆,这是一个重视大数据应用的战略计划。联合国此后也发布了《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书,全世界似乎都在迎接大数据时代,各种计划接二连三地发布。

日本总务省信息通信政策审议会下设的ICT基本战略委员会在2012年5月召开会议会。会上,大数据研究主任、东京大学的教授森川博之提到,在大数据技术领域美国的优势是明显的,像是谷歌、亚马逊这样的大企业都在大数据的应用领域拥有很强的技术优势,日本接下来必须在大数据方面制定一系列战略来应对大数据时代。日本文部科学省在7月就发布了以学术云为主题的讨论会报告,提出大数据时代学术界要做好迎接挑战的准备,主要在大数据收集、存储、分析、可视化等等阶段展开研究,并构建大数据利用模型。

联合国2012年发布的《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书已明确提出大数据时代已然到来,对于联合国和各国政府来说,这是一个历史性的机遇。报告中还对政府如何利用大数据来响应社会需求,指导经济发展进行了讨论,提出要在联合国成员国建立“脉搏实验室”,主要用于挖掘大数据的潜在价值。澳大利亚出资赞助印度尼西亚政府在其首都雅加达建立了“脉搏实验室”,于2012年9月投入使用。

大数据当前还是个新兴前沿的概念,我国尚未从国家和政府层面提出大数据相关的战略,可是在2011年11月,工信部发布的了物联网“十二五”规划中明确提到了四项关键技术创新工程,包括了信息感知技术、信息传输技术、信息处理技术和信息安全技术,当中的信息处理技术就有海量数据存储、价值挖掘等等方面的智能分析技术,显然这都是和大数据密切相关的技术。也就在同时,广东省等地方政府已经率先启动了大数据战略,推动本省的大数据发展,协助开放共享。

作为国家的核心资产,各国已经开始了大数据的激烈竞争。一旦在大数据领域落后,必然就无法守住本国的数字主权,也就意味着难以占据产业战略的制高点,国家安全数字空间也会相应地出现漏洞。美国政府在大力推行“大数据研究和发展”的计划之下,欧盟、中国等大型的经济体也会在不久的将来出台属于自己的引导性和倾斜性政策,目的就在于抢占大数据的战略制高点。一轮关于大数据的新竞争马上就要登场。

历史上这样的一幕曾经出现过。1993年,美国出台了“信息高速公路”计划,各国因此反应十分强烈。同年日本政府发布拟建设“研究信息流通新干线”计划,将全国的大学、研究机构利用高速通信线路来连接,并在后一年的5月又提出了日本版的“信息高速公路”计划,前后发布了《通信基础结构计划》和《通向21世纪智能化创新社会的改革》两个报告,报告中对网络建设的实施分三个阶段进行。欧盟在1993年6月的哥本哈根欧盟首脑会议上,由当时的主席德洛尔首次提出了“构建欧洲信息社会”的倡议,之后又在12月发布了旨在“振兴经济、提高竞争能力和创造就业机会”的白皮书,白皮书中已经提出了欧洲版“信息高速公路”构建的清晰构想,还为此成立专门的工作小组主要负责推进整个计划。与此同时,加拿大、韩国、新加坡等发达国家也都在逐步开发自己的技术优势,只为占据高新技术的制高点,迎接21世纪到来的技术发展挑战。各国都不惜投入巨额资金推出各国版的“信息高速公路”计划,一时间全球范围内“信息高速公路”计划风生水起。

个人受到大数据的影响是最大的。专业性在一个可能性和相关性占主导的世界里已经不再重要了。不过这并不说明行业专家会消失,因为他们要和数据表达进行博弈,就像是《点球成金》电影里的那样,统计学家让棒球球探们感到惭愧不已,精准的数据分析让直觉的判断不得不退居二线。人们因此不得不去调整管理、决策、人力资源和教育方面的传统理念。

