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大数据的小跟班
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在前面的博文中，我讲到过利用rsync实现数据的镜像和备份，但是要实现数据的实时备份，单独靠rsync还不能实现，本文就讲述下如何实现数据的实时备份。基于以上原因，rsync+inotify组合出现了！inotifywatch用于收集被监控的文件系统统计数
Flink是一个开源流处理框架，注意它是一个处理计算框架，类似Spark框架，Flink在数据摄取方面非常准确，在保持状态的同时能轻松地从故障中恢复。Flink的另一个有趣的方面是现有的大数据作业可以 通过适配器在Flink的引擎上执行， 因此这种灵活性使
随着应用系统规模的不断扩大，对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求，rsync在高端业务系统中也逐渐暴露出了很多不足，首先，rsync同步数据时，需要扫描所有文件后进行比对，进行差量传输。其次，rsync不能实时的去监测、同步数据，虽然它可以通过Linu
面对大数据，大数据的存储和处理，就好比一个人的左右手，显得尤为重要。Hadoop比较适合解决大数据问题，很大程度上依赖其大数据存储系统，即HDFS和大数据处理系统，即MapReduce。关于HDFS，可以参阅作者写的《Hadoop之HDFS》文章。对于用户
随着数据规模的扩展，传统的数据库朝着分布式文件系统+上层数据管理的方向发展。在这其中，Google的技术引领了整个技术的前进和发展。Google底层使用的是GFS，分布式文件系统保证了数据规模和机器规模的可扩展性，这对于一个海量数据处理系统来讲，可扩展性意
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