时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一）
开源时序数据库
如图是17年6月在db-engines上时序数据库的排名，我会挑选开源的、分布式的时序数据库做详细的解析。前十的排名中，RRD是一个老牌的单机存储引擎，Graphite底层是Whisper，可以认为是一个优化的更强大的RRD数据库。
一文掌握关于Java数据结构所有知识点（欢迎一起完善）
在我们学习Java的时候，很多人会面临我不知道继续学什么或者面试会问什么的尴尬情况（我本人之前就很迷茫）。所以，我决定通过这个开源平台来帮助一些有需要的人，通过下面的内容，你会掌握系统的Java学习以及面试的相关知识。
【HBase从入门到精通系列】如何避免HBase写入过快引起的各种问题
首先我们简单回顾下整个写入流程
client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to filesystem
整个写入流程从客户端调用API开始，数据会通过protobuf编码成一个请求，通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。
再谈全局网HBase八大应用场景
HBase可以说是一个数据库，也可以说是一个存储。拥有双重属性的HBase天生就具备广阔的应用场景。在2.0中，引入了OffHeap降低了延迟，可以满足在线的需求。引入MOB，可以存储10M左右的对象，完全适应了对象存储。另外由于自身的并发能力、存储能力，可以说是具有最为竞争力的引擎
大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式
我们都知道在如今的Hadoop中主要有三个重要的执行管理器。一个HDFS,一个MapReduce,还有就是我们今天要看的 YARN。
2.0以前的Hadoop
在2.0以前的hadoop中是没有Yarn这个模式管理的。
数据库分布式架构巧设计，水平拆分不再难
在阿里云生态日，袋鼠云首席数据库架构师赵晓宏分享了《高容量大并发数据库服务——数据库分布式架构设计》。他从分布式需求、拆分原则、拆分难点及解决方案、数据库规范设计、运维相关五个方面进行了分享。在分享中，他主要介绍了水平拆分的原则以及解决方案，分享了DRDS的架构与实践。
品《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》一书（上）
7月有人推荐阿里巴巴刚出的这本书《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》，到亚马逊一看才是预售状态，拍下直到8月才拿到。
翻看目录一看，欢喜的很，正好出差两天就带在身边，由于在机场滞留超过12个小时，就把它读完了。