大部分时候,人们都会将习惯建立在一个预设好的立场上,但是这只适用于少量、精确且重要的决策信息时代。一旦数据量规模变大,处理速度增快且数据不再那样精确,所谓的预设立场就不存在了。数据量庞大的情况下,人类自身就要让步于机器来做出决策。当然,不得不承认这也存在一定的弊端。

社会在监视和了解人类的行为上已然有了数千年的历史了。可是一个算法系统要如何监测呢?信息化时代的最早期,政策专家已经发现了人类的隐私权遭受到了信息化的威胁,人们不得不建立起一个庞大的规则体系来维护个人的信息安全。大数据时代来临的时候,这些规则又都失去了原有的作用。对于信息分享人们很热衷也都是自愿的,网络服务当中的一个中心特征就是信息分享,而不再是规避的薄弱点了。

对人们来说,似乎隐私的泄露已经不是危险,而转换成了被预知的可能,它们能够预测人们是否拖欠还款或是犯罪,这些算法很显然会让人们在尚未做出这些行为之前就预先被逮捕。因此大数据是统计的首位,那即便是这样,个人意志是不是就高于大数据呢?就仿佛出版印刷行业的发展推动了一个国家言论自由的立法保护,而大数据时代也必须推动个人权利捍卫的立法保护才行。

来源:我是码农,转载请保留出处和链接!

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2019-12-11 11:45:36 BAO7988 阅读数 16
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大数据基本概念

1.大数据概述

相信大家经常会在各种场合听到“大数据"这个词,被誉为数据仓库之父的BillInmon早在20世纪90年代就将大数据挂在嘴边了。那么到底什么是大数据呢?这是我们在本章要了解的。

我们现在生活的时代是一一个数据时代,近年来随着互联网的高速发展,每分每秒都在产生数据,那么产生的这些数据如何进行存储和相应的分析处理呢?各大公司纷纷研发和采用一批新技术来应对8益庞大的数据处理需求,主要包括分布式文件系统、分布式计算框架等,这些都是我们需要学习和掌握的。

《互联网周刊》对大数据的定义为:“大数据 ”的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的“4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未 有的方式,通过对海量数据进行分析,来获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力。

2.大数据特征

(1)数据量大(Volume)

随着网络技术的发展和普及。每时每刻都会产生大量的数据。在我们的日常生活中,比如说在电商网站购物、在直播平台看直播、在线阅读新闻等,都会产生很多的日志,汇在一起每分每秒产生的数据量将是非常巨大的。

(2)类型繁多(Variety)

大数据中最常见的类型是日志,除了日志之外常见的还有音频、视频、图片等。由于不同类型的数据没有明显的模式,呈现出多样性的特点,这对于数据的处理要求也会更高。

(3)价值密度低(Value)

现阶段每时每刻产生的数据量已经很大了,如何从大量的日志中提取出我们需要的、对我们有价值的信息才是最重要的。数据量越来越大,里面必然会存在着大量与我们所需不相干的信息,如何更迅速地完成数据的价值提炼,是大数据时代有待解决的问题。

(4)处理速度快(Velocity)

传统的离线处理的时效性不高,换句话说时延是非常高的。随着时代的发展,对时效性的要求越来越高,需要实时对产生的数据进行分析处理,而不是采用原来的批处理方式。

大数据带来的挑战

1,对现有数据库的挑战.

随着互联网时代的到来,现在产生的数据如果想存储在传统数据库里是不太现实的,即便传统的数据库有集群的概念,仍然不能处理TB量级的数据。而且现阶段产生的数据类型很多,有些类型的数据是没办法使用结构化数据查询语言(SQL) 来处理的。

2.实时性的技术挑战

我们知道数据产生的价值会随着时间的流逝而大大降低,所以当数据产生后我们要尽可能快地进行处理。最典型的就是电商网站的推荐系统,早些年的推荐系统都是基于批处理来进行的,比如每隔半天或者一天进行计算然后再进行推荐,这样就会有很大的延时,对于订单的转换而言虽然有效果但不是很好。如果能做到实时推荐,那么肯定能大大提高公司的营业收入。

