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샤딩
SQL & Hibernate
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레슨 0
1.1 샤딩이란? 지속적으로 Google을 검색하면 소위 파티셔닝과 소위 샤딩 사이에 다소 모호한 경계가 있음이 밝혀졌습니다. 누구나 원하는 대로, 원하는 대로 부릅니다. 어떤 사람들은 수평 분할과 샤딩을 구별합니다. 다른 사람들은 샤딩이 일종의 수평 분할이라고 말합니다. 건국의 아버지가 승인하고 ISO에서 인증할 단일 용어 표준을 찾지 못했습니다. 개인적인 내적 신념은 다음과 같습니다. 평균적으로 분할하는 것은 임의로 취한
샤딩: 뒷면
SQL & Hibernate
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2.1 어떻게 샤딩하고 N번 느리게 하는가? 다음과 같이 정확히 N번 샤딩하고 속도를 늦출 수 있습니다. docs00...docs15 요청을 병렬 이 아닌 순차적으로 보냅니다. 간단한 쿼리에서는 키가 아닌 WHERE something=234 로 선택합니다 . 이 경우 직렬화된 부분(serial)은 1%도 아니고 5%도 아닌 현대 데이터베이스에서 20% 정도를 차지한다. 매우 효율적인 바이너리 프로토콜을 사용하여 데이터베이스에
빅데이터: 맵리듀스
SQL & Hibernate
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3.1 빅데이터라는 용어의 출현 연혁 빅 데이터라는 용어는 비교적 최근에 등장했습니다. Google 트렌드는 2011년 이후로 이 문구 사용이 활발하게 증가하기 시작했음을 보여줍니다 . 동시에 게으른 사람 만이 지금 용어를 사용하지 않습니다. 특히 마케팅 담당자가 이 용어를 부적절하게 사용하는 경우가 많습니다. 그렇다면 빅데이터란 과연 무엇일까요? 문제를 체계적으로 기술하고 부각시키기로 하였으므로 개념 정의가 필요하다. 내 연
빅데이터: 하둡
SQL & Hibernate
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4.1 Hadoop에 대한 일반 정보 MapReduce 패러다임은 2004년 Google에서 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 기사에서 제안했습니다 . 제안된 기사에는 패러다임에 대한 설명이 포함되어 있지만 구현이 누락되었으므로 Yahoo의 여러 프로그래머가 nutch 웹 크롤러 작업의 일부로 구현을 제안했습니다. Hadoop의 역사: From 4 nodes t
BigData: MapReduce 애플리케이션 개발을 위한 기술 및 전략
SQL & Hibernate
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5.1 맵 전용 작업 이제 실제 문제를 해결하기 위해 MapReduce를 효과적으로 사용할 수 있는 다양한 기술을 설명하고 개발을 단순화하거나 클러스터에서 MapReduce 작업 실행 속도를 크게 높일 수 있는 Hadoop의 일부 기능을 보여줄 시간입니다. 우리가 기억하는 것처럼 MapReduce는 Map, Shuffle 및 Reduce 단계로 구성됩니다. 일반적으로 셔플 단계는 데이터가 이 단계에서 정렬되기 때문에 실제 작업
빅데이터: HBase
SQL & Hibernate
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Hbase를 시작하는 가장 쉬운 방법은 hbase 셸 유틸리티를 사용하는 것입니다. 모든 hbase 클러스터 노드에 hbase를 설치한 후 즉시 사용할 수 있습니다.
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