适用场景

传统数据库技术在处理海量数据时面临着存储和计算能力的瓶颈。 存储瓶颈: 水平扩展和垂直扩展成本高昂且难以维护。 无法有效应对海量数据的存储需求。 计算瓶颈: 单机计算能力有限，无法满足海量数据的处理需求。 容错性: 传统数据库架构在节点故障时恢复时间长，影响数据处理效率。 Hadoop 通过分布式存储和计算框架有效解决了上述问题，为海量数据处理提供了高效、可靠的解决方案。

MongoDB：何时选择它？ NoSQL数据库如MongoDB，在特定场景下能发挥显著优势。以下是MongoDB适用场景的总结： 高写入负载需求 MongoDB优先考虑写入速度，而非事务安全。 适合处理大量低价值数据，例如日志记录、社交媒体活动等。 不适用于高事务安全场景，例如金融交易。 高可用性保障 轻松设置副本集（主从服务器），实现快速、安全、自动化的节点/数据中心故障转移。 确保在不可靠环境中维持数据可用性。 大规模数据处理 当单表数据量庞大（超过5-10 GB）时，MongoDB的横向扩展能力成为优势。 通过分片技术，将数据分布在多个服务器上，实现高效的查询和写入操作。 灵活数据模型 MongoDB采用文档模型，数据结构灵活，无需预定义模式。 适用于快速变化的数据需求，例如内容管理系统、电子商务平台等。

MySql+Memcached架构的局限性 许多公司采用MySQL存储海量数据，并利用Memcached缓存热点数据以提升访问速度。然而，随着数据量和访问量的激增，这种架构逐渐暴露出一些问题： 数据库与缓存扩容压力: MySQL需要频繁拆库拆表，Memcached也需要不断扩容，占据大量开发时间。 数据一致性: Memcached和MySQL之间的数据一致性难以保证。 缓存失效: 缓存命中率降低或Memcached宕机时，大量请求直接穿透到数据库，MySQL难以承受。 跨机房同步: 跨机房缓存同步存在挑战。 NoSQL 的崛起 近年来，NoSQL数据库蓬勃发展，为解决上述问题提供了新的思路。

Redis的数据类型及其适用场景在中得到详细阐述。

在RedHat 5操作系统上，Oracle需要使用glibc-kernheaders-2.4-9.1.98.EL.i386版本。这个版本适配了特定的内核需求，确保Oracle能够在RedHat 5上正常运行。

Oracle多线程服务器架构具有独特的特点：它能够在单个进程中启动多个线程来同时处理用户请求。这种架构包括请求调度、共享服务器和请求/响应队列管理，特别适合于高并发、请求频繁的数据库实例环境。

独立成分分析是近年来新兴的数据分析工具，广泛应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等领域。

Lustre由Oracle开发，是一款面向大型企业的分布式文件系统。它在学术界和科研领域（如超级计算机中心）受到广泛认可，并有望在未来扩展到更广泛的商业领域。

memcached是一款由Danga Interactive公司的Brad Fitzpatrick首创的高效、轻量级分布式内存缓存系统，广泛用于大型互联网服务如Facebook、LiveJournal等，以提升Web应用的性能和可扩展性。它通过缓存数据库查询结果，减少对数据库的直接访问，加速动态网页的加载速度。memcached采用简单的键值对存储方式，将数据存储在内存中，实现快速读取。其特性包括简单协议、事件驱动的高并发处理、分布式存储以及内置内存管理。常见的使用场景包括数据库查询缓存、静态内容加速和计算成本的降低。部署和配置memcached需要注意的是，数据仅存储在内存中，重启或服务器断电时会导致所有缓存数据丢失。

MySQL是当前全球最流行的开源关系数据库之一，广泛应用于互联网行业，如百度、腾讯、阿里等大型公司的核心存储系统。除了互联网应用，许多软件开发商也将MySQL集成到其产品中，包括政府信息系统。MySQL适用于中小型数据库和OLTP业务，并具备优秀的灾难恢复功能。尽管在处理超过几个TB的单机数据时效率可能会受到限制，但通过合理的架构设计，MySQL也能处理海量数据。