传统的离线批处理对处理时间的要求并不高。而实时处理的要求是区别大数据应用和传统数据库技术或者离线技术的关键差别之一- 。

3.对数据中心、运維团队的挑战,

如今每天产生的数据量正呈燦炸式增长那么如此多的数据该怎样进行高效的收集、存储,计算都是数据中心要面临的一-个非常棘手的问题。而处理快速增长的数据最所需要的机器也日益增多。那么对于运维团队来说压力也会增加。

要想把大数据读懂,基于Hadoop与Spark的大数据开发实战pdf,足矣

 

大致有个了解了吧?接下来就给大家分享基于Hadoop与Spark的大数据开发实战pdf喽,希望大家能够喜欢!

2017-01-18 16:44:19 zlo0o0oo00 阅读数 802
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1.数据分析注意事项

(1)分析数据是否完整,有效,真实

(2)数据分析目的是否明确

(3)是否能有效实行数据分析结论


2.数据分析思维

(1)假设:利用假设获得数据结论

(2)对比:利用对比发现数据异常

(3)解刨:利用解刨摄入分析因素

(4)平衡:利用平衡寻找合适数据

3.数据挖掘:又称资料勘探

(1)从数据中外巨额出隐藏信息

(2)步骤为,数据准备,寻找规律,展现规律3大步骤

细化步骤为:理解数据-整合数据-检测数据-剔除错误-选择方法-进行分析-建立模型-提出假设-进行挖掘-验证结果-应用结果

以关联分析,聚类分析,特异群组分析等方法来实现数据挖掘

4输出数据分析报告

应有的要素:

(1)关于分析:分析内容与分析目的有关联,分析所用的数据源需可靠,需要有解决和建议方案

(2)关于结论:每个分析下都需要结论,应围绕分析内容产生结论,只展现有用的结论

(3)关于阅读:需要可视化图表,不要出现太多专业术语,

5数据排序

以数值,字母,逻辑值,负数值,空格等

6数据分析方法

(1)5W2H

(2)问题分层 - 演绎树分析法:概括当前问题,列出给出建议,等

(3)pest分析法:政治,经济,社会,技术

(4)金字塔原理:明确数据分析的核心目的,将目的分解,分别寻找相关的依据

(5)4p营销理论:产品,价格,渠道,促销,从公司全面运营来分析

(6)竞争战略 -swot分析法:了解资深的竞争优势,可以将企业的战略,内部资源,外部环境有机的结合起来:从优势,劣势,机会,威胁来分析,以坐标方式展现,分为企业内部与企业外部环境


7.如何应用数据分析:

(1)比较分析:横向和纵向

(2)平均分析法

(3)分组分析法:数量分组,关系分组,质量分组

(4)立体分析法:可以数据透视表

预测:使用回归+历史引申

回归分析中只包含一个自变量和一个因变量

一元回归又称一元线性回归

自变量X和因变量y关系

y =a+bx+$,(0,&^2);函数计算:LINEST函数:综合回归函数

RQS:检验类函数   SLOPE函数:回归参数函数

y-随机变量   x-普通变量   a-回归线在纵坐标上的截距,即常数项

b-回归线上的斜率,即回归系数

$-风险系数,即随机误差 $=y-(a+bx)

运用一元回归的步骤:

确定变量,且变量之间需要有相关关系-在excel中绘制相关表格和拟合散点图-计算回归系数及其相关内容-检验分析结果-将分析结果应用到分析目的中

6如果要预计未来数据发展,需要通过过个统计指标进行检验

检验方法(1)R^2-回归模型的拟合优度检验

(2)F检验 回归模型的显著性检验

(3)t检验 回归系数的显著性检验

还可以通过3种函数方法来进行回归分析操作

函数方法:

回归参数函数 - slope函数和intercept函数

检验类函数  rsq函数和steys函数

综合回归函数  linest 函数

以上数据分析需要excel 添加数据分析工具库,貌似mac上的有点麻烦,今天就到这里啦




2019-06-22 21:42:05 leilei107 阅读数 411
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不懂数据库的全栈工程师不是好架构师              —— Vonng

