大规模分布式MySQL集群技术文档

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》深入探讨了如何高效挖掘和处理互联网产生的大规模数据。本书基于斯坦福大学CS345A课程内容，为高级本科生和初入研究生提供友好的学习资源。重点讲解了处理无法完全装入主内存的大数据集的实践方法。书中覆盖了分布式文件系统、Map-Reduce编程模型、相似度搜索（如MinHashing和局部敏感哈希）、数据流处理及特别算法、搜索引擎技术（如PageRank算法）、频繁项集挖掘（包括A-Priori算法）、以及针对高维数据集的聚类算法。适合希望深入了解和应用数据挖掘与大数据处理技术的专业人士和学生。

全面阐述大规模 Redis 集群的服务治理实践与探索，涵盖架构设计、监控告警、故障处理等实战经验。

构建Hadoop完全分布式集群 本指南详细阐述如何搭建一个完整的Hadoop分布式集群。我们将涵盖从节点配置到服务启动的各个步骤，确保您能顺利构建一个功能完备的Hadoop环境。 步骤: 环境准备: 准备至少三台服务器，分别作为Master节点、Slave1节点和Slave2节点。 确保所有节点网络互通。 在每个节点上安装Java环境。 Hadoop配置: 下载Hadoop安装包并解压到每个节点。 修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。 配置SSH免密登录。 集群启动: 在Master节点上格式化HDFS文件系统。 启动Hadoop集群服务。 验证集群是否正常运行。 注意: 确保所有节点时间同步。 根据实际情况调整Hadoop配置参数。 建议参考Hadoop官方文档获取更详细的信息。

本指南提供构建高可用、可扩展 PostgreSQL 数据库集群的实用步骤。 内容概要： 架构设计: 探讨不同的分布式 PostgreSQL 架构，例如流复制、逻辑复制和分片，并分析其优缺点，帮助读者选择合适的方案。 环境准备: 详细说明搭建 PostgreSQL 集群所需的硬件、软件以及网络配置。 安装步骤: 提供在不同操作系统上安装 PostgreSQL 的详细步骤，包括依赖软件安装和 PostgreSQL 配置文件修改。 集群配置: 介绍如何配置主备节点、实现数据同步、配置负载均衡以及设置故障转移机制。 性能优化: 提供优化 PostgreSQL 集群性能的实用技巧，包括参数调整、查询优化和硬件配置建议。 安全加固: 指导用户实施安全策略，例如访问控制、数据加密和安全审计，保护数据库集群免受威胁。 运维管理: 讲解如何监控集群运行状态、备份和恢复数据、以及进行版本升级等日常运维操作。 目标读者: 数据库管理员 运维工程师 对 PostgreSQL 感兴趣的技术人员 阅读建议: 建议读者具备基本的 Linux 操作系统和数据库知识。 在实际操作前，请仔细阅读相关章节，并根据自身环境进行调整。

龙果学院提供了关于MySQL分布式集群的详细资料，包括视频教程、PPT和Java源码。

这篇文章介绍了如何在Linux CentOS7虚拟机上搭建大数据环境，包括Hadoop、HBase、Hive、MySQL、Zookeeper、Kafka和Flume。文章详细描述了每个组件的安装步骤和简单使用方法，确保读者能够按照步骤顺利完成安装。

MongoDB是一种分布式文档型数据库，以其灵活性、高性能和易扩展性著称。与传统的关系型数据库不同，MongoDB使用JSON格式的文档作为数据存储单元，支持多种数据类型和复杂数据结构。它通过集合存储数据，类似于关系型数据库中的表，但无需预定义模式。MongoDB的设计简化了数据模型，减少了JOIN操作，提升了查询性能。同时，它支持丰富的查询语言和索引机制，并提供了分片和副本集功能以实现水平扩展和高可用性。

CentOS7系统上搭建Hadoop2.6.0分布式系统教程。如遇疑问，可邮件咨询。单机伪分布式搭建亦可使用。