wnm23的专栏

典型的分布式系统包括Hadoop（大数据处理）、Kubernetes（容器编排）和Cassandra（分布式数据库）等。：CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）和BASE理论（基本可用、软状态、最终一致性）的提出，为分布式系统设计提供了理论支撑。：多节点并行处理任务，需解决资源竞争（如分布式锁）和数据一致性（如Paxos算法）问题。是指将系统的组件（如计算、存储、服务等）部署在多个独立的物理或虚拟节点上，通过。：Eureka（服务发现）、Zuul（API网关）、Hystrix（熔断）。

微服务架构（Microservices Architecture）是一种将单一应用程序开发为一组小型服务的方法，每个服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制（通常是HTTP资源API）进行通信。这些服务围绕业务能力构建，并且可以独立部署、扩展和更新。Spring Cloud Alibaba 是 Spring Cloud 的一个子项目，它提供了一系列分布式系统解决方案，旨在帮助开发者更轻松地构建微服务应用。Nacos：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。

分层架构，简单来说，是将软件系统依据功能的不同，划分为多个层次。每一个层次都承载着独特的职责，这些职责紧密围绕系统的整体目标，又彼此独立，共同协作实现系统的完整功能。从逻辑视角看，各层如同搭建的积木，层层堆叠，下层为上层提供支撑服务，上层基于下层的能力进行更高级别的业务逻辑处理。层与层之间有着清晰的边界和规范的交互方式，通常上层依赖下层提供的接口来获取所需功能，而下层并不依赖上层的具体实现，这种单向依赖关系保障了系统结构的稳定性与可维护性。​。

单体架构是一种将所有功能模块（如业务逻辑、数据访问、用户界面等）都打包在一个单一的可执行程序中的软件架构。就像是一个大的容器，里面包含了应用程序的所有部分，各个部分紧密耦合，共享代码库、数据库等资源。

桥接模式的核心思想是将一个类的抽象部分与其实现部分分离，使它们可以独立变化。通过这种方式，桥接模式能够降低系统的复杂性，提高代码的可扩展性和可维护性。

流行的大数据运维管理，包括Cloudera的CDH和CDP、Hortonworks的HDP、Apache的Ambari、国产开源平台Datasophon，以及自动化运维工具Ansible和SaltStack。

使用 LXC 的优点就是不需要安装太多的软件包，使用过程也不会占用太多的资源，LXC 是在 Linux 平台上基于容器的虚拟化技术的未来标准，最初的 LXC 技术是由 IBM 研发的，目前已经进入 Linux 内核主线，这意味着 LXC 技术将是目前最有竞争力的轻量级虚拟容器技术。增加的节点功能可以分为边缘节点，计算节点，主节点等，同样功能的节点也会因为服务器配置不同而需要采用不同的配置，例如不同大小的内存，硬盘等。1. Object，实体，常见的例如，server，database，table，URL。

CDC全称是Change Data Capture，是一种捕获增量数据的技术统称，目前主要应用在捕获数据库数据变更的技术。其中数据库变更包括DDL,DML,DCL的语句触发的表更。在数据备份容灾、数据分发、面向数仓的数据集成等场景中广泛应用。在增量数据识别中，增量捕获能否实现更多依赖于源端系统。

本文介绍了如何使用Doris分析物联网设备数据，包含基本概念和技术实现。通过使用Doris，我们可以轻松地对物联网设备数据进行建模、导入和查询，进一步分析设备使用情况和环境变化情况，为设备维护和管理提供有力支持。同时，我们还提供了Python代码示例，帮助读者更好地理解和使用Doris。

在日益快速增长的大数据领域，了解和管理数据的来源、流向以及变化成为了一项重要任务。数据血缘分析可以帮助企业更好地了解数据的历史记录和变化过程，提高数据质量和决策的准确性。构建高效可靠的数据血缘技术架构，有助于以下几点：提高数据质量：通过了解数据的来源、流向和变化过程，可以更好地监控和管理数据质量，减少数据错误和冗余，从而提高数据的准确性和可靠性。支持决策分析：数据血缘分析可以帮助企业更好地理解数据背后的故事，为决策提供可靠的数据支持。通过追踪数据的历史记录和变化，可以更准确地评估数据对业务决策的影响。

