一、Spark Introduction（Spark 简介） 设想一个场景：每个人都用过 QQ，它会不定期地给你推荐一些你可能认识的人。那么，这些数据是从哪里来的呢？实际上，它是通过分析每个人的好友列表数据得出的。一个人的好友列表数据量非常庞大，光是存储就是一个问题，更不用说数据处理了。这时，我们就
发布于 2025-09-13
一、安装 MySQL 1、从官网下载仓库配置 rpm 包 默认的 yum 仓库里是没有 MySQL 的，需要先在 MySQL 的官网下载安装他的仓库配置 rpm 包。（这个 rpm 包不包含 MySQL 本体，它的作用只是在 yum 的配置文件中添加 MySQL 本体的下载地址🙂） 打开MySQL
发布于 2025-09-09
发布于 2025-08-20
一、Understanding Aggregation, Transaction and replication（理解聚合框架、事务和复制） 理解聚合框架、事务和复制 Ezekielx 在电商公司 SwiftCart 工作，使用 MongoDB 开发了一个强大的电商平台。该平台需要处理大量交易、用户
发布于 2025-06-19
LocalBites 是一家初创公司，他的目标是提供关于附近餐厅的实时信息、优化配送路线，并生成有关用户偏好和餐厅人气的有价值分析。关键内容包括索引的实现、地理空间索引以及聚合管道的使用。 LocalBites 所处的是一个竞争激烈的市场，在这里，快速的响应时间和准确的基于位置的数据对于用户满意度至
发布于 2025-06-19
NoSQL Chapter 2：Working with MongoDB（使用 MongoDB） 一、Need for Schemas（模式需求） **模式（Schema）**在数据库管理系统中起着至关重要的作用，它为数据的组织和存储提供了蓝图。 虽然 MongoDB 是一个无模式（schema-l
发布于 2025-06-19
一、Introduction to NoSQL（NoSQL 简介） 数据库是一个用于存储数据的平台，其设计目标是确保数据的安全性、可靠性和易于访问性。通常，数据库分为两种类型：关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库通常被称为 NoSQL 数据库。 NoSQL数据库用于存储大量复杂且多样化的数据
发布于 2025-06-19
Hadoop Chapter 6：Hadoop Serialization and Compression（Hadoop 的序列化与压缩） 一、Serialization Overview（序列化概述） 计算机以 0 和 1 的比特形式读取、存储和处理数据。序列化是指将任何对象的状态或数据转换为一系
发布于 2025-06-17
一、Introduction of MapReduce（MapReduce 简介） MapReduce 是 Hadoop 的处理层。MapReduce 编程模型旨在通过将工作划分为一组独立的任务，来并行处理海量数据。你只需将业务逻辑融入 MapReduce 的工作方式中，其余的部分将由框架自动处理。
发布于 2025-06-17
一、Introduction of Hadoop Shell Commands（Hadoop Shell 命令简介） Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一种分布式文件系统，基于“一次写入，多次读取”的理念，具有高容错性和高吞吐量。DataNode 负责处理来自文件系统客户端的读写请求。 HD
发布于 2025-06-17
