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摘自：http://blog.csdn.net/yang_yulei/article/details/46337405 哈希树的理论基础 【质数分辨定理】 简单地说就是：n个不同的质数可以“分辨”的连续整数的个数和他们的乘积相等。“分辨”就是指这些连续的整数不可能有完全相同的余数序列。 （这个定理的 阅读全文
posted @ 2017-01-04 17:44
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摘自：http://blog.csdn.net/cangyingzhijia/article/details/8592441 Sphinx使用的文件包括 “sph”， “spa”， “spi”， “spd”, “spp”， “spm” ，还有锁文件。其中sph是系统的配置文件。其它则为索引文件。 . 阅读全文
posted @ 2017-01-04 17:18
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转自：http://github.tiankonguse.com/blog/2014/12/03/sphinx-token-inverted-sort.html 外部排序 现在我们的背景是有16个已经排序的数据存在磁盘上。由于数据量很大，我们不能一次性全部读进来。 我们的目标是依次挑出最小的hit， 阅读全文
posted @ 2017-01-04 17:09
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转自：http://github.tiankonguse.com/blog/2014/12/03/sphinx-token-inverted-sort.html 前言 sphinx 在创建索引前需要做下面几件事：有数据源(pSource)，有分词器(pTokenizer)，有停止词Stopword 阅读全文
posted @ 2017-01-04 16:58
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摘自：http://blog.jobbole.com/101672/ What/Sphinx是什么 定义：Sphinx是一个全文检索引擎。 特性： 索引和性能优异 易于集成SQL和XML数据源，并可使用SphinxAPI、SphinxQL或者SphinxSE搜索接口 易于通过分布式搜索进行扩展 高速 阅读全文
posted @ 2017-01-04 16:07
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大数据处理的关键架构层： 大数据处理的关键架构层 摘自：http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403960679466973487 阅读全文
posted @ 2017-01-04 15:44
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什么是OLAP(联机分析处理)？ 这个是和数据处理非常相关的一个概念。接触过BI(商务智能)的同学一定清楚。 数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processi 阅读全文
posted @ 2017-01-04 15:33
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Druid底层不保存原始数据，而是借鉴了Apache Lucene、Apache Solr以及ElasticSearch等检索引擎的基本做法，对数据按列建立索引，最终转化为Segment，用于存储、查询与分析。 首先，无论是实时数据还是批量数据在进入Druid前都需要经过Indexing Servi 阅读全文
posted @ 2017-01-04 15:23
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Druid是一个开源的、分布式的、列存储系统，特别适用于大数据上的（准）实时分析统计。且具有较好的稳定性（Highly Available）。 其相对比较轻量级，文档非常完善，也比较容易上手。 Druid vs 其他系统 Druid vs Impala/Shark Druid和Impala、Shar 阅读全文
posted @ 2017-01-04 12:22
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转自：http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统，P2P架构，没有主从的概念，数据一致性做到了最终一致。Apache Cassandra参考了它的实现方法。 一致性哈希 阅读全文
posted @ 2017-01-04 12:06
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