1.Cassandra实战内容简介
2.数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...
3.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
4.要成为一名专业的程序员，从零开始需要怎么一步步来比较好，要把最底层的先学精通吗？(个人认为)求学长
5.计算机专业原版教材值得读吗？
6.Cassandra实战媒体推荐
Cassandra实战内容简介
《Cassandra实战》是国内首部专注于Cassandra数据库的专著，由领域先驱和实践者撰写，多位数据库专家推荐，权威性高。verilog 源码该书内容全面，基于最新版Cassandra编写，系统讲解了其所有功能和使用方法。实战性强，不仅包含大量示例代码，还通过一个完整的在线交易系统实例，展示了从理论到实践的全过程。深度挖掘，结合源代码分析Cassandra底层机制和工作原理，总结最佳实践，帮助读者深入理解。
全书共章，首先介绍NoSQL优势与代表性数据库特性，随后详细讲解Cassandra的安装、配置、数据模型、排序、编程接口等基础知识。通过迭代方式，演示基于Cassandra的在线交易系统开发，理论与实践紧密结合。接着，深入分析Cassandra集群、数据存储结构、更新、读取、压缩机制及启动流程等底层内容。最后，探讨Cassandra在分布式环境中的应用、与Hadoop整合及最佳实践。倒卖代源码附录提供示例源代码及Eclipse环境下的编辑指导。
《Cassandra实战》面向所有对Cassandra感兴趣的读者，不仅能让读者全面掌握Cassandra基础知识和使用方法，还能深入理解其底层机制，以及在复杂现实环境中的应用。这本书是Cassandra学习者和实践者的必备指南。
数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...
本文分享了关于数据存储系统HBase、Cassandra、ClickHouse、PostgreSQL和Neo4j的基本知识，适合数据存储初学者参考。HBase
作为列族数据库，HBase基于Hadoop HDFS，由Apache项目支持，Google和Bigtable的灵感之作。它使用JAVA实现，支持分布式、KV存储，可处理稀疏表和高并发写入。SQL操作需配合Phoenix，强调CP一致性，且支持单行ACID。相关资源包括官方文档、中文教程和源码。Cassandra
Cassandra是Apache项目，Facebook开发，适合大数据写入和实时查询，尤其在欺诈检测和位置服务领域。它采用Dynamo和Bigtable技术，无主架构，提供CQL查询，主副本设计。与HBase相比，Cassandra更偏向OLTP场景，且对写多读少的volume asp源码需求更友好。ClickHouse
ClickHouse是列式关系型数据库，专为OLAP设计，由Yandex研发，支持SQL和高性能读取。它不提供ACID特性，但适合日志分析和时间序列数据。ClickHouse的数据结构和部署特点使其在特定场景下表现出色。PostgreSQL
PostgreSQL作为行式RDBMS，对SQL标准支持好，支持索引和全文检索，可用于OLTP和OLAP。相比MySQL，提供更灵活的复制选项。索引结构丰富，适应多种查询需求。Neo4j
Neo4j是图数据库，专长于存储和查询复杂的图数据，适合知识图谱和社交网络应用。它支持弱模式设计，但不支持碎片处理和复杂的图算法。 在选择时，需要根据具体应用场景和性能需求来决定，比如HBase适合大量写入和简单查询，而ClickHouse则在分析性能上更胜一筹。LevelDB