大规模 Redis 集群服务治理

详细介绍了MySQL的安装方法，深入解析了Binlog日志的功能与使用，包括如何开启Binlog日志和利用Binlog数据进行恢复。此外，还探讨了慢日志的查询优化方法，以及如何进行表分区和设置主从复制与主主复制。

MapReduce是一个编程模型，用于在大型集群上以容错的方式处理和生成海量数据集。用户通过两个函数表达计算逻辑：Map和Reduce。Map函数将输入数据转换为键值对集合；Reduce函数将具有相同键的值合并为更小的集合。 MapReduce的灵感来自于函数式编程语言中的map和reduce原语。开发者可以使用该模型处理许多不同类型的问题，包括分布式排序、Web访问日志分析、倒排索引构建、文档聚类等。 Google的MapReduce实现运行在由成千上万台机器组成的集群上，每秒可处理数TB的数据。MapReduce的编程模型简化了程序员在这些大型集群上的开发工作，隐藏了并行化、容错和数据分发

阿里巴巴最新发布的 Flink 电子月刊，汇集了 Apache Flink 在国内互联网公司的大规模实践经验，以及 Flink Forward China 峰会的精彩演讲内容，为 Flink 用户提供宝贵的学习资源。

深入浅出，探索 Spring Cloud 分布式服务治理的奥秘。从入门到精通，全面掌握服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级等核心机制，构建稳定高效的微服务架构。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

随着数据量的增长，利用ROWID技术可以实现对大规模在线数据的高效更新和管理。ROWID是一种快速定位记录的方法，能够有效提升数据操作的效率和响应速度。通过优化ROWID的应用，可以有效解决数据更新过程中的性能瓶颈和延迟问题，从而提升系统整体的数据处理能力和实时性。

提出了一种创新的大规模MIMO系统先导去污方案，结合了SPRS和WGC-PD两种现有方案。

GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库，具备以下特性：- 基于MPP架构，实现海量数据加载和分析- 优化查询，支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行，提升数据处理效率- 集成Apache MADLib，提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同，构建一体化数据架构。

大规模图数据的高效计算方法探索 多种算法详解