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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近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点： 大：数据量越大，对我们后面建模越会有好处； 稀疏：每行数据可能拥有不同的属性，比如用户画像数据，每个人拥有属性相差很大，可能用户A拥有这个属性，但是用户B没有这个属性；那么我们希望存储的系统能够处理这种情况，没有的属性在底层不占用空间，这样可以节约大量的空间使用； 列动态变化：每行数据拥有的列数是不一样的。

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背景介绍 今年双十一又有新纪录刷新，21秒成交额超10亿，数据瞬间膨胀到PB级，包裹数亿级，严苛的指标对数据库产品提出了更严格的需求。HybridDB作为阿里云自研的HTAP数据库经受住了流量洪峰的考研，顺利的完成了2019年双十一的保障工作。

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云数据库(HybridDB for MySQL) PetaData DDL 示例 WITH参数

云数据库(HybridDB for MySQL) 云数据库HybridDB for MySQL (原名PetaData)是同时支持在线事务（OLTP）和在线分析（OLAP）的关系型 HTAP 类数据库。

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实际问题 我们知道在流计算场景中，数据是源源不断的流入的，数据流永远不会结束，那么计算就永远不会结束，如果计算永远不会结束的话，那么计算结果何时输出呢？本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。

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Docker实现Redis主从配置

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Docker实现Mysql8主从配置

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小对象，特别指1K~10MB范围的数据，比如图片，短视频，文档等广泛的存在于人工智能，医疗，教育，生活分享，电子商务等领域。HBase2.0在MOB技术的加持下重新定义小对象实时存取，具有低延迟，读写强一致，检索能力强，水平易扩展等关键能力

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一、数据库简介 1. 什么是数据库 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库 2. 数据库发展史 2.1 最早的数据库

通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据处理,其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片.

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实验环境  ●  操作系统：Windows、Linux ●  语言环境：Python、MATLAB、java ●  实验工具：NLTK、sklearn、MATLAB2015b、Pycharm ●  服务器： tomcat 用开源框架Scrapy分析Xpath路径抓取中关村报价网站 上述文件中pro...

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