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Leaf in the Wild: Stratio整合Apache和MongoDB为世界上最大的银行之一开启新的客户洞察

毫无疑问,Apache Spark现在非常热门。它是Apache软件基础中最活跃的大数据项目,最近也被IBM“神化”——其中IBM还投入了3, 500个工程师来推动它。尽管一些人还对Spark是什么有所疑惑,或者声称它将会淘汰Hadoop(也许它并不会,或者至少不是它非Map-Reduce部分)。如[......]

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MongoDB滚动升级的终极指南

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不管你使用的是什么数据库,都需要周期性地执行大量维护任务以保证系统的健康。同时,不管你使用的是什么数据库,在生产系统中的维护工作都是有风险的。因此,维护工作一般都是在预先安排好的宕机时间段执行:数据库处于离线状态,正常的业务操作被推迟。而这些时间对用户而言更加方便,但是对操作团队而言则并不是那么[......]

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电商参考架构第四部分:推荐及个性化

在我们电商参考架构系列的前三部分中,我们主要讨论了在电商领域两个实用的MongoDB应用:产品目录和库存系统。这两个应用都是非常传统的用户案例,MongoDB在其中作为一个相对静止、直接的数据集合的记录系统。例如,在系列的第一部分中介绍了产品目录,使用MongoDB存储和检索产品和他们系列的库存。[......]

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电商参考架构第三部分:查询优化及扩展

在本系列电商参考架构的第一部分中,我们讨论了如何使用MongoDB作为一个大型产品目录的数据持久层。在第二部分中,我们介绍了库存系统的模式及数据模型。今天,我们将介绍如何查询和更新库存以及如何扩展系统。

库存更新及聚合

一个好的库存系统不应该只是一个检索静态数据的记录系统。我们还需要能够在库存上[......]

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片键 – 搭建MongoDB分片集群之关键

MongoDB至关重要的特色之一就是其内置的分片功能。这一功能允许你在多个普通的商用服务器之间分担你的数据量以及数据库工作负载。

尽管分片是MongoDB的内置功能,你仍然需要弄清楚很多事情以保证成功的安装。最需要技巧的地方之一就是选择一个好的片键。

为什么选择一个好的片键如此棘手和重要呢?下面[......]

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电商参考架构第二部分:库存优化方法

在电商参考架构系列的第一部分中,我们介绍了一个大数据量电商如何使用MongoDB作为一个庞大产品目录持久层的一些最佳实践。第一部分中包括了索引、模式以及查询优化以保证我们的目录能够支持类似于搜索、单店价格以及在高效率方式下多方面检索及浏览等特性。在接下来的两篇博客中,我们将介绍相似类型的优化方法,并[......]

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电商参考架构第一部分:搭建一个灵活、可搜索、响应快速的产品目录系统

如今,产品目录数据管理对零售商而言是一个非常复杂的问题。经过多年对多个庞大、由供应商提供的系统的依赖之后,零售商目前正在重新考虑他们的选择,并且开始展望未来。

在如今供应商提供的系统中,产品数据必须得频繁地使用 ETL 工具来回迁移,以保证所有的系统均在相同数据集上进行操作。这个方法就开发和管理而[......]

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