在上一篇的分享文章中我是给大家分享了运行部署hadoop的一些安装准备工作，这篇接上一篇继续为大家分享一些个人的学习经验总结。我学习用的是大快发行版DKHadoop，所以所有的经验分享都是以DKHadoop为基础，这里要先说明一下。

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作者介绍 杨宏志，知乎首页架构负责人，主要负责首页工程化建设、工程架构优化、性能提升等工作。知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/c_195355141 本文转载自dbaplus社群(ID：dbaplus) 本文大致会从以下几个方面入手，谈谈笔者对数据存储方案选型的看法： 从MySQL到HBase集群化方案的演化 MySQL与HBase的性能取舍 不同方案的优化思路 总结 一.集群化方案 1.MySQL应用的演化 MySQL与HBase说到最核心的点，是一种数据存储方案。

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Mysql的使用非常普遍，跟MySQL有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。下面从应用场景的角度切入，对MySQL的技术点进行组织，写一份知识图谱，方便进行更深入的学习和总结。

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Mysql的使用非常普遍，跟MySQL有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。下面从应用场景的角度切入，对MySQL的技术点进行组织，写一份知识图谱，方便进行更深入的学习和总结。

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POLARDB架构 我们知道，POLARDB是一个由多个节点构成的数据库集群，一个主节点，多个读节点。对外默认提供两个地址，一个是集群地址，一个是主地址，推荐使用集群地址，因为它具备读写分离功能可以把所有节点的资源整合到一起对外提供服务。

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本期请到了阿里云大学讲师，资深架构师徐雷，在线为开发者解决问题，向徐雷提问请点击:https://yq.aliyun.com/promotion/755

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随着移动互联网、电子商务的高速发展，被使用最多的企业级开源数据系统MySQL面临着巨大挑战——为迎接“双11"的高并发要提前做好分库分表;用户不断激增要将读写分离才能应对每天上亿次的访问，但读写分离后会导致数据同步延时严重、分布式事务复杂且效率低下、数据库可用性下降、MySQL的3T容量瓶颈等一系列问题都困扰着CTO和架构师们。

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现在做任何事情都要看投入产出比，对应到数据库上其实就是性价比。POLARDB作为一款阿里自研数据库，经常被问的问题是：性能怎么样？能不能支撑我的业务？价格贵不贵？很显然，在早期调研阶段，对稳定性、可靠性很难有量化的指标时，性能的好快就成了一个非常关键的决策因子。

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什么是POLARDB POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式数据库，100%兼容MySQL，之前使用MySQL的应用程序不需要修改一行代码，即可使用POLARDB。 POLARDB在运行形态上是一个多节点集群，集群中有一个Writer节点（主节点）和多个Reader节点，他们之间节点间通过分布式文件系统（PolarFileSystem）共享底层的同一份存储（PolarStore）。

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Apache Kafka是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如New Relic（数据智能平台）、Uber、Square（移动支付公司）等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、高可靠的实时数据流系统。

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