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不要從技術分析開始

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不要從技術分析開始

从70年代到2000年左右,数据存储基本上是伴随着IBM E.F.Code提出的关系模型理论,以关系型数据库(Oracle、DB2、MySQL)为数据管理平台,以集中式存储产品为数据最终载体形成的坚实的数据存储架构体系。2000年后,但是随着数据量的增加,单机的数据库瓶颈已经不能满足大数据量的需求,从数据管理层面开始诞生分库分表的方案。自2006年谷歌发了三篇论文(GFS、Big Table、Map-Reduce)之后,在数据管理层面以及数据载体层面不断涌现各类分布式产品,例如GFS、GPFS、HFS、DFS等各类分布式文件系统,例如Hadoop、Hbase、Redis、MongoDB、RockDB等系列分布式数据管理平台。

2. 主流分布式文件系统技术分析

2.不要從技術分析開始 1 GFS

(5) GFS的Master节点上的Operation log和Checkpoint文件需要通过复制方式保留多个副本,来保障元数据以及中心管理功能的高可用性。

2.2 HDFS

(不要從技術分析開始 1) HDFS的默认最小存储单元为128M, 比GFS的64M更大。

2.3 GlusterFS

GlusterFS虽然是基于文件系统的分布式存储技术,但是它与GFS架构有本质的区别,它是去中心化的无中心分布式架构; 它是通过对文件全目录的DHT算法计算得到相应的Brike地址 ,从而实现对数据的读写,这与GFS以及HDFS等通过元数据检索实现数据寻址的方式有极大的不同。

(5) GlusterFS 采用的DHT算法不具备良好的稳定性,一旦存储节点发生增减变化,势必影响卷下面所有Brike的数据进行再平衡操作,开销比较大。

3. 主流分布式对象存储技术分析

3.1 Ceph

3.2 Swift

Swifty也是是一种对象存储技术,它与Ceph的架构有类似的地方,也是 无中心化架构;它是通过对对象的哈希算法得到相应的Bucket&Node地址,从而实现对数据的读写 。但是Swift是需要通过Proxy节点完成与数据节点的交互,虽然Proxy节点可以负载均衡,但是毕竟经历了中间层,在并发量较大而且小文件操作量比较的场景下,Ceph的性能表现会优秀一些。

(3) Swift 需要借助Proxy节点完成对数据的访问,不同通过客户端直接访问数据节点,相对数据的访问效率来讲,比Ceph要差一些( 可以参照ICCLAB&SPLAB的性能测试报告 )。

4. 主流分布式数据库技术分析

4.1 MongoDB

MongoDB是以二进制JSON 或叫BSON 格式存储文档数据 为数据模型 ,专门为文档存储设计。当查询MongoDB并返回结果时,这些数据就会转换为易于阅读的数据格式。它的所谓分布式主要是指它的切片集群机制。通过基于范围的分区机制来实现水平扩展,称为分片机制,它可以自动化管理每个分布式节点存储的数据。

(3) MongoDB支持支持动态查询,支持完全索引,支持RUBY,PYTHON,JAVA,C ,PHP,C#等多种语言,因此它与前端应用匹配的灵活性很强,适用于很多场景。

4.2 Redis

Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、 可基于内存 、分布式、可选持久性的 键值对(Key-Value)存储数据库 ,并提供多种语言的API。Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

4.3 Hbase

Hbase 是 Google Bigtable 的开源实现,与 Bigtable 利用 GFS 作为其文件存储系统类似,HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其文件存储系统; 运行 MapReduce 来处理 Bigtable 中的海量数据。因此从源头来看,Hbase是为大数据处理提供的数据存取解决方案,可称为列式数据库。

(1) Hbase 与很多面向行存储的关系型数据库不同,HBase 是面向列的存储和权限控制的,它里面的每个列是单独存储的,且支持基于列的独立检索。因此它天然适合分析类应用(OLAP)。

(2) HBase 不要從技術分析開始 中的数据都是以字符串形式存储的,为空的列并不占用存储空间,因此 HBase 的列存储解决了数据稀疏性的问题,通常可以设计成稀疏矩阵,在很大程度上节省了存储开销。

(3) HBase 的单表容量非常大,可以有百亿行、百万列,可以在横向和纵向两个维度插入数据,具有很强的弹性。HBase 采用 LSM 树作为内部数据存储结构,这种结构会周期性地将较小文件合并成大文件,以减少对磁盘的访问。这些特性尤其适合单表数据量巨大的数据存取场景。

5. 总结与展望

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    不要從技術分析開始 Aug 25 Sun 2019 13:00

「有用技術分析」一把鼻涕一把眼淚↗揭秘MACD中賺錢的奧秘,散戶必須要掌握的技巧。。。

股票技術


至少能讓大家解決以下三個問題: .短線買賣點問題; .
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美股大涨趋势或延伸至8月?但要注意风险!

而且,在苹果 (NASDAQ: AAPL )、埃克森美孚 (NYSE: XOM )和亚马逊 (NASDAQ: AMZN )的财报和业绩指引都好于预期之后,投资者的买盘尤其疯狂。标准普尔500指数成分股中,共有443只个股上涨,高于6月份的57只。在7月份的443家赢家中,有217家的涨幅超过10%。标普道琼斯高级指数分析师Howard Silverblatt表示,上一次出现这种情况是在2020年11月。

而在个股方面,7月标普表现最好的股票是Enphase Energy Inc (NASDAQ: ENPH ),公司主营对住宅市场的太阳能产品,该股本月上涨了45.6%,今年以来累计上涨了55%。同时,Bath & Body Works Inc. (NYSE: BBWI )则是该指数中表现第六好的公司,累计上涨了32%,但是今年以来仍累计下跌49.1%。

不过,尽管7月份出现反弹,但2022年标准普尔500指数仍下跌了13.3%。道琼斯指数下跌9.6%,纳斯达克指数下跌20.8%,仍处于熊市区间。需要注意的是,股票市场充满了波动性,投资者并没有看到持续的业绩增长,正是因为如此,现在市场讨论的重点是,华尔街这样的反弹会持续下去吗?

  • 美联储:美联储仍在提高利率,以期消除通胀。上周,其将利率上调至2.25%-2.5%后,美联储主席鲍威尔也表示,后市并不排除仍有大规模加息行为。但是投资者在这样的背景下,仍然在疯狂买入股票,因为他们认为美联储将在明年初恢复宽松政策。
  • 通货膨胀:油价上涨、总体消费价格上涨、住房价格高昂以及全球供应链问题持续不断等因素,都给通胀带来了较大压力,但是,在美联储的努力下,通胀或开始下降。其中WTI油价今年来上涨了31.1%,但是7月下跌了4.3%;此外,根据美国汽车协会的数据显示,上周五,汽油零售均价为每加仑4.255美元,全年上涨29.5%,但是已经比6月16日的5.不要從技術分析開始 016美元峰值下滑了15.2%。
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  • 美元走强:美元兑主要货币升值10.6%,这一趋势与通货膨胀和美联储有关。美元走强给许多国家造成了沉重打击,因为原油以美元计价,而且,因为这些国家难以拥有足够的现金购买美国的商品和服务。
  • 俄乌冲突:这场战争扰乱了全球食品供应链,因为这两个国家都是小麦和其他农产品的主要出口国。当然,冲突扩大的可能性也是一个主要问题。

此外,从技术指标方面来看,当6月下旬MACD指标开始显示近期走强时,纳斯达克100指数开始走强。罗素2000指数(Russell 2000 Index)和标准普尔500指数(S&P 500)在大约一周后开始表现出类似的状况,为本轮反弹奠定了基础。

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