关于高并发,大数据框架的建议

本文提供了一套针对大数据处理的优化策略,包括使用Hadoop搭建分布式环境、负载均衡、高性能反向代理服务器Nginx配置,以及数据持久化与缓存技术(如Redis或Memcache)的应用,同时建议采用轻量级的Spring MVC + Ibatis架构替代SSH架构。

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摘自优快云网友的建议

1.数据量比较大的话,建议使用Hadoop,搭建分布式环境HDFS,做数据分片sharding。
2.服务器需要做负载均衡,不然数据量大读写频繁,而且还要做成多节点的,防止当机。
3.服务器建议使用高性能的反向代理服务器:Nginx。
4.数据持久化ORM层也附加缓存技术,建议使用Reids或者Memcahe,建议使用前者,前者数据类型支持的多,且性能各个方面都不错。数据量多数据操作直接落到库上压力大,当使用人较多是并发量大更受不了。
5.建议废弃掉SSH架构,使用轻量级的Spring MVC + Ibatias。

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