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搜索资源列表

  1. CPU的数据存储格式&C程序运行时内存分布

  2. 通过程序设计语言了解下自己的机子，挺好的，尤其是C程序运行时内存分布，奉献给那些对内存还不是很清楚的入门程序员，内容是网络上搜的，挺详细，希望对大家有帮助

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-12-17
    • 文件大小：107520
    • 提供者：yi_changxiang_1

  1. 网络附加存储--大恒存储

  2. NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）是一种将分布、独立的数据整合为大型、集中化管理的数据中心，以便于对不同主机和应用服务器进行访问的技术。按字面简单说就是连接在网络上, 具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-01-23
    • 文件大小：22528
    • 提供者：sxza132

  1. 线性表的动态分布存储结构（添加、删除、归并等）

  2. 线性表的动态分布存储结构（添加、删除、归并等）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-29
    • 文件大小：160768
    • 提供者：dujuanyantai

  1. EMC存储最佳实践、调优、实施必备手册

  2. 目录 [隐藏] • 1 一.关于性能的探讨 o 1.1 1.性能的定义 o 1.2 2.应用的设计  1.2.1 A. 为顺序或者随机I/O的优化  1.2.2 B. I/O 的大小  1.2.3 C. 暂时的模式和峰值的表现（temporal patterns and peak activities） o 1.3 3．主机文件系统影响  1.3.1 A.文件系统的缓冲和组合（coalesce）  1.3.2 B.最小化I/O的大小：文件系统的request size  1.3.3

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-04-12
    • 文件大小：735232
    • 提供者：fdhunter88

  1. Linux存储管理 Linux分页

  2. i386保护模式的分段与分页 Linux分页 线性地址空间分布 用户地址空间 内核地址空间 空闲物理内存管理 内核物理内存分配接口 共享存储

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2010-05-20
    • 文件大小：436224
    • 提供者：Spoc

  1. 一种高效的倒排索引存储结构.pdf

  2. 倒排索引是信息检索系统的核心部分，其存储结构对检索的效率和效果起着至关重要的作用，根据汉语词汇的频率分布情况和当前的软硬件环境，提出一种高效的倒排索引结构，在一定程度上能够节省磁盘空间，提高检索效率，并且支持增量更新和删除。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-03
    • 文件大小：467968
    • 提供者：skycity0713

  1. 分布式数据库（“分布计算”概念发展）

  2. 随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机／服务器模式和分布式数据库体系结构两个方面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-19
    • 文件大小：242688
    • 提供者：cjf850802

  1. google bigtable 论文

  2. bigtable是设计来分布存储大规模结构化数据的，从设计上它可以扩展到上２^50字节，分布存储在几千个普通服务器上．Ｇoogle的很多项目使用ＢＴ来存储数据，包括网页查询，google earth和google金融．这些应用程序对ＢＴ的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）．对于不同的要求，ＢＴ都成功的提供了灵活高效的服务．在本文中，我们将描述ＢＴ的数据模型．这个数据模型让用户动态的控制数据的分布和结构．我们还将描述ＢＴ的设计和

  3. 所属分类：群集服务

  1. 云计算环境下的分布存储关键技术

  2. 云计算作为下一代计算模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界 的广泛关注.云计算环境下的分布存储主要研究数据在数据中心上的组织和管理,作为云计算环境的核心基础设施, 数据中心通常由百万级以上节点组成,存储其上的数据规模往往达到PB 级甚至EB 级,导致数据失效成为一种常态行为,极大地限制了云计算的应用和推广,增加了云计算的成本.因此,提高可扩展性和容错性、降低成本,成为云计算 环境下分布存储研究的若干关键技术.针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wjf0088

  1. 云计算环境下的分布存储关键技术

  2. 云计算作为下一代计算模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注.云计算环境下的分布存储主要研究数据在数据中心上的组织和管理,作为云计算环境的核心基础设施,数据中心通常由百万级以上节点组成,存储其上的数据规模往往达到PB级甚至EB级,导致数据失效成为一种常态行为,极大地限制了云计算的应用和推广,增加了云计算的成本.因此,提高可扩展性和容错性、降低成本,成为云计算环境下分布存储研究的若干关键技术.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u010055624

  1. P2P分布存储系统中海量数据的数据一致性维护技术研究

  2. 对等(P2P)计算是近年来兴起的一种重要网络计算技术，在很多领域都有着 大量的研究与应用。利用P2P计算技术，构建大规模分布式存储系统，可以支持 海量用户和海量数据的数据共享和存储需求，是当前P2P计算研究和应用的一大 热点。数据复制是实现海量数据管理的关键技术之一，可以提高系统可用性和数 据访问的性能，但是数据复制不可避免地引发数据一致性维护的问题。与传统的 分布式系统不同，P2P系统的规模巨大、分布性强和动态性强等特点给P2P分布 存储系统中的数据一致性维护带来挑战。本文针对海量数据和P2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-16
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：jeansblue