周六停更 Spring Boot 从入门到实践系列教程

读一本好书《设计数据密集型应用》- Designing Data-Intensive Application

简称:DDIA        

                                                            在正确的时候读一本合适的书是一种幸运~

  • 作者: Martin Kleppmann

  • 原书名称:《Designing Data-Intensive Application》

  • 译者:冯若航

  • Gitbook地址:https://legacy.gitbook.com/book/vonng/ddia-cn/details(需要科学上网)

  • 建议使用Typora或Gitbook以获取最佳阅读体验。                                                                                                                                                           

 

这本书的作者是少有的从工业界干到学术界的牛人,知识面广得惊人,也善于举一反三,知识之间互相关联,比如有个地方把读路径比作programming language的lazy evaluation而写路径比作eager evaluation,令人拍案。这一本数囊括了几乎所有数据处理相关工作中可能遇到了的内容,而且也有非常棒的实操经验。比如书的一开始,作者反复强调监控中分位数的作用,可以揭示一些被平均数掩盖的事实,我也正好有一个监控从都是监控平均值变成主要监控若干p99分位数的经历,看到这里,不由得掩卷叹息。

 

这本书循循善诱的写作手法应该是相当高超了,讲解得非常深入浅出,一般照着提出问题 -> 解决方案 -> 这个方案的长处短处 -> 发散到其它方案这个模式讲解,看起来可以说是不知不觉,非常轻松,也没有有些作者的拽文习惯,几乎全部是中学词汇,句子也不复杂,保证非英语母语的人可以流畅阅读,这点可以说是非常良心了。

 

作者在最后一小节还讨论了大数据的伦理问题,尽管现实世界中,金钱利益面前,可能无人理会这些事情,但是这些夫子自道,还是很体现作者情怀。我觉得这是升华整本书的地方。

每一个数据工程师和产品经理都应该把最后一节,Doing the right thing,读十遍。

 

为了说服大家为什么值得读十遍,我摘抄几句:

automated systems can systematically and arbitrarily exclude a person from participating in society without any proof of guilt, and with little chance of appeal

machine learning is like money laundering for bias

when services become good at predicting what content users want to see, they may end up showing people only opinions they already agree with, leading to echo chambers in which stereotypes, misinformation, and polarization can breed

 

Data is the pollution problem (as in Industrial Revolution) of the information age

作者最后说:

we should stop regarding users as metrics to be optimized, and remember that they are humans who deserve respect, dignity and agency.

做一个有情怀的工程师当如是啊

 

内容简介

第一部分 数据系统的基石

本书前四章介绍了数据系统底层的基础概念,无论是在单台机器上运行的单点数据系统,还是分布在多台机器上的分布式数据系统都适用。

  1. 第一章将介绍本书使用的术语和方法。可靠性,可扩展性和可维护性 ,这些词汇到底意味着什么?如何实现这些目标?

  2. 第二章将对几种不同的数据模型和查询语言进行比较。从程序员的角度看,这是数据库之间最明显的区别。不同的数据模型适用于不同的应用场景。

  3. 第三章将深入存储引擎内部,研究数据库如何在磁盘上摆放数据。不同的存储引擎针对不同的负载进行优化,选择合适的存储引擎对系统性能有巨大影响。

  4. 第四章将对几种不同的 数据编码进行比较。特别研究了这些格式在应用需求经常变化、模式需要随时间演变的环境中表现如何。

 

第二部分: 分布式数据

在本书的第一部分中,我们讨论了数据系统的各个方面,但仅限于数据存储在单台机器上的情况。现在我们到了第二部分,进入更高的层次,并提出一个问题:如果多台机器参与数据的存储和检索,会发生什么?

