Design Data-Intensive系统架构指南

黑白配色的封面挺有设计感，Martin Kleppmann的这本《Designing Data-Intensive Applications》也确实配得上这个气场。内容不光讲架构，还把底层的分布式系统、数据库引擎讲得明明白白，像聊天一样讲清楚复杂系统的运行方式，阅读体验丝滑。 翻译版本在 Gitbook 上有镜像，叫ddia-cn，嗯，需要科学上网，建议你用Typora或者直接 Gitbook 阅读，排版还不错，看久了也不累眼。 除了正文，其实还有不少周边内容可以一起看看，像是这篇《数据密集型应用设计原理》，比较适合对架构设计感兴趣的同学，讲得系统但不啰嗦。 另外像《设计数据密集型应用程序（早

《Designing Data-Intensive Applications》的核心是怎么把系统搞得更稳定、更可扩展、更好维护。嗯，书里讲的不是单一技术，而是把数据库、分布式系统、日志机制这些底层逻辑串成了一张网，挺适合你这种想构建高质量系统的前端或者全栈老哥。Redis 和 MySQL 打配合？分布式一致性？看完这本书，你会发现多坑其实是可以提前绕开的。比如你用了Redis 做缓存，写入顺序没控制好，咋办？文章里还列了不少实战方案，像这篇实现 Redis 与 MySQL 数据一致性就挺对味儿。另外，像日志系统、副本协议这些看起来偏后端，其实跟你我前端业务交互也脱不了关系。嗯，比如你在做一个比

Martin Kleppmann 的《Designing Data-Intensive Applications》挺适合想深入搞清楚数据架构设计的你，是那种要大流量、大数据的业务场景。书里没有绕弯子，直接从可靠性、可扩展性和易维护性这三大块出发，把架构设计里最头疼的问题一个个掰开揉碎。嗯，里面讲的故障转移、分片、一致性模型这些内容，不是只停留在概念层面，都是实打实的干货。

HDFS文件分块存储，每个块64MB，拥有多个副本，分布在不同节点保证数据可靠性。元数据记录了文件块位置信息，方便快速定位。

ODI系统架构是基于Oracle Data Integrator (ODI)的高效数据集成解决方案。该架构提供了一个灵活的框架，通过多层架构来支持数据的提取、转换和加载 (ETL)。 ODI系统架构由以下几个主要组件构成： ODI Studio：用户界面，用于开发和管理数据集成项目。 ODI Repository：存储所有元数据、任务、流程和集成策略的数据库。 ODI Agent：负责执行集成任务，可以分布在多个物理服务器上，以实现负载均衡。 ODI Console：用于监控和管理集成过程，提供实时状态和日志查看功能。 ODI的架构灵活且可扩展，适应不同规模的数据集成需求。

Oracle系统架构是数据库管理系统中的重要组成部分，其设计优化了数据存储和检索的效率。该架构包括了核心的数据库引擎、存储结构和数据处理单元。Oracle系统架构不仅支持大规模数据管理，还提供了高可用性和安全性保障。

阐述了Lustre文件系统架构，提供了一个分布式文件系统的经典示例。

这份文档详细解释了系统的架构，包括表结构和业务逻辑。

Flume是Cloudera提供的一款高可用、高可靠、分布式的大数据日志采集、聚合和传输系统。它支持定制化数据发送方以收集各类数据，并提供简单数据处理功能，可将数据写入多种定制化的数据接收端。