Couchbase-Lite核心C++跨平台库的核心引擎

这是一个独立的开源项目，由ouchbaselabs开发，未经Couchbase, Inc.官方支持。Couchbase.Lite.Mapping允许开发者动态自动转换通用对象至Couchbase文档对象和结果对象列表，大幅减少了在Couchbase Lite数据库中存储和检索信息时的重复代码量。从1.0.2版开始，需要安装Couchbase.Lite.Mapping才能使用，不附带依赖关系，以与Couchbase.Lite和Couchbase.Lite.Enterprise兼容。

Couchbase Lite Android是专为Android平台设计的轻量级、嵌入式NoSQL数据库引擎，支持本地数据存储和数据同步。它基于Couchbase Server，是移动应用开发的核心组件之一。Couchbase Lite采用面向文档的数据库模型，存储JSON文档以适应复杂数据需求，同时支持嵌套结构和关联关系。作为轻量级和嵌入式数据库，它无需独立的服务器，能在设备上快速启动和运行，并支持跨设备数据同步。开源项目，遵循Apache 2.0许可证，提供简单易用的Java API和复杂的查询功能，如视图和Mango查询。

深入解析Hadoop核心引擎：MapReduce MapReduce 简介 MapReduce是一种分布式计算模型，专门用于处理大规模数据集。它将计算任务分解成两个阶段：Map 和 Reduce。Map 阶段将输入数据处理成键值对，Reduce 阶段则对相同键的键值对进行汇总计算。 MapReduce 初学者案例解析 以经典的 WordCount 为例，代码展示了如何使用 MapReduce 计算文本中每个单词出现的次数。 MapReduce 优势 易于编程：开发者只需关注业务逻辑，无需处理分布式计算的细节。 可扩展性强：可轻松扩展至数千个节点，处理海量数据。 高容错性：自动处理节点故障，确保任务完成。 MapReduce 执行流程 深入剖析 MapReduce 作业的执行过程，包括输入分片、Map 阶段、Shuffle 阶段、Reduce 阶段和输出。代码示例展示了每个阶段的具体操作。 MapReduce 单元测试 介绍如何使用 MRUnit 进行 MapReduce 单元测试，确保代码质量。 高可用性 (HA) 架构与配置 探讨 Hadoop 高可用性架构的原理和配置方法，保障集群稳定运行。 推荐学习资料 《Hadoop 权威指南》 《MapReduce 设计模式》

StaticDB是一个用C++开发的JSON数据存储引擎，仅需要头文件即可导入，支持直接存储JSON数据、基于文件存储和轻量化设计，同时提供Cython扩展用于导入Python。它依赖于Aaron McKinney开发的文件对象包装器，并采用开源协议授权。

window操作系统上的mysql关键软件版本为5.1.44。

通过C++语言实现了一个数据库访问接口，支持MySQL（在CRDBI.h/CRDBI.cpp中）和Oracle（在MySqlHandle.h/MySqlHandle.cpp和OracleHandle.h/OracleHandle.cpp中）。该框架可以灵活扩展，以支持更多类型的数据库。

该平台采用 C++ 编程语言开发，集成了消息队列和消息映射功能，支持绘制圆形和矩形图形。

泰坦核心库：Titan 数据库的核心库。

Neo4j核心是一款轻量级的嵌入式Java数据库引擎，专为存储以图形而非表格形式结构化的数据而设计。详细信息请访问http://neo4j.org。