  1. ceph, Ceph是一个分布式对象块和文件存储平台.zip

  2. ceph, Ceph是一个分布式对象块和文件存储平台 一个规模分布存储系统的请查看当前信息的http://ceph.com/ 。贡献代码大多数Ceph是在LGPL版本 2.1下许可的。 某些杂项代码位于bsd样式许可证或者 public 域。 文档是在 Creative Commons属

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-12
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_38744435

  1. MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式详解

  2. 本篇文章是对使用MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式进行了详细的分析介绍，需要的朋友参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38690830

  1. MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式详解

  2. 我们知道可以将一个海量记录的 MySQL 大表根据主键、时间字段，条件字段等分成若干个表甚至保存在若干服务器中。 唯一的问题就是跨服务器批量查询麻烦，只能通过应用程序来解决。谈谈在Java中的解决思路。其他语言原理类似。这里说的分表不是 MySQL 5.1 的 partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器。1. 应用程序级别实现见示意图 electThreadManager 分表数据查询管理器它为分表的每个database or server 建立一个 thread poo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38686080

  1. 一种基于网络磁盘阵列的高性能海量存储系统

  2. 摘要:网络磁盘阵列将传统的以服务器为中心的存储转发改变为以数据为中心的直接传输, 从而消除了传统模式下的服务器I/O瓶颈。本文基于网络磁盘阵列构建出一种高性能的海量存储系统, 其文件集中管理和数据分布存储的体系结构不仅加快了数据传输速度、降低了存储管理开销, 同时也实现了命令与数据分流、扩容与增速同步的目标, 从而大大提高的整个存储系统的性能。 关键词:网络磁盘阵列;海量存储;文件集中管理;数据分布存储 引　言   现代信息技术的飞速发展, 导致了用户对存储产品和存储服务需求的爆炸性增长

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_38534444

  1. HBase主要运行机制（物理存储和逻辑架构）

  2. 本节将对 HBase 的主要运行机制进行简单介绍。 HBase 的物理存储 HBase 表中的所有行都是按照行键的字典序排列的。因为一张表中包含的行的数量非常多，有时候会高达几亿行，所以需要分布存储到多台服务器上。 因此，当一张表的行太多的时候，HBase 就会根据行键的值对表中的行进行分区，每个行区间构成一个“分区（Region）”，包含了位于某个值域区间内的所有数据，如图 1 所示。 图 1  HBase的Region存储模式图 Region 是按大小分割的，每个表一开始只有二个 Re

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_38588394

  1. 星云存储：分布式一致图存储-源码

  2. English |分布式，可伸缩，闪电般的图形数据库 什么是星云图？ 星云图（ Nebula Graph）是一个开放源代码图数据库，能够托管具有数十亿个顶点（节点）和数万亿条边（具有几毫秒的延迟）的超大规模图。 与其他图形数据库解决方案相比， Nebula Graph具有以下优点： 对称分布 存储与计算分离 横向可扩展性 通过RAFT协议实现强大的数据一致性 类似SQL的查询语言 基于角色的访问控制可提供更高级别的安全性 路线图 请参阅我们的，了解星云图即将推出的内容。 图形可视化 访问

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42157188

  1. HBase主要运行机制（物理存储和逻辑架构）

  2. HBase表中的所有行都是按照行键的字典序排列的。因为一张表中包含的行的数量非常多，有时候会高达几亿行，所以需要分布存储到多台服务器上。因此，当一张表的行太多的时候，HBase就会根据行键的值对表中的行进行分区，每个行区间构成一个“分区（Region）”，包含了位于某个值域区间内的所有数据，如图1所示。图1HBase的Region存储模式图Region是按大小分割的，每个表一开始只有二个Region，随着数据不断插入到表中，Region不断增大，当增大到一个阈值的时候，Region就会等分为两个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38661939

  1. cuser：分布式消息传递服务:globe_with_meridians:，没有数据库，没有配置，并使用IPFS层在整个Universe上分布存储:infinity_selector:-源码

  2. Ç经由U个制帽ncentralized小号ervice为E ndlessř物资跟不上 分布式消息服务 :globe_with_meridians: ，没有数据库，没有配置，并使用IPFS层在整个Universe上分配存储 :infinity_selector: 。 状态 动机 很多时候，我试图创建一个网页，用户可以在其中发布他们的意见，但是当您必须准备一个完整的生态系统来存储此类数据时，这成为一项艰巨的任务。 如果信息是公开的，为什么不在整个Internet上分发这些内容？ 这是cuser出现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42100188

  1. HBase主要运行机制（物理存储和逻辑架构）

  2. HBase表中的所有行都是按照行键的字典序排列的。因为一张表中包含的行的数量非常多，有时候会高达几亿行，所以需要分布存储到多台服务器上。因此，当一张表的行太多的时候，HBase就会根据行键的值对表中的行进行分区，每个行区间构成一个“分区（Region）”，包含了位于某个值域区间内的所有数据，如图 1所示。 图1HBase的Region存储模式图Region是按大小分割的，每个表一开始只有二个Region，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38634323
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