数仓作为企业数据管理的核心架构，经历了从传统到现代的演进过程。现代新型数仓采用灵活、可扩展的技术架构，具备更好的实时性和扩展性。未来数仓将继续推动数据创新应用的发展，并与人工智能、区块链等技术相结合，开创更广阔的数据管理和洞察领域。随着技术的不断发展和应用，数仓将继续发挥着重要的作用，助力企业实现数据驱动的业务成功。

大数据智能化技术在当今信息社会中得到了广泛的应用。从金融、互联网电商、视频行业到垂直短视频领域，从工业互联网到云计算、边缘计算等领域，大数据智能化技术已经成为了企业竞争力的重要组成部分。技术实践、架构设计、指标体系、数据质量、数据分析、数据挖掘、数据采集、数据智能化应用、BI、AI等方面，大数据智能化技术在不同领域的应用场景和代码编写。

传统，大数据主要关注数据的采集、存储和处理能力。随着互联网的快速发展，用户在互联网上产生了大量的数据，这些数据包括用户行为数据、社交媒体数据、传感器数据等。传统的数据库技术已经无法满足对这些海量数据的存储和处理需求，因此出现了分布式存储和计算技术，如Hadoop、HBase等。这些技术使得大数据的存储和处理变得更加可行，同时也带来了对数据分析和挖掘能力的需求。现阶段，大数据不再局限于数据的规模，更多地关注数据的质量、价值和应用。随着人工智能技术的快速发展，大数据与人工智能的结合成为了一个重要的趋势。

通过计算出的数据资产的可靠度，使用权重指标，可以对数据是否有下游使用，使用的重要程度，对数据是否可以归档或则销毁作为参考，以及对数据的价值，质量具有一定参考意义。像金融，社交媒体，视频网站，电商零售，传统房地产，车联网企业，制造业，工业互联网等每天都产生大量的数据，这些数据就像水一样，处理的好会成为一种力量能源，帮助公司的业务能够朝着正确的方向，更好更快的前进；数据资产管理，涉及对数据的复用，生产，数据资产成本分析，数据资产评级等，形成系统化的功能后，可以总结，并开发出数据资产管理相关的系统或产品。

DolphinScheduler 是一款分布式的、易扩展的、高可用的数据处理平台，主要包含调度中心、元数据管理、任务编排、任务调度、任务执行和告警等模块。其技术架构基于 Spring Boot 和 Spring Cloud 技术栈，采用了分布式锁、分布式任务队列等技术确保任务高可用性。部署灵活，支持单机部署、分布式部署、容器化部署等方式。应用场景广泛，可用于大数据处理、定时任务和流程管理等领域。具有易扩展性、高可用性、多语言支持、易用性和活跃的开发社区等技术优势。

AI爱好者在论文整理和分享方面有着非常出色的内容和质量，其中不仅有很多经典的AI论文，还有大量来自大牛教授的学术讲座和专业领域的实践案例。如果想开展AI领域的深度研究和学习，这个平台值得一试。AI中国（https://www.aicn.me/）致力于收集与AI相关的热门工具，包括但不限于ChatGPT、AI视频、AI办公、AI语音等领域，并为广大AI爱好者提供学习平台，降低获取学习资源的成本。该机构致力于推动科技信息的传播和共享，他们的网站提供了丰富的学术论文资源，包括人工智能领域的研究成果。

Flink 是一个分布式流处理和批处理计算框架，具有高性能、容错性和灵活性。JobManager：JobManager 是 Flink 集群的主节点，负责接收和处理用户提交的作业。解析和验证用户提交的作业。生成执行计划，并将作业图分发给 TaskManager。协调任务的调度和执行。管理作业的状态和元数据信息。：TaskManager 是 Flink 集群的工作节点，负责执行具体的任务。

