云端MySQL

目录第一章 云端 Hadoop 优势第二章 云服务供应商概览及对比第三章 实例第四章 网络与安全第五章 存储第六章 在 AWS 中设置第七章 在 GCP 中设置第八章 在 Azure 中设置第九章 集群部署第十章 高可用性第十一章 Apache Hive 关系型数据第十二章 Spark 复杂分析第十三章 价格和性能第十四章 网络拓扑第十五章 集群管理模式第十六章 备份和恢复

快速上手： 创建腾讯云账号 新建云开发环境，选择“免费环境” 开通“内容管理”并获取云环境ID 获取SecretId和SecretKey 环境搭建： 安装 CloudBase CLI 和 Next.js 从 GitHub 克隆代码

GFS：可扩展分布式文件系统，提供高性能和容错性 BigTable：可扩展的分布式数据库，用于存储海量数据 MapReduce：分布式计算框架，可并行处理海量数据集 这些技术被广泛应用于 Google 的服务和研发工作中，成功满足了存储和计算需求

随着物联网、移动通信、移动互联网和数据自动采集技术的迅猛发展以及在各行各业的广泛应用，人类社会的数据量面临前所未有的爆炸性增长。美国互联网数据中心指出，互联网数据每年以50%的速度增长，每两年翻倍一次。目前，世界上90%以上的数据是近几年产生的，标志着人类社会进入了“大数据”时代。因此，信息的获取变得尤为关键，数据的积累已经成为影响社会发展的重要因素。

使用 ESP8266 微控制器、Arduino 和传感器，通过 RedisLabs 云端平台构建物联网应用，实现设备与云端无缝交互。

随着各种软件系统日益复杂，特别是在云环境中部署后，传统的节点登录查看日志已经不再现实。安全性考量使得直接访问物理节点成为不可能。现今大规模软件系统普遍采用集群部署，每个服务启动多个相同的POD提供服务，每个容器产生独立的日志，使得分布式日志查看更加困难。在云时代，需要一个集中收集和分析日志的解决方案。收集后，可以进行各种统计分析，充分利用ELK等流行工具。

在云端数据存储的领域，元数据、计算和存储的分离是实现高可用、高并发和良好扩展性的关键。这种新型对象存储系统有望取代传统的HDFS。

Lemon-engine是一个在AWS Cloud上运行的工具，用于实现DynamoDB、Redis和Elasticsearch之间的自动节点同步。它通过DynamoDB的更新流来接收数据变更并将其同步到Elasticsearch。

本书描述了大数据技术的兴起以及Spark在整个大数据堆栈中的角色。它比较了Spark和Hadoop，并指出了Hadoop的一些缺点在Spark中得到了克服。本书主要关注Spark的深度架构以及我们对Spark RDD的理解，以及RDD如何补充大数据的不可变性，并通过惰性评估、可缓存和类型推断来解决这些问题。它还涉及到Spark的高级主题，从Scala的基础知识和核心Spark框架开始，探讨Spark数据框架、使用Mllib的机器学习、使用Graph X的图分析和使用Apache Kafka、AWS Kenisis和Azure Event Hub的实时处理。然后，它进一步探讨了使用PySpark和R的Spark。本书重点关注当前的大数据堆栈，检查与当前大数据工具的互动，其中Spark是所有类型数据的核心处理层。本书适用于从事数据工程和科学的工程师和科学家。

云计算中的数据库在云化进程中面临挑战，数据规模巨大且结构复杂，传统关系型数据库的局限性在此显现。现代互联网应用往往不需复杂查询，这对传统数据库形成挑战。云计算要求高度伸缩性和应变能力，而传统关系型数据库在多节点环境下表现不佳。为应对这些挑战，商业数据库通过改进或采用新型结构如Key/value，以满足云计算的严苛需求。