MyM1yCleanAndroid架构清洁实践指南

本指南为数据库开发者和运维人员提供关于 Mycat 分布式数据库中间件的全面理解和实践指导。内容涵盖 Mycat 的核心架构、关键特性、配置部署、性能优化以及常见应用场景等方面。 架构概述 Mycat 采用基于 Proxy 的分库分表中间件架构，其核心功能包括： 路由与分片: 根据预设的规则将 SQL 语句路由到不同的数据库节点，实现数据水平拆分。 读写分离: 支持将读操作路由到从库，写操作路由到主库，提高数据库读性能。 连接管理: 维护客户端与数据库服务器之间的连接池，降低数据库连接开销。 事务管理: 支持分布式事务，保证数据一致性。 关键特性 支持多种分片规则，满足不同业务场景

淘宝技术专家李鼎分享 Reactive 架构的升级实践，内容包括 Reactive 架构的背景、演进、实践和挑战。

ETL流程中的数据清洁功能至关重要，它能够识别并处理不符合规则的数据。通过检测违规数据并将其转化为符合规则的“清洁”数据或予以丢弃，确保数据仓库中存储的都是高质量的“优质数据”。

XenonDB 架构图 1 是关于XenonDB 数据库系统的详细架构图，展示了其核心组件及其相互作用。该架构图通过图形化方式清晰地展示了XenonDB 在数据管理和存储方面的设计理念和技术实现。

深入探讨 HBase 的核心原理、架构设计以及优化策略，并简要介绍 Phoenix 的扩展功能。 一、 HBase 原理与概念 数据模型：详解 HBase 的逻辑数据模型，包括表、行、列族、列限定符等概念，以及其与关系型数据库的区别。 架构解析：深入剖析 HBase 的架构组件，如 HMaster、RegionServer、Zookeeper 等，阐述其协同工作机制。 读写流程：详细解读 HBase 的数据读写路径，涵盖数据定位、读写操作流程、数据一致性保证等关键步骤。 二、 HBase 安装部署 单机模式：介绍 HBase 单机模式的安装步骤，配置参数说明以及常见问题排查。 分布式部署

深入解析HDFS 1. HDFS架构概述 HDFS采用主从架构，由NameNode、DataNode和Client组成。NameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块映射信息，DataNode存储实际的数据块，Client与NameNode和DataNode交互进行文件操作。 2. HDFS原理 HDFS将文件分割成块，并将其存储在多个DataNode上，实现数据冗余和容错。HDFS采用数据流的方式访问文件，客户端从NameNode获取数据块的位置信息，然后直接从DataNode读取数据。 3. HDFS文件访问 读文件解析： 客户端向NameNode请求读取文件，NameNode返回文

深入解析Hadoop Yarn：架构与实践 Hadoop Yarn作为Hadoop生态系统中的资源管理核心，负责集群资源的统一管理和调度。其架构主要包含ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个核心组件。 ResourceManager (RM): 负责整个集群资源的管理和分配，接收来自各个节点的资源汇报信息，并根据应用程序的请求分配资源。 NodeManager (NM): 负责单个节点上的资源管理和任务执行，定期向RM汇报节点的资源使用情况，并根据RM的指令启动和监控Container。 ApplicationMaster (AM): 负

MySQL复制架构涵盖了主从模式、主主模式、链式复制模式和环形复制模式。主从模式通常被视为最稳健的选择，主主模式则要求严格的主动节点管理以避免数据异常。链式和环形复制模式在实际生产中应用较少，因其节点增加可能降低系统稳健性。详细运维指南将在第12章介绍。

深入探讨了网易云基于 Kafka 的消息队列服务架构设计与实践经验。内容涵盖了 Kafka 集群部署、性能优化、监控告警以及应用开发等关键技术环节。