你可能会出于各种各样的原因,希望将数据库分布到多台机器上:

可扩展性

如果你的数据量、读取负载、写入负载超出单台机器的处理能力,可以将负载分散到多台计算机上。

容错/高可用性

如果你的应用需要在单台机器(或多台机器,网络或整个数据中心)出现故障的情况下仍然能继续工作,则可使用多台机器,以提供冗余。一台故障时,另一台可以接管。

延迟

如果在世界各地都有用户,你也许会考虑在全球范围部署多个服务器,从而每个用户可以从地理上最近的数据中心获取服务,避免了等待网络数据包穿越半个世界。

 

扩展至更高的载荷

如果你需要的只是扩展至更高的载荷(load),最简单的方法就是购买更强大的机器(有时称为垂直扩展(vertical scaling)向上扩展(scale up))。许多处理器,内存和磁盘可以在同一个操作系统下相互连接,快速的相互连接允许任意处理器访问内存或磁盘的任意部分。在这种共享内存架构(shared-memory architecture)中,所有的组件都可以看作一台单独的机器。

i. 在大型机中,尽管任意处理器都可以访问内存的任意部分,但总有一些内存区域与一些处理器更接近(称为非均匀内存访问(nonuniform memory access, NUMA)。 为了有效利用这种架构特性,需要对处理进行细分,以便每个处理器主要访问临近的内存,这意味着即使表面上看起来只有一台机器在运行,分区(partitioning)仍然是必要的。 

共享内存方法的问题在于,成本增长速度快于线性增长:一台有着双倍处理器数量,双倍内存大小,双倍磁盘容量的机器,通常成本会远远超过原来的两倍。而且可能因为存在瓶颈,并不足以处理双倍的载荷。

共享内存架构可以提供有限的容错能力,高端机器可以使用热插拔的组件(不关机更换磁盘,内存模块,甚至处理器)——但它必然囿于单个地理位置的桎梏。

另一种方法是共享磁盘架构(shared-disk architecture),它使用多台具有独立处理器和内存的机器,但将数据存储在机器之间共享的磁盘阵列上,这些磁盘通过快速网络连接ii。这种架构用于某些数据仓库,但竞争和锁定的开销限制了共享磁盘方法的可扩展性【2】。

ii. 网络附属存储(Network Attached Storage, NAS),或存储区网络(Storage Area Network, SAN) 

无共享架构

相比之下,无共享架构(shared-nothing architecture)(有时称为水平扩展(horizontal scale) 或向外扩展(scale out))已经相当普及。在这种架构中,运行数据库软件的每台机器/虚拟机都称为节点(node)。每个节点只使用各自的处理器,内存和磁盘。节点之间的任何协调,都是在软件层面使用传统网络实现的。

无共享系统不需要使用特殊的硬件,所以你可以用任意机器——比如性价比最好的机器。你也许可以跨多个地理区域分布数据从而减少用户延迟,或者在损失一整个数据中心的情况下幸免于难。随着云端虚拟机部署的出现,即使是小公司,现在无需Google级别的运维,也可以实现异地分布式架构。

在这一部分里,我们将重点放在无共享架构上。它不见得是所有场景的最佳选择,但它是最需要你谨慎从事的架构。如果你的数据分布在多个节点上,你需要意识到这样一个分布式系统中约束和权衡 ——数据库并不能魔术般地把这些东西隐藏起来。

虽然分布式无共享架构有许多优点,但它通常也会给应用带来额外的复杂度,有时也会限制你可用数据模型的表达力。在某些情况下,一个简单的单线程程序可以比一个拥有超过100个CPU核的集群表现得更好【4】。另一方面,无共享系统可以非常强大。接下来的几章,将详细讨论分布式数据会带来的问题。

复制 vs 分区

数据分布在多个节点上有两种常见的方式:

复制(Replication)

在几个不同的节点上保存数据的相同副本,可能放在不同的位置。 复制提供了冗余:如果一些节点不可用,剩余的节点仍然可以提供数据服务。 复制也有助于改善性能。 第五章将讨论复制。

分区 (Partitioning)