RPC是一种远程过程调用协议，它允许一个程序调用另一个程序在不同的地址空间上执行的子程序。在分布式系统中，RPC通过封装远程调用的细节，提供了一种透明化的方法，使得开发人员可以像调用本地函数一样调用远程函数，从而简化了分布式系统的开发和维护工作。RPC基本概念是建立在Client-Server架构上的通信模式。Client通过调用本地的Stub（本地代理）代理对象，Stub负责将调用参数封装并通过网络发送至Server端，Server端接收到消息后执行相应的逻辑，再将结果返回至Client端。

Nginx是一款轻量级、高性能的HTTP和反向代理服务器，也可以用作邮件代理服务器。它最初由俄罗斯的程序员Igor Sysoev在2004年开发，并于2004年首次公开发布。Nginx的主要优势在于其非阻塞的事件驱动架构，能够处理大量并发连接，适用于高流量的网站和服务。

缓存技术通过在高速存储介质中暂存数据副本，显著提升数据访问速度和系统响应性能。在人工智能领域，AI缓存技术特别突出。它利用先进的算法和模型预测用户需求，将数据预加载到内存中，以减少推断时间并提升AI模型的实时性能。另外，Alluxio作为一种开源的分布式存储系统，能够通过将数据在内存中进行存储和管理，为大数据处理提供高速访问能力，从而加速数据访问和分析过程。这些缓存技术不仅在数据管理和应用性能优化中发挥关键作用，也在提升系统效率和用户体验方面具有重要意义。

负载均衡是一种将工作负载分布到多个计算资源上的技术，旨在确保每个资源都能够有效地处理请求。这些计算资源可以是服务器、存储设备、网络设备或其他类型的资源。通过负载均衡，系统管理员可以避免单一节点负载过重，从而提高整体系统的性能和稳定性。

C/S架构指的是Client/Server架构，其中客户端应用程序（Client）与服务器端应用程序（Server）直接交互。QQ作为一个即时通讯软件，采用了C/S架构。客户端负责用户界面和交互逻辑，而服务器端负责消息传递、用户验证等功能。B/S架构指的是Browser/Server架构，用户通过浏览器（Browser）访问服务器端（Server）提供的应用程序。OA系统（办公自动化系统）采用B/S架构，用户通过浏览器访问OA系统的各项功能。

云原生（Cloud Native）是一种针对构建和运行基于云的应用程序的方法论和技术体系。它旨在充分利用云计算的弹性、可伸缩性和灵活性，使应用程序能够更好地适应动态变化的云环境。

系统架构指的是对一个系统整体结构的设计和组织方式，包括系统中各个组件之间的关系、功能划分、数据流动以及相互作用等方面的规划。系统架构旨在确保系统能够满足业务需求并具备所需的性能、可靠性、可维护性和安全性。

在当前和未来的应用场景中，我们可以看到AI技术为我们的生活带来的巨大变革和便利。然而，随着AI技术的不断发展，我们也需要关注其潜在的风险和挑战，并积极应对相关问题。从最初的概念提出，到如今的广泛应用，AI技术已经成为我们生活中不可或缺的一部分。本文将带您领略AI技术的历史、发展、当前现状以及未来趋势，并探讨其在产品和技术领域的应用。盘古大模型强调在中文领域的表现，使用了大量的中文数据进行训练，以更好地适应中文语境下的应用场景。未来，我们需要建立完善的伦理规范和法律法规，确保AI技术的合理、公正和安全应用。

CDN是内容分发网络（Content Delivery Network）的缩写。它是一种通过将内容部署到全球各地的服务器节点，使用户能够快速访问和下载内容的网络架构。简单来说，CDN通过将内容分发到离用户更近的服务器节点上，以减少传输延迟和带宽拥塞，从而提供更快速和可靠的内容传输。

软件架构基础知识,以及微服务架构浅谈

软件系统架构的选择对于软件系统开发的成败至关重要，软件架构各种风格各种方法，光分层架构方法就很多，如何评估哪个软件系统架构方法更合适。CMU/SEI（卡梅隆大学软件工程协会）提出了一套架构权衡分析方法，Architecture Tradeoff Analysis Method，简称ATAM。传统软件架构评估方法按评估形式，一般分为三种。一是调查问卷法，即直接请对系统架构了解的专家学者对系统架构做出主观评估。二是度量法，即将软件系统架构完全量化，通过一些客观的数字指标来评估架构的好坏。