MongoDB官方文档，更新时间2020-09-21。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。
由C++语言编写。
旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。
由C++语言编写。
旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
2024/5/21 18:03:35
216.72MB
1
0分是共享不了了，我也不缺那点分，整合了几个fastDFS源码包，以及相关的java客户端的jar包，以及整个分布式文件系统的安装和配置全过程word文档！
2024/3/23 1:09:08
1.51MB
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分布式系统ppt对应分布式系统第五版英文版ppt，复习，自学可用，了解分布式系统，共10章，01-概述，02-系统模型，03-进程间通信，04-分布式对象和远程调用，05-命名系统，06-时间和全局状态，07-协调和协定，08-事务和并发控制，09-复制，10-分布式文件系统
2024/1/24 23:01:07
4.18MB
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hdfs是hadoop的分布式文件系统，即HadoopDistributedFilesystem。
下面主要讲下HDFS设计中的比较重要的点，使读者能通过简短的文章一窥HDFS的全貌，适合对HDFS有一点了解，但是对HDFS又感到困惑的初学者。
本文主要参考的是。
当数据集的大小超过了一台物理机所能存储的能力时，就需要将它进行分区并存储到若干不同的独立的计算机上，其中管理跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。
目录使用HDFS的场景HDFS的工作模式文件系统命名空间（namespace）数据复制文件系统元数据的持久化通讯协议健壮性数据组织可访问性存储空间回收HDFS适合于以流式数据访问模式来存
下面主要讲下HDFS设计中的比较重要的点，使读者能通过简短的文章一窥HDFS的全貌，适合对HDFS有一点了解，但是对HDFS又感到困惑的初学者。
本文主要参考的是。
当数据集的大小超过了一台物理机所能存储的能力时，就需要将它进行分区并存储到若干不同的独立的计算机上，其中管理跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。
目录使用HDFS的场景HDFS的工作模式文件系统命名空间（namespace）数据复制文件系统元数据的持久化通讯协议健壮性数据组织可访问性存储空间回收HDFS适合于以流式数据访问模式来存
2024/1/3 22:57:22
511KB
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MongoDB是一个基于分布式文件存储[1]的数据库。
由C++语言编写。
旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
由C++语言编写。
旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
2023/6/11 20:38:43
81.22MB
1
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
2023/6/2 11:51:27
359KB
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整理了当前最主流的7种分布式文件系统（FastDFSMogileFSHDFS`TFSMooseFSKFSCeph）的概要引见，可以使你快速了解当前分布式文件系统的特性、各自文件系统实现目标及应用场景，了解这些分布式文件系统的架构特点。
2023/3/18 22:07:58
550KB
1
MooseFS是一个高容错性的分布式文件系统，它能够将资源分布存储于几台不同的物理介质，对外只提供给用户一个访问接口。
对它的操作与其它文件系统完全一样：1、分层文件结构（目录树结构）；
2、存储POSIX文件属性（权限、最初访问、修改时间）；
3、支持特殊的文件（块文件夹、字符文件及管道和socket）；
4、软链接（文件名指向目标文件）及硬链接（不同的文件名指向同一块数据）；
5、仅限于基于IP地址或密码来访问文件系统。
对它的操作与其它文件系统完全一样：1、分层文件结构（目录树结构）；
2、存储POSIX文件属性（权限、最初访问、修改时间）；
3、支持特殊的文件（块文件夹、字符文件及管道和socket）；
4、软链接（文件名指向目标文件）及硬链接（不同的文件名指向同一块数据）；
5、仅限于基于IP地址或密码来访问文件系统。
2023/3/5 13:53:45
3.81MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB