高吞吐量存储

Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，主要采用 Scala 和 Java 编写。Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，能够处理大规模消费者的网站中的所有动作流数据。这些动作流数据（如网页浏览、搜索和用户行为）是现代网络中社交功能的关键因素之一。这类数据通常通过日志处理和日志聚合的方式实现高吞吐量需求。Kafka 为需要实时处理的系统提供了理想的解决方案，并可在 Hadoop 系统中并行加载。Kafka 的主要目标是统一线上和离线的消息处理，并通过集群架构实现实时消息传递。

分析了802.11协议的吞吐量，通过仿真计算系统在不同节点数量下的性能，遵循Bianchi在《IEEE通信简报》中的分析方法。

Flink 的实时能力加上 Pravega 的高吞吐存储，组合起来可以说是流式数据的一对黄金搭档。架构设计上也挺清晰，从数据采集、缓存、计算、存储到，全流程都考虑到了，而且每一块都有比较成熟的组件支持。数据 Sources 那块支持挺多，像Kafka、Kinesis、Pub/Sub这些主流流源都能对接，比较灵活。你如果项目上已经用了这些，接入 Pravega 也不麻烦。Ingest Buffer是个亮点，用 Pravega 来当缓存区，性能还不错。是在数据量大的场景下，不容易丢数据，吞吐量也跟得上。适合做日志收集、IoT 设备上报这类高频写入。是Streaming Engine，Flink 在

KeyDB 是 Redis 的一个分支，专注于提升性能，特别是多线程、内存效率和高吞吐量方面。除了多线程，KeyDB 还提供了一些在 Redis 社区版中没有的功能，如 Active Replication、FLASH 存储支持以及直接备份到 AWS S3 等。KeyDB 与 Redis 协议、模块和脚本完全兼容，包括脚本和事务的原子性保证。由于 KeyDB 与 Redis 开发保持同步，它可以被视为 Redis 功能的超集，可以直接替换现有的 Redis 部署。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）专为低成本硬件设计，提供高容错性和高吞吐量数据访问能力，以满足拥有海量数据的应用程序需求。HDFS 通过流式访问方式，降低了对POSIX标准的依赖，使用户能够高效地处理大规模数据集。

Dynamo 是亚马逊的高可用性关键值存储系统，适用于大规模分布式环境。你可以把它想象成一个在全球范围内“永远在线”服务的系统。为了保证超高可用性，Dynamo 在一些特殊情况下牺牲了数据一致性，这也是分布式系统中常见的权衡点。像电商购物车、用户行为追踪这类不要求即时一致性的场景，Dynamo 的设计简直是完美契合。它通过版本控制和冲突策略，确保在网络分区或节点故障时，系统依旧能继续运行，虽然不同客户端看到的数据会有点小差异。，如果你在做分布式系统设计，Dynamo 的实现思路和经验教训绝对值得参考，尤其是在数据一致性和可用性之间找到合适平衡的地方，了有价值的借鉴。

计算存储器容量的方式以2的10次方（1024）作为递进数量级：1K=1024字节，1M=1024K，1G=1024M，1T=1024G。与网络流速计算不同，后者以字位为基础计量单位，其中1字节等于8字位。

利用大数据分析，运用模糊逻辑和支持向量机技术，实现对富时100指数的精确预测。

MongoDB 的大数据量存储能力，真的是前端同学绕不开的利器。文档结构的灵活性，配合集合的无模式设计，用起来顺手。尤其是做日志、用户行为这些数据量巨大的场景，MongoDB 可以说是相当给力。你只需要关心数据怎么组织，至于存多少、怎么查，它帮你搞定。 嗯，它的副本集机制也挺不错。几台机器一组，一个出问题，其他自动接管，数据还不会丢。你搞过线上故障就知道，这种高可用太重要了。而且部署也不复杂，点这里看看副本集搭建，挺快就能上手。 查询语言也值得夸一夸，和传统 SQL 不一样，但逻辑清晰，find、aggregate用熟了之后，各种查询都能玩得转。还支持索引优化，像db.collection.c

跟踪T3存储过程的现有语句，编写用友T3V10_V11存储过程整理，以便随时调用。