演进

SQLite 是一款轻量级嵌入式数据库，自发布以来经历了多个版本的迭代更新，不断提升性能、增强功能，满足不断变化的数据管理需求。每个版本都包含 bug 修复和新特性，推动着 SQLite 向更强大、更可靠的方向发展。

大数据技术发展阶段 第一阶段： Hadoop 和 MapReduce，主要用于批处理任务。 第二阶段： 支持 DAG 的框架，如 Tez 和 Oozie，提升了批处理效率。 第三阶段： Spark 的兴起，支持 Job 内部的 DAG，并强调实时计算能力。 第四阶段： Flink 引领流计算时代，进一步提升实时处理能力。

中国人工智能领域在过去四十年的发展经历了显著的变革。随着技术不断进步，AI已经深刻影响了各个行业，尤其是教育领域。

MongoDB 数据库随着需求演变，其分布式架构不断完善。

1G（1995）：模拟手机、数字手机 2G（1997-1998）：宽带手机 3G（2007）：云计算 1G-3G 的网络计算演进：集群计算、网格计算

Mysql数据库从其首个成熟版本3.23开始，不支持事务、外键和行锁。随后的4.0.x版本将InnoDB引擎设为默认，加入了事务、外键和行锁功能。4.1.x版本引入了子查询和嵌套select功能。5.0.x版本则增添了视图、存储过程、光标和触发器等成熟商业数据功能，支持分布式事务。

企业数据架构是指企业中数据的组织方式和存储结构，它决定了数据如何被收集、存储、处理和提供给不同业务应用。良好的企业数据架构能够支撑业务应用、提高数据管理的效率、确保数据安全，并提供稳定的数据服务。本篇将详细解析企业数据架构的演发、数据仓库、数据总线及主数据、数据挖掘以及数据处理参考架构。 一、企业数据架构的演发随着企业业务的发展和市场环境的变化，企业数据架构也在不断地演进。早期的企业数据架构可能仅关注单一的应用系统，而随着数据量的增长和技术的进步，现代企业数据架构趋向于采用更加集成和灵活的设计，能够支持结构化和非结构化数据的存储与处理。 二、数据仓库数据仓库是企业用于存储历史数据的系统，它支持

高并发场景的坑，真的是一个比一个深。尤其做电商的你，肯定绕不过什么秒杀、红包、抢券这类活动。并发一上来，服务器就跟打摆子似的。架构设计不到位，分分钟掉线。 高并发架构的演进，就像从单打独斗走到团队协作。最早单服务器扛着跑，后来搞集群，上分布式。中间走过的弯路，踩过的雷，在这篇《大话程序猿眼里的高并发架构》里，作者都讲得挺真诚。 说实话，多文章光讲概念，不落地。但这篇不同，什么主从数据库、Redis 缓存、CDN 静态资源加速，都配了实战背景，说的就是你我天天踩的坑。比如高并发下Redis 集群怎么搞，MySQL 主从怎么配，文章里都有参考链接。 如果你最近在做系统优化、准备搞负载均衡，或者刚接

MapReduce 1.0 JobTracker 集成资源管理和任务管理 MapReduce 2.0 Resource Manager 负责资源管理 Application Master 负责任务管理 新版 MapReduce 引入备用 Resource Manager 支持任务断点恢复 资源管理和任务管理分离 任务管理分散化

详细探讨了Hadoop在过去十年中的应用发展历程，涵盖了其理论基础和实际操作技巧。