可扩展数据存储

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。

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

想要搭建一个能灵活调度并且扩展性强的大数据平台？那你肯定要看看这个组件库了！它支持丰富的调度能力，能灵活应对不同的数据搬迁、加载和计算需求。你可以根据实际需求定制各种组件，从SQL 组件到Java 类组件，甚至支持像Oracle 到 DB2这样复杂的数据库迁移。系统的设计让任务流程、程序逻辑和功能分离，保证了高效的管理和清晰的架构，适合多层级的任务调度。通过标准化的SQL和MapReduce组件，你的调度系统将变得更高效。开发时还可以灵活选择不同的语言，比如Python、Perl、Shell等，满足不同业务需求。你也可以通过类似Yarn、Quartz等调度框架来提升系统的稳定性和扩展性。所以，

在确保软件可扩展性方面，存在多种有效方法。针对不同产品，需考虑静态内容、动态内容以及网络层面的可扩展性策略。静态内容和动态内容应分别优化，选择适合的服务器如Nginx和Apache。CDN技术能显著提升静态内容的传输效率，而模板化是静态化策略的关键。在数据库优化方面，深入了解其他领域的知识能指导我们选择最佳的调优方法。