可扩展数据存储

黑色封面的《Big Data Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems》挺适合想系统搞懂大数据架构的你。作者 Nathan Marz 不啰嗦，直接上干货，讲了怎么搭建可扩展、实时、还能扛得住海量数据冲击的系统。 从数据模型设计到批和实时怎么分层、怎么配合，讲得蛮清楚。比如，批层主要历史数据，用来跑复杂；而速度层就用来搞实时响应，两者搭配使用，嗯，效率杠杠的。 你要是做过流，像Storm、Flink这些框架应该不陌生。书里举了不少例子，讲了这些技术在真实场景下怎么落地，还顺带给了些不错的数据一致性和分布式存储

Designing Data-Intensive Applications影印版 想知道顶尖软件工程师和架构师如何构建他们的应用程序，使其在长期内具备可扩展性、可靠性和可维护性吗？本书深入探讨了数据系统的关键原则、算法及权衡取舍，结合多个流行软件包和框架的内部结构作为示例。虽然工具不断演变，应用需求日益增长，但背后的原则始终不变。你将学会如何判断哪种工具适合特定的目的，以及如何将某些工具组合起来，构建出良好的应用架构。你还会学到如何对你的系统有更深的直觉，从而更好地追踪和解决任何可能出现的问题。

Flume 是一个挺强大的日志采集工具，专门为大规模数据而生。如果你正在为高可用、可扩展的日志采集系统头疼，这个框架绝对值得关注。它的架构设计简单，核心就由三个部分组成：Source、Channel、Sink。Source 负责数据采集，Channel 负责缓存，Sink 则负责把数据写入目标存储。每个组件的配置和用法都比较灵活，能应对各种不同的需求，像配置 Source 时，可以直接指定不同的输入方式，Channel 和 Sink 也能根据实际情况做调整。 如果你对 Flume 的高级用法感兴趣，它还支持 SDK 和 Embedded Agent API，能更好地与其他系统进行集成和扩展。其

TinyMP 是 TinyDB 的一个扩展，加入了MessagePack格式来提升存储效率。TinyDB 原本使用 JSON 格式，这对于大数据量来说有点力不从心，而MessagePack则通过二进制编码，能更紧凑地存储数据，性能也更强。它不仅比 JSON 更小，还比 JSON 更快，适合那些需要快速读写或内存较小的场景，比如嵌入式设备。TinyMP 让你能轻松把 TinyDB 的存储引擎换成MessagePack，提升应用的响应速度和存储效率。安装也挺简单，只需要通过pip命令安装 TinyDB 和 TinyMP：pip install tinydb pip install tinymp。使

数据挖掘应用平台和信息系统行业中，可扩展性的体系结构正在成为关键。该体系结构涵盖了MIS、ERP、CRM、E_Business等多个组件，支持客户细分、客户流失预测以及欺诈检测等数据挖掘算法的应用。

EGADS 是一个强大的异常检测框架，适合大规模的时间序列数据。它的设计简单，适用于多种应用场景，比如金融、工业监控、网络安全等。你只需要有 Java 环境，就能轻松上手。时间序列建模、误差计算、阈值自动确定等功能让异常检测变得自动化、智能化。最棒的是，它能够根据数据的不同特征自动选择最合适的异常检测算法，极大提高了效率。配置灵活、支持图形化展示，让你操作起来方便。如果你需要快速集成一个强大的异常检测系统，EGADS 是一个不错的选择，安装和启动都简单，稍加配置就能跑起来。如果你正在做时间序列数据，别错过这个工具哦！

扩展存储过程是指调用动态链接库（DLL）函数，通常以“XP_”为前缀。

随着技术进步，MATLAB在可扩展半定编程领域的应用越来越广泛。

扩展存储过程（Extended stored procedures）是调用动态链接库（DLL）函数的一种方法，通常以“XP_”为前缀命名。本PPT详细介绍了SQL中扩展存储过程的实现和应用。

利用oracle扩展表空间的步骤