MySQL容器化在大规模应用中的实践

介绍了将Hadoop容器化的解决方案，重点介绍了Hadoop在Kubernetes上的实际应用和产品实践。

阿里巴巴最新发布的 Flink 电子月刊，汇集了 Apache Flink 在国内互联网公司的大规模实践经验，以及 Flink Forward China 峰会的精彩演讲内容，为 Flink 用户提供宝贵的学习资源。

MEX文件主要应用于大规模的C或Fortran程序。在MATLAB中，矩阵是一种特殊的数据结构，由结构体mxArray定义。

本指南提供了将MySQL数据库部署到Docker容器中的一步一步说明，涵盖从容器创建、数据库配置到数据持久化和扩展等各个方面。

面向大规模可伸缩网站基础设施的MySQL参考架构是一个详细的指南，由Oracle于2013年发布，为使用MySQL作为数据存储的网站提供推荐的拓扑结构。这篇白皮书为不同规模的网站（从小型到超大型网站，如社交网络）提供了架构设计和最佳实践。该文档不仅涵盖了硬件与数据库的配合，还包括数据备份、复制和集群等高级特性，帮助网站在web和云环境中实现高性能和高可用性。 小型网站架构 详细描述了如何根据网站规模选择正确的服务器大小和数量。 强调使用InnoDB存储引擎提升性能和可靠性。 提示通过增加硬件扩展架构，并讨论了数据保护与备份。 中型网站架构 提供不同的拓扑结构和规模设计，利用MySQL复制技术实现扩展和高可用性。 详细介绍MySQL复制管理和监控方法。 涵盖操作系统集群配置以支持用户连接规模扩展。 大型网站架构 建议使用Hadoop集群处理大数据分析需求，MySQL集群用于会话管理和交易处理。 超大型（如社交网络）网站架构 包含数据分片（Sharding）策略和NoSQL API使用。 强调构建适合MySQL的理想服务器，并提供操作系统集群技术支持。 关键设计目标：快速响应时间、连续可用性、设计简洁、无缝扩展、以及支持服务需求的高适应性和敏捷性。这份白皮书为希望通过Web、移动和云技术发展业务的组织提供了MySQL架构的最佳实践，帮助设计和管理大规模的MySQL基础设施，从而满足市场快速变化的业务需求。

自 2011 年以来，Apache Kafka 得到了迅速发展，已被超过三分之一的财富 500 强企业采用，其中包括排名前十的旅游公司、七家银行、八家保险公司以及九家电信公司。LinkedIn、Uber、Twitter、Spotify、Paypal 和 Netflix 等公司每天使用 Apache Kafka 处理的消息量高达数十亿条。

文本分类作为信息检索与数据挖掘的核心技术和研究热点，在近年来得到了广泛关注和快速发展。随着文本数据量的指数增长，有效管理这些数据的需求日益迫切。在分布式环境下，采用基于Hadoop平台的TFIDF分类算法，这是一种简单而有效的文本分类算法，基于向量空间模型和余弦相似度进行分类。通过对两个数据集的实验验证，结果表明这种并行化算法在大数据集上表现出色，具有实际应用的潜力。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

详细介绍了MySQL的安装方法，深入解析了Binlog日志的功能与使用，包括如何开启Binlog日志和利用Binlog数据进行恢复。此外，还探讨了慢日志的查询优化方法，以及如何进行表分区和设置主从复制与主主复制。