课程简介
伴随着云计算技术逐步落地,近十年来数据库的形态发生了很大变化,云数据库进入百家争鸣的时代。云商间的激烈竞争,再加上现实的业务需求,迫切需要促进数据科技术的进步。近几年业内涌现出了大量新式数据库,这些新式数据库,一方面对传统关系型数据库做了大量改进优化(分布式、云原生等);同时在新硬件能力加持下(我们看到了恐怖的几百核心CPU、超高容量高性能的存储),数据库性能进一步得到飞跃。
课程收益
1. 了解云上的存储架构的基础知识,组件功能和核心应用;
2. 熟悉大数据和云存储技术核心知识点。
受众人群
技术人员,有一定研发背景
想要了解大数据和云计算的架构师
课程周期
1天(6H)
课程大纲
课程主题 | 课程内容 |
大数据的特点和面临的问题 | 1.数据到大数据发展历程 2.集中式数据系统到大数据平台 3.案例:阿里大数据平台的发展历程 |
云时代分布式系统的基本原理 | 1.分布式系统基本原理 i. 什么是分布式系统? ii. CAP定理 2.云计算的基本原理 iii. 云时代的优势 iv. 低成本 v. 虚拟化 vi. 弹性扩展和扩展速度 vii. 数据安全 viii. 备份和恢复 ix. 全球部署 3.不同云系统的异同 x. OLAP与OLAP xi. 计算密集与存储密集 xii. 离线系统与在线系统 xiii. 批处理系统和流式处理系统 |
云时代数据库基本原理 | 1.云数据库系统构成 2.SQL 3.事务处理 4.并发操作 |
云时代数据库的多模式架构 | 1.SQL架构:Phoenix,Hive 2.OLAP架构:Spark,Hive 3.Streaming架构:Flink 4.索引架构:Solr xiv. 二级索引 xv. 全文索引 5.时序数据库架构:OpenTSDB 6.图数据库架构:HGraphDB 7.时空数据库架构:GeoMesa |
高负载场景的支持 | 1.水平扩展 2.负载均衡 3.流量限制 4.资源隔离 |
典型云数据库框架分析 | 1.HBase架构分析 2.阿里云OTS架构分析 3.MySQL Cloud 架构分析 4.阿里云RDS ApsaraDB架构分析 |
典型应用场景 | 1.Facebook在线消息系统 2.监控系统应用场景 3.高德的车联网应用场景 4.淘宝历史订单系统场景 5.支付宝账单系统使用场景 6.阿里双11大屏应用场景 |
John Yang
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
John Yang
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