02. ClickHouse百亿级别应用的深入探索与实践.pdf

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简介：
本PDF文档详细探讨了ClickHouse在处理大规模数据时的应用技巧和实践经验，特别针对百亿级别的数据分析场景提供了深度的技术指导和优化建议。 ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。传统数据库在数据量较小、索引大小适合内存且缓存命中率足够高的情况下可以正常提供服务，但随着业务的增长，这种理想状态会逐渐消失。查询速度将越来越慢。虽然可以通过增加内存或使用更快的磁盘等方法来解决这些问题（纵向扩展），但这只是暂时缓解了问题，并没有从根本上解决问题。如果你的需求是快速获取查询结果，ClickHouse 可能能够满足你的需求。

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02. ClickHouse百亿级别应用的深入探索与实践.pdf

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本PDF文档详细探讨了ClickHouse在处理大规模数据时的应用技巧和实践经验，特别针对百亿级别的数据分析场景提供了深度的技术指导和优化建议。 ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。传统数据库在数据量较小、索引大小适合内存且缓存命中率足够高的情况下可以正常提供服务，但随着业务的增长，这种理想状态会逐渐消失。查询速度将越来越慢。虽然可以通过增加内存或使用更快的磁盘等方法来解决这些问题（纵向扩展），但这只是暂时缓解了问题，并没有从根本上解决问题。如果你的需求是快速获取查询结果，ClickHouse 可能能够满足你的需求。

自动驾驶中ROS的应用探索与实践.pdf

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本文档深入探讨了在自动驾驶领域中应用机器人操作系统（ROS）的技术细节和实践经验，旨在为相关领域的研究者和技术人员提供有价值的参考。本段落介绍了ROS在Apollo系统中的应用。Apollo是一个开放的、完整的、安全的平台，旨在帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。

LabWindows/CVI深度探索与实践案例

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《LabWindows/CVI深度探索与实践案例》一书深入剖析了LabWindows/CVI编程环境，并通过大量实例展示了其在数据采集、仪器控制及自动化测试系统开发中的应用。寻找一本包含大量例题的LabWindows/CVI学习电子书是一个不错的选择。在超星平台上可以找到这样的一本书籍，它能够帮助读者更好地理解和掌握相关知识。

京东对 Flink CDC 的探索与实践.pdf

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百亿级流量API网关的设计与实现.pdf

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本文档深入探讨了设计和实现一个能够处理百亿级流量的API网关的关键技术和策略，旨在为大规模分布式系统提供高效的请求路由、负载均衡及安全保障。本段落从百亿流量交易系统 API 网关的现状及所面临的问题出发，探讨微服务架构与 API 网关之间的关系，并梳理了流量网关和业务网关的相关知识和技术经验。主要内容包括： - 百亿级流量交易系统的API网关当前状况及其遇到的主要问题 - 分布式服务架构、微服务架构以及它们如何与API网关相互作用 - API网关的定义，其功能及关注点分析 - 不同种类的API网关和技术细节解析 - 流量管理方面的设计和应用实践 - 开源网关（如OpenResty / Kong / Zuul2 / Spring Cloud Gateway等）的研究与评估 - 业务相关的网关设计以及最佳操作方案 - 对未来网关系统发展方向的看法和展望

