龙兴平：分布式存储系统架构之Memcached应用

FastDFS系统架构详细解析，探讨其在分布式文件存储领域的经典应用。

深入解析NoSQL数据库的分布式存储机制，并结合实际案例，剖析应用系统架构的设计与优化策略。本书适合架构师、开发者以及对NoSQL数据库感兴趣的技术爱好者阅读。

Google 的分布式存储系统 Bigtable，靠着简单高效的数据模型，撑起了像 Google Earth 和 Finance 这种大体量服务的后端。它的灵活性和可扩展性挺让人放心的，PB 级别的数据都不带喘的，响应还快，读写也稳。设计上不绕弯子，行键、列键加时间戳三件套，结构清晰，开发者用起来也比较顺手。API 支持 Java 和 Python 这些主流语言，写代码没什么门槛。如果你做的是和大数据相关的活儿，Bigtable 可以作为一个参考标杆。

想学习大数据，Bigtable可得是必知的核心内容之一。它是谷歌提出的分布式存储系统，在大数据存储方面有着强的优势。你了解过它如何为谷歌大规模数据支持吗？Bigtable 通过水平扩展，可以轻松海量数据，像搜索引擎的索引、Gmail 的数据存储等都离不开它。看它的论文，你就能发现，Bigtable简洁、可靠、扩展性强，极大提升了数据效率。如果你在做大数据相关的项目，了解下它肯定会对你有所。Bigtable背后的设计思路也是分布式存储的代表之一，是搞清楚现代大数据架构的好入门点。如果你想进一步理解 Bigtable 的工作原理，可以参考相关论文，像《谷歌大数据三驾马车论文之一 bigtable》

Redis分布式存储系统是一种多节点的分布式存储解决方案，提高系统的可扩展性和容错能力。它通过在多个Redis实例之间分散数据，实现了数据的自动切分和高可用性。详细介绍了Redis集群的基础概念、数据分布机制、主从复制原理以及一致性保证。Redis集群采用固定数量的哈希槽来分配数据，保证了键与哈希槽之间的均匀分布，并能动态调整哈希槽以应对集群规模的变化。主从复制机制增强了系统的容错能力和可用性，当主节点发生故障时，系统会自动选举新的主节点以保持集群的运行。尽管Redis集群不提供强一致性保证，但在大多数场景下已经足够满足需求。

深入探讨 Hadoop 分布式系统的核心架构及其关键组件。从数据存储到计算处理，详细阐述 Hadoop 如何实现海量数据的有效管理与分析。 核心内容: Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 架构详解，包括数据块存储、NameNode 和 DataNode 角色与交互机制。 深入分析 Hadoop MapReduce 计算模型，阐述其工作原理、数据处理流程以及容错机制。 探讨 Hadoop 生态系统中的重要组件，如 YARN 资源管理、Hive 数据仓库等，展现 Hadoop 生态的丰富性。 目标读者: 希望了解 Hadoop 架构和工作原理的技术人员。 对大数据处理和分布式系统感兴

Google Bigtable是一种专为处理大规模数据而设计的分布式存储系统，其数据模型包括稀疏的多维排序Map，通过行关键字、列关键字和时间戳来标识和存储数据。Bigtable的设计简单灵活，支持PB级别的数据存储，并在成千上万台服务器上水平扩展。

探究经典分布式文件系统架构 本丛书深入剖析各类分布式文件系统的核心技术原理及其特性，为软件开发人员提供宝贵的学习资源，助力其在分布式系统领域更上一层楼。

Hadoop-2.6.1-src.tar 源码包，是一个比较经典的 Hadoop 版本，适合用于搭建分布式存储系统。你可以通过这个源码包学习到如何进行大数据，尤其适合想了解 Hadoop 底层实现的开发者。如果你正在使用或学习 Hadoop，这个版本的源码包就挺不错的。而且，这个版本在多实际场景中都能稳定运行，如果你对性能要求不那么高，可以直接上手。而且，源码包在配置和编译方面也不会太复杂，适合有一定基础的开发者。你可以参考下文中给出的链接，了解更多细节，甚至可以尝试一些优化配置哦！ 如果你在 Windows 平台上使用 Hadoop，可以下载专门为 Windows 优化过的版本，使用起来会更