HyperDex: A Distributed, Searchable Key-Value Store

最新推荐文章于 2024-05-09 09:50:12 发布
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本文介绍了一种高性能、可扩展的分布式键值存储系统HyperDex。该系统旨在为大规模数据提供低延迟访问的同时保持高度一致性。
2022-08-04 Brighthouse: An Analytic DataWarehouse for Ad-hoc Queries
悟世之路
08-04 500
Dominik´Sle¸zakJakub Wr´oblewskiVLDB ‘08,to as1DataPackszone maps) [25] or1nodes1337edge Nodes;2RowPacksbasedPAX216= 65,1338imprecisepreciseprecisequerying.bequality33Database•(HISTs•(CMAPs•1339•••virtual。
HyperDex学习笔记
好读书，每有会意，便欣然忘食。
02-27 1971
最近一个NoSQL数据库很火，它高度一致, 高度可搜索, 非常快。几乎全面超越NoSQL的代表MongoDB和Cassandra。它就是HyperDex, 看一下官方给出的性能测试结果: 左边是系统吞吐量的对比，右边是系统响应时间的对比。这么牛的系统一定要看一下： 最大的特点是不只可以根据主键搜索， 还可以根据其它字段搜索, 而且效率很高。 它的奥妙在于它的数据分布方式: H
推荐开源项目：HyperDex——分布式可搜索一致性键值存储
gitblog_00087的博客
05-09 511
推荐开源项目：HyperDex——分布式可搜索一致性键值存储 HyperDexHyperDex is a scalable, searchable key-value store项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/HyperDex 1、项目介绍 HyperDex是一个创新的开源数据存储解决方案，它不仅具备了分布式系统的优势，还提供了强大的搜索功能和严格的...
开源大数据处理系统/工具大全
chuichou2194的博客
06-24 3073
查询引擎 一、Phoenix 贡献者：：Salesforce 简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。 Phoenix查询引擎会将SQL...
第 12 章 HyperDex
weixin_33953384的博客
01-11 137
http://hyperdex.org/ 原文出处：Netkiller 系列 手札 本文作者：陈景峯 转载请与作者联系，同时请务必标明文章原始出处和作者信息及本声明。 ...
大数据时代的 9 大Key-Value存储数据库
Capricornlg的专栏
04-24 2280
在过去的十年中，计算世界已经改变。现在不仅在大公司，甚至一些小公司也积累了TB量级的数据。各种规模的组织开始有了处理大数据的需求，而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限。 一个解决方案是使用键值（Key-Value）存储数据库，这是一种NoSQL（非关系型数据库）模型，其数据按照键值对的形式进行组织、索引和存储。KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写
HyperDex: A Searchable Distributed Key-Value Store
likun_tech的专栏
03-02 882
HyperDex strategically places objects on servers so that both search and key-based operations contact a small subset of all servers in the system. Whereas typical key-value stores map objects to nodes
Building an Encrypted, Distributed, and Searchable Key-value Store 个人翻译整理
t657094295的博客
10-23 141
构建加密分布式和可搜索键值存储                      懒得写markdown了，直接上传图片好了
SIGMOD 2017论文的摘要与看法
chunjing6629的博客
06-23 3985
SIGMOD2017 持续更新 3.1 Concurrency并发 ACIDRain: Concurrency-Related Attacks on Database-Backed Web Applications ACIDRain：对数据库支持的Web应用程序的并发性攻击 Cicada: Dependably Fast Multi-Core In-Memory Transact...
HyperDex: 探索分布式键值存储的搜索功能
Sigcomm 2012论文《HyperDex: A Distributed, Searchable Key-Value Store》是一篇关于分布式存储系统的重要研究成果。该论文主要关注高性能Web服务和云计算应用中的核心组件——键值存储。相比于传统的数据库，键值...
Sigcomm Papers
12-11
### Sigcomm 2012 Paper: HyperDex — A Distributed, Searchable Key-Value Store #### 摘要 本文介绍了2012年SIGCOMM会议上的一个有趣的研究成果——HyperDex，这是一种分布式、可搜索的键值存储系统。与传统的...
不确定发电中的交流电网中的分布式随机储备调度.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
axure的chrome插件
12-04
axure的chrome插件
毕业设计基于spark的西南天气数据的分析与应用源码+演示视频.zip
最新发布
12-04
毕业设计基于spark的西南天气数据的分析与应用源码+演示视频.zip
含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源，重点实现了含光热电站、有机朗肯循环（ORC）和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现）转气（P2G）技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用，通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标，旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性，同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持，如YALMIP工具包的应用，适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标：①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制；②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真；③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法，复现高水平论文（如EI期刊）中的算法案例。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码和案例文件，按照目录顺序逐步学习，重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式，并通过修改参数进行仿真实验，加深对综合能源系统优化调度的理解。
XFETeam_react-lss-autocomplete_13744_1764827764273.zip
12-04
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运维-指针-1-指针用法初次简单介绍.swf
12-04
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PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了基于物理信息神经网络（PINN）驱动的三维声波波动方程求解方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法将物理定律嵌入神经网络训练过程中，利用深度学习技术求解复杂的偏微分方程，在无需大量标注数据的情况下实现对三维声波传播过程的高精度PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）建模与仿真。文中涵盖了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及优化策略，展示了其在声学仿真中的应用潜力，具有较强的工程与科研参考价值。; 适合人群：具备一定深度学习和偏微分方程基础知识，从事声学、仿真建模、计算物理或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握PINN在物理系统建模中的应用方式；② 实现三维声波波动方程的无网格数值求解；③ 借鉴代码框架开展其他物理场的神经网络仿真研究； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解PINN的实现细节，重点关注物理约束如何通过损失函数融入网络训练，并可通过调整网络参数或物理条件进行扩展实验，以加深对模型泛化能力与收敛特性的理解。
这是一个基于Create_React_App脚手架构建的React_Context_API核心机制深度实践与演示项目_专注于通过构建完整可交互的示例应用来透彻讲解React内置的C.zip
12-04
这是一个基于Create_React_App脚手架构建的React_Context_API核心机制深度实践与演示项目_专注于通过构建完整可交互的示例应用来透彻讲解React内置的C.zip
launch.py: error: unrecognized arguments: --local-rank=1 launch.py: error: unrecognized arguments: --local-rank=0
08-07
在使用 PyTorch 进行分布式训练时，若通过 `torch.distributed.launch` 启动多进程任务，可能会遇到 `unrecognized arguments: --local-rank=...` 的报错。这一问题的根本原因在于 `torch.distributed.launch` 模块...
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