Redis探索之旅：核心原理与应用实践

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本书《Redis探索之旅：核心原理与应用实践》深入浅出地解析了Redis的工作机制和内部实现细节，并通过实际案例展示了如何在项目中高效运用Redis。《Redis深度历险：核心原理和应用实践》这本书深入探讨了高性能键值存储系统Redis的核心原理及其在实际中的广泛应用。一、Redis的核心原理 1. 数据结构：Redis提供了多种数据类型，包括字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）以及有序集合（Sorted Set）。这些数据结构不仅支持高效的内存存储，并且还提供了一系列操作方法如添加、删除和排序等。 2. 内存管理：所有Redis的数据默认都保存在内存中，以确保快速访问。为了防止数据丢失，它提供了持久化功能，主要通过RDB定期生成数据库快照或者AOF记录每次写入的日志来实现。 3. 主从复制：主从复制机制允许创建多个副本服务器，在提高读取性能的同时增强了系统的容错能力。主服务器负责处理所有的写操作而从服务器则专注于提供数据的读取服务，确保了数据的一致性。 4. 持久化策略：RDB和AOF是Redis提供的两种持久化的手段，各有优缺点。前者适合于大规模的数据恢复场景；后者能保证较高的数据完整性但可能导致文件体积过大问题。 5. 网络模型：基于单线程的事件驱动机制使得Redis能够高效地处理客户端请求，并简化了并发控制逻辑。然而，在多核CPU环境下可能面临扩展性的挑战。二、Redis的应用实践 1. 缓存：利用Redis缓存频繁访问的数据可以减少对数据库的压力，从而提高整个系统的响应速度和效率。 2. 消息队列：通过发布订阅模型可实现简单的消息传递机制或异步处理任务等功能。 3. 排行榜功能：有序集合支持实时更新及查询排行榜数据如游戏得分排名等场景需求。 4. 分布式锁管理：基于Redis的过期时间设置可以有效解决分布式环境下资源竞争的问题。 5. 会话共享服务：在Web应用中，利用它来存储用户的Session信息以实现跨服务器之间的状态同步。 6. 计数器统计功能：原子性操作使得计数任务变得简单直接如点击量或浏览次数等数据的收集与分析工作更为便捷高效。 7. 分布式ID生成方案：借助INCR命令可以轻松地为分布式系统中的对象分配全局唯一的标识符。总结来说，《Redis深度历险：核心原理和应用实践》涵盖了Redis的各项特性，并指导读者如何在实际项目中有效运用这些技术来提高系统的性能与稳定性。通过学习本书内容，开发者将能够更加熟练掌握Redis的操作技巧并解决开发过程中遇到的各种难题。

深度学习项目：探索深度学习实践

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本项目聚焦于深度学习的实际应用与研究，涵盖神经网络模型构建、训练优化及案例分析等内容，旨在提升参与者的理论知识和实战技能。深度学习是人工智能领域的一项核心技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，在图像识别、语音识别及自然语言处理等领域展现出卓越的能力。本项目旨在使用Python编程中的Keras库和TensorFlow后端来实施深度学习项目。 Keras是一个高级的神经网络API，通过Python接口运行在如TensorFlow、Theano或CNTK等不同的计算平台之上。它的设计目的是为了方便用户操作，并且模块化的设计让研究人员可以快速地测试他们的想法，推动了深度学习领域的进步。其主要优势在于清晰简洁的代码结构，便于实现复杂的网络架构。 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，它引入了数据流图的概念用于数值计算，在深度学习中描述的是模型中的数学操作流程以及这些操作间的数据流动。该框架的一大特点是可以高效地在各种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU等。本项目可能包含以下内容： 1. 数据预处理：深度学习模型的表现很大程度上依赖于输入数据的质量。这一步骤通常涉及数据清洗、归一化、标准化以及特征提取等工作。 2. 构建神经网络模型：Keras提供了多种预先定义的层，如卷积层和全连接层等，并且还有不同的优化器可供选择，使得构建深度学习模型变得非常简便。项目中可能会展示如何创建多层感知机（MLP）、卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。 3. 训练与验证：通过划分训练集、验证集和测试集进行操作，演示在Keras环境下配置参数设置损失函数及指标，并执行模型的训练过程。这可能涵盖批量大小的选择、训练周期数以及早停策略等细节。 4. 模型评估：完成模型训练后，将展示如何使用测试数据来衡量其泛化能力，包括准确率、精确度和召回率在内的多种性能评价标准都将被提及。 5. 模型保存与加载：Keras支持对整个模型以及权重的存储及恢复功能，在后续的操作中可以快速地回到之前的训练状态继续进行开发工作或调整实验设置。 6. 实战应用案例分析：项目可能会包含图像分类、文本情感分析和语音识别等具体的应用场景，展示了深度学习技术解决实际问题的能力。 7. 模型优化方法探讨：可能包括超参数调优、正则化措施以及数据增强策略等内容来提高模型的性能。综上所述，通过结合使用Keras与TensorFlow框架，本项目为初学者提供了一个实践平台以掌握深度学习的基本流程，并体验高级API带来的便捷性。研究该项目有助于加深对理论知识的理解并提升实际操作能力。