将一个大型数据库拆分成较小的子集(称为分区(partitions)),从而不同的分区可以指派给不同的节点(node)(亦称分片(shard))。 第六章将讨论分区。

复制和分区是不同的机制,但它们经常同时使用。如图II-1所示。

图II-1 一个数据库切分为两个分区,每个分区都有两个副本

理解了这些概念,就可以开始讨论在分布式系统中需要做出的困难抉择。第七章将讨论事务(Transaction),这对于了解数据系统中可能出现的各种问题,以及我们可以做些什么很有帮助。第八章和第九章将讨论分布式系统的根本局限性。

在本书的第三部分中,将讨论如何将多个(可能是分布式的)数据存储集成为一个更大的系统,以满足复杂的应用需求。 但首先,我们来聊聊分布式的数据。

 

第三部分:衍生数据

在本书的第一部分和第二部分中,我们自底向上地把所有关于分布式数据库的主要考量都过了一遍。从数据在磁盘上的布局,一直到出现故障时分布式系统一致性的局限。但所有的讨论都假定了应用中只用了一种数据库。

现实世界中的数据系统往往更为复杂。大型应用程序经常需要以多种方式访问和处理数据,没有一个数据库可以同时满足所有这些不同的需求。因此应用程序通常组合使用多种组件:数据存储,索引,缓存,分析系统,等等,并实现在这些组件中移动数据的机制。

本书的最后一部分,会研究将多个不同数据系统(可能有着不同数据模型,并针对不同的访问模式进行优化)集成为一个协调一致的应用架构时,会遇到的问题。软件供应商经常会忽略这一方面的生态建设,并声称他们的产品能够满足你的所有需求。在现实世界中,集成不同的系统是实际应用中最重要的事情之一。         

记录和衍生数据系统

从高层次上看,存储和处理数据的系统可以分为两大类:

记录系统(System of record)

记录系统,也被称为真相源(source of truth),持有数据的权威版本。当新的数据进入时(例如,用户输入)首先会记录在这里。每个事实正正好好表示一次(表示通常是标准化的(normalized))。如果其他系统和记录系统之间存在任何差异,那么记录系统中的值是正确的(根据定义)。

衍生数据系统(Derived data systems)

衍生系统中的数据,通常是另一个系统中的现有数据以某种方式进行转换或处理的结果。如果丢失衍生数据,可以从原始来源重新创建。典型的例子是缓存(cache):如果数据在缓存中,就可以由缓存提供服务;如果缓存不包含所需数据,则降级由底层数据库提供。非规范化的值,索引和物化视图亦属此类。在推荐系统中,预测汇总数据通常衍生自用户日志。

从技术上讲,衍生数据是冗余的(redundant),因为它重复了已有的信息。但是衍生数据对于获得良好的只读查询性能通常是至关重要的。它通常是非规范化的。可以从单个源头衍生出多个不同的数据集,使你能从不同的“视角”洞察数据。

并不是所有的系统都在其架构中明确区分记录系统和衍生数据系统,但是这是一种有用的区分方式,因为它明确了系统中的数据流:系统的哪一部分具有哪些输入和哪些输出,以及它们如何相互依赖。

大多数数据库,存储引擎和查询语言,本质上既不是记录系统也不是衍生系统。数据库只是一个工具:如何使用它取决于你自己。记录系统和衍生数据系统之间的区别不在于工具,而在于应用程序中的使用方式。

通过梳理数据的派衍生关系,可以清楚地理解一个令人困惑的系统架构。这将贯穿本书的这一部分。

 

第四部分:关于作者

Martin Kleppmann是英国剑桥大学分布式系统的研究员。此前他曾在互联网公司担任过软件工程师和企业家,其中包括LinkedIn和Rapportive,负责大规模数据基础架构。在这个过程中,他以艰难的方式学习了一些东西,他希望这本书能够让你避免重蹈覆辙。

Martin是一位常规会议演讲者,博主和开源贡献者。他认为,每个人都应该有深刻的技术理念,深层次的理解能帮助我们开发出更好的软件。

                                  

 

 

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