高性能大数据数据库GridDB介绍

本系列展示大数据领域的新研究和应用，以及当前正在开发的计算工具和技术。鼓励包含具体的示例和应用。该系列的范围包括社交网络、传感器网络、数据中心计算、天文学、基因组学、医疗数据分析、大规模电子商务等领域的题目，还包括其他潜在贡献者提出的相关主题。

面向大数据的 高性能计算：方法与应用 本书探讨了面向数据密集型应用的新兴高性能架构、提升数据处理效率的新型分析策略，以及机器学习、生命科学、神经网络和神经形态工程等多个领域的前沿应用。 全书结构分为两大部分。第一部分涵盖大数据架构，包括云计算系统和异构加速器，并介绍了面向内存架构和设备的新兴 3D IC 设计原则。第二部分展示了大数据在多个领域的新兴应用案例，包括生物信息学、深度学习和神经形态工程。 主要内容包括： 涵盖 Hadoop/Spark 等分布式系统在内的各种大数据架构 面向大数据应用的基于加速器的解决方案，例如基于 GPU 的加速技术 面向内存架构和设备的新兴 3D IC 设计

SSDB是一款开源的高性能数据库服务器，采用Google LevelDB作为存储引擎，支持T级别数据的存储，同时提供类似Redis中的zset和hash等多种数据结构。在高性能和大数据需求下，SSDB作为Redis的有效替代方案。

大数据行业正快速发展，各大厂商纷纷推出各自的方案。在这其中，IBM、微软、EMC 和 Oracle 等大公司已在大数据领域占有一席之地。IBM 的 InfoSphere bigInsights 是基于 Apache Hadoop 的大数据产品，了从数据到商业化服务的全套方案。微软与 HP 合作开发的产品提升了生产力和决策效率，EMC 也推出了多个大数据产品，广泛应用于金融、风险管理、媒体等领域。Oracle 的大数据机与 Oracle Exadata 系列产品组成了一个集成化、高效的系统。无论你是大数据新手还是有经验的开发者，这些工具都能为你强大的支持，你在行业中立足。要了解更多关于这些产品的

微软的 HDInsight 大数据平台，用 Azure 的底子做得还蛮顺手的。你不用折腾复杂的 Hadoop 集群部署，几步点一点击就能搭个能跑 Hadoop、Spark、Hive 的环境。部署快、集成深，适合懒人（是那种效率高的懒）。 Azure 平台的集成做得挺不错，HDInsight 能无缝接上Azure Storage、Azure SQL Database这些服务。用 Azure AD 还支持单点登录，团队协作效率高。 支持的框架也全：从Hadoop的批，到Spark的内存计算，还有Storm的实时、Hive和HBase也都能直接用。适合各种类型的大数据场景，想做机器学习也不难。 界面

PostgreSQL 的灵活数据结构和强大并发控制真的是数据库开发里的宝藏。你用惯了 MySQL，再来摸 PG，一开始有点不习惯，但上手之后就会发现，它在数据完整性、安全性、扩展性这块做得真的挺到位的。嗯，像支持JSON、数组、GIS这些高级类型，对复杂业务场景还挺友好。 多版本并发控制（MVCC）是 PostgreSQL 的一大亮点。简单说，多个用户同时读写也不冲突，系统自动帮你做版本管理。你写你的，我查我的，互不影响，响应还快，挺省心的。 再说性能优化，PG 内置的查询优化器还蛮智能，像支持GIN、BRIN这些特殊索引结构，全文搜索、大数据表都有不错表现。写查询时不用一味靠猜，PG 会根据

大数据生态的那点事儿，说难不难，说简单也不简单。嗯，问题一个接一个，但每个环节其实都有工具兜底。Hadoop的数据太大单机扛不住？上HDFS；想搞点流式？Storm来支援；传输过程要靠谱？那得看Kafka；数据落地太频繁，写不动？Cassandra效率还挺高；团队不都是程序员？给他们个类 SQL 的Hive试试。一步步顺下去，你就能拼起一个完整的系统。推荐几个我常用的资料，搭配食用更香。

纯 Go 编写 支持亿级数据量 先进先出数据支持 KV 集合支持 TTL 超时自动删除 嵌入式设备使用 中文手册

MongoDB 的高性能数据库文档，真的是前端或者全栈开发搞后台数据时的一个“靠谱伙伴”。自由的模式、文档式存储，嗯，蛮灵活的，像 JSON 一样搞对象数据结构，插入查找都挺顺畅。你要是有个实时数据系统，用它来当缓存层，响应也快，扩展也方便，还能自动分片，省了不少手动折腾的工夫。还有 GridFS 文件系统，大文件一点都不虚。喜欢命令行？它的 Shell 控制台也不差，脚本也能跑，互动也挺方便。主从同步和分片集群这些高级特性，用起来不复杂，文档里案例也比较实用。你要是做的项目数据结构经常变，这套文档可以帮你快速搞清楚 MongoDB 的全貌，从安装到认证一步步都有，蛮贴心的。