ClickHouse原理详解及应用实践.epub

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本书深入剖析了ClickHouse的工作原理，并通过实际案例展示了如何在不同场景下高效应用ClickHouse进行数据处理与分析。大数据工具ClickHouse是一款强大的数据处理软件。

高性能的HDFS：Hadoop分布式文件系统的深入探索与应用

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本教程深入探讨了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的高级特性和优化策略，并指导读者如何在大数据环境中高效应用HDFS。第1章 HDFS HA及解决方案 1.1 HDFS系统架构 1.2 高可用性定义（HA） 1.3 HDFS高可用性的原因分析与应对措施 1.3.1 可靠性 1.3.2 维护性 1.4 现有的HDFS HA解决方案 - Hadoop的元数据备份方案 - SecondaryNameNode方案 - Checkpoint Node方案 - BackupNode 方案 - DRDB（分布式复制数据库）方案 - FaceBook AvatarNode方案 1.5 各种HA方案优缺点比较第2章 HDFS 元数据解析 2.1 概述 2.2 内存中的元数据结构 2.2.1 INode 2.2.2 Block 2.2.3 BlockInfo 和 DatanodeDescriptor 代码分析：元数据结构 - 小结 2.3 磁盘上的元数据文件 2.4 格式化场景下的解析 2.5 元数据的应用场景分析第3章 Hadoop的元数据备份方案 3.1 运行机制详解 3.1.1 NameNode启动时加载元数据的情景分析 - 元数据更新及日志写入情景分析 - Checkpoint过程情景分析 - 元数据可靠性保障机制 - 元数据一致性保证机制 3.2 使用说明第4章 Cloudera HA NameNode使用 8.1 高可用性NameNode的介绍 8.2 CDH 4B1版本 HDFS集群配置 8.2.1 虚拟机安装 - nn1节点配置 - dn1至dn3节点配置 - 构建HDFS集群 8.3 配置高可用性NameNode 8.3.1 nn1节点的配置 - 其他相关节点的配置 8.4 使用高可用性的NameNode 8.4.1 启动HA HDFS集群 - 第一次故障转移（failover） - 模拟写操作 - Active Name Node失效时，第二次故障转移 - 新Standby Name Node加入系统的模拟实验 8.5 总结与小结第7章 AvatarNode异常解决方案 7.1 测试环境配置 7.2 Primary节点失效处理方案 7.2.1 处理方法 - 写操作的测试步骤 - 改进后的写操作机制 - 读取数据的操作实验步骤 - 总结 7.3 Standby节点失效时应对策略 7.4 NFS（网络文件系统）未损坏情况下失效处理方案 7.4.1 应对措施 - 写操作测试流程 - 数据读取的试验过程 - 结论与总结 7.5 NFS在数据已经受损状态下的故障应对 8.6 Primary先于NFS失效（未损坏）情况处理方案详细步骤包括写入和读取实验 8.7 其他复杂场景下Primary及NFS的组合失败分析并给出解决办法 - 包括但不限于数据已损毁与尚未破坏状态下的多种情形 8.9 实验结果总结以上是该文档的主要章节概述，提供了对HDFS高可用性（HA）解决方案、元数据分析以及Cloudera HA NameNode使用和异常处理的全面介绍。