大规模分布式MySQL集群技术文档

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

MySQL 的大型集群搭建流程，从系统装机到 MyCat 中间件调优，这套龙果学院的课程讲得真是挺细。每节课都是实打实的干货，操作步骤细致，哪怕你之前没搭过主从复制，看完也能整明白。尤其是像 Keepalived 高可用、读写分离这些比较烧脑的部分，讲师也都掰开揉碎讲了。课程还穿插了不少实际踩坑经验，听起来像是老司机在跟你聊项目时候顺嘴一说，真实。你要是最近在搞分布式数据库，或者准备上中间件，那这套课真的挺值。

全面阐述大规模 Redis 集群的服务治理实践与探索，涵盖架构设计、监控告警、故障处理等实战经验。

本指南提供构建高可用、可扩展 PostgreSQL 数据库集群的实用步骤。 内容概要： 架构设计: 探讨不同的分布式 PostgreSQL 架构，例如流复制、逻辑复制和分片，并分析其优缺点，帮助读者选择合适的方案。 环境准备: 详细说明搭建 PostgreSQL 集群所需的硬件、软件以及网络配置。 安装步骤: 提供在不同操作系统上安装 PostgreSQL 的详细步骤，包括依赖软件安装和 PostgreSQL 配置文件修改。 集群配置: 介绍如何配置主备节点、实现数据同步、配置负载均衡以及设置故障转移机制。 性能优化: 提供优化 PostgreSQL 集群性能的实用技巧，包括参

构建Hadoop完全分布式集群 本指南详细阐述如何搭建一个完整的Hadoop分布式集群。我们将涵盖从节点配置到服务启动的各个步骤，确保您能顺利构建一个功能完备的Hadoop环境。 步骤: 环境准备: 准备至少三台服务器，分别作为Master节点、Slave1节点和Slave2节点。 确保所有节点网络互通。 在每个节点上安装Java环境。 Hadoop配置: 下载Hadoop安装包并解压到每个节点。 修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。 配置SSH免密登录。 集群启动

龙果学院提供了关于MySQL分布式集群的详细资料，包括视频教程、PPT和Java源码。

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》深入探讨了如何高效挖掘和处理互联网产生的大规模数据。本书基于斯坦福大学CS345A课程内容，为高级本科生和初入研究生提供友好的学习资源。重点讲解了处理无法完全装入主内存的大数据集的实践方法。书中覆盖了分布式文件系统、Map-Reduce编程模型、相似度搜索（如MinHashing和局部敏感哈希）、数据流处理及特别算法、搜索引擎技术（如PageRank算法）、频繁项集挖掘（包括A-Priori算法）、以及针对高维数据集的聚类算法。适合希望深入了解和应用数据挖掘与大数据处理技术的专业人士和学生。

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式》是一本挺实用的教材，内容不仅深入浅出，还注重大数据集的和。书里了多经典的技术，比如分布式文件系统和MapReduce，还有Minhashing和Locality-Sensitive Hashing (LSH)这种大规模数据相似性搜索的技巧。看完后，学到的那些搜索引擎技术、聚类算法、广告管理和推荐系统等，简直就像是在实践中遇到的技术需求。尤其是那些习题，能你更好地理解和巩固。书中的内容也比较适合研究生和高级本科生，挺适合对大数据感兴趣的朋友们。对于大数据的基本概念和技术框架，它的挺到位的，绝对值得一读。

Hadoop 集群完全分布式部署这套步骤挺靠谱，从修改主机名到搭建 Hive 全都覆盖了。操作起来没啥复杂的地方，静态 IP、Zookeeper、Hadoop、MySQL、Hive 一条龙服务，还强调了 Hive 远程模式安装的细节。这些细节可别漏了，不然配置错了，你就得回头补救，挺麻烦的。