【系统架构设计师】2024年上半年真题论文: 论大数据lambda架构（包括解题思路和素材）
Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构，它是一种将批处理和流处理结合起来的大数据处理系统架构，其核心思想是将批处理作业和实时流处理作业分离，各自独立运行，资源互相隔离，解决传统批处理架构的延迟问题和流处理架构的准确性问题。此外，我还负责监控和优化平台的性能，以确保高效的数据处理和分析能力
数据湖与数据仓库
数据仓库是传统的数据存储方式，其核心概念是将不同来源的数据抽取、转化和加载到一个中心化的存储系统中，供企业进行决策分析使用。数据仓库通过预定义的模式和结构化的数据模型，使得数据易于理解和查询分析。如果企业有明确的分析要求，并且数据结构稳定且易于理解数据仓库是一个不错的选择。数据仓库是从广泛的运营和外
Flink系统架构和应用部署方式
Flink系统架构包括JobManager、TaskManager、算子、Task和Subtask介绍。同时还介绍了Flink的三种应用部署方式，包括Flink Session模式、Flink Job模式和Flink Application模式。
大数据-150 Apache Druid 安装部署 单机启动 系统架构
Apache Druid 是一个高性能的实时分析数据库，专为快速聚合和查询大规模数据集而设计。它的架构由多个组件组成，每个组件在数据的存储、处理和查询中发挥重要作用。每个段通常包含一段时间内的数据，并被优化以支持快速查询。时间分区: Druid 根据时间将数据分区，以提高查询性能。数据按时间戳索引，
大数据之数据湖Apache Hudi
上图中采用时间（小时）作为分区字段，从 10:00 开始陆续产生各种 commits，10:20 来了一条 9:00 的数据，该数据仍然可以落到 9:00 对应的分区，通过 timeline 直接消费 10:00 之后的增量更新（只消费有新 commits 的 group），那么这条延迟的数据仍然可
【系统架构设计师】二十五、大数据架构设计理论与实践①
Lambda 架构设计目的在于提供一个能满足大数据系统关键特性的架构，包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线计算与实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则，可集成 Hadoop、Kafka、Spark、Storm 等各类大数据组件。Lambda 是用于同时处理离线和实时数据的，可容错的，
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
上节我们终于到了Kafka最后一个内容，集群的可视化方案，JConsole、Kafka Eagle等内容，同时用JavaAPI获得监控指标。本节研究Spark的简要概述，系统架构、部署模式、与MapReduce进行对比。MapReduce 昨天Spark 今天Flink 未来MapReduce和Sp
实战：Eureka的概念作用以及用法详解
Netflix Eureka 是一款由 Netflix 开源的基于 REST 服务的注册中心，用于提供服务发现功能。Spring Cloud Eureka 是 Spring Cloud Netflix 微服务套件的一部分，基于 Netflix Eureka 进行了二次封装，主要负责完成微服务架构中的
深入解析Hive：定义、架构、原理、应用场景及常用命令
本文将详细介绍Hive的定义、架构、工作原理、应用场景以及常见的命令体系，旨在帮助读者全面了解和掌握Hive的相关知识。Hive作为一个强大的数据仓库工具，凭借其类SQL的查询语言、与Hadoop生态系统的无缝集成以及强大的扩展性，广泛应用于各种数据仓库、数据分析和日志处理场景。通过本文的介绍，相信
车联网大数据与人工智能一体化：开启智慧出行新时代
车联网通过将车辆与互联网相连，实现了车辆信息的采集、传输和处理，为用户提供了更加智能、便捷的出行服务。而大数据和人工智能作为车联网的核心技术，为车辆数据的分析和利用提供了重要支撑，可以帮助实现智能驾驶、智慧交通等多种应用场景。
阿里面试：设计一个大并发、大数据的系统架构，说说设计思路
以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官，
架构设计内容分享(二百一十)：设计一个大并发、大数据的系统架构，说说设计思路
也就是说，一个类应该对自己需要耦合或调用的类知道的最少，类与类之间的关系越密切，耦合度越大，那么类的变化对其耦合的类的影响也会越大，这也是我们面向对象设计的核心原则：低耦合，高内聚。优秀的架构和产品都是一步一步迭代出来的，用户量的不断增大，业务的扩展进行不断地迭代升级，最终演化成优秀的架构。其根本思
银行数据仓库体系实践（2）--系统架构
（2）元数据管理：元数据指描述数据的数据，比如数据表和数据字段的定义以及关系，那在元数据中除了查询数据仓库中各表和字段的定义外，最重要的还有两个功能：血缘分析和影响分析。UML对系统架构的定义是：系统的组织结构，包括系统分解的组成部分，它们的关联性，交互，机制和指导原则，例如对系统群就是定义各子系统
【大数据】Flink 架构（一）：系统架构
本篇博客我们将介绍搭建 Flink 时所涉及的不同组件并讨论它们在应用运行时的交互过程。我们主要讨论两类部署 Flink 应用的方式以及它们如何分配和执行任务。最后，我们将解释 Flink 高可用模式的工作原理。
了解Zookeeper的系统架构吗？
• 当leader被选举出来，且大多数服务器完成了 和leader的状态同步后，leadder election 的过程就结束了，就将会进入到Atomic brodcast的过程。总的来说，Zookeeper的系统架构通过分布式数据一致性算法、集群管理机制和配置管理机制，实现了对分布式系统的协调和管
「数据密集型系统搭建」原理篇｜OLAP、OLTP，竟是两个世界
本篇来聊聊OLAP与OLTP的区别以及它们各自的适用场景，以此话题为导引和大家聊聊技术视野与知识储备对于研发同学的重要性，站在事务处理与在线分析的角度分别论述下两个数据世界的底层构建逻辑。
吉林大学《并行与分布式计算》2022期末试题及参考答案
并行与分布式计算期末试题
【基础篇】三、Flink集群角色、系统架构以及作业提交流程
TaskManager是Flink中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的。需要注意在早期版本的Flink中，没有JobMaster的概念，而JobManager的概念范围较小，实际指的就是现在所说的JobMaster。这里的ResourceManager是Flink内置的资源管理组件，和其他资源
springboot+RabbitMQ实现一条消息被所有consumer消费
这样，启动3个ac副本，就有3个queue绑定到了ac的exchange，mq message发送到topic exchange， 通过routing key分发到所有符合规则的queue，就能实现所有副本消费同一条消息。所以，用户登录请求通过负载均衡落到ac副本1（简称ac1）后，ac1生成jwt
浅谈流程分类和规划
流程本身抽丝剥茧之后，无非是流程属性的分类、分级、流程价值的度量指标。而分类和分级，本身就是一门智慧。一个好的规划，比过于细致的工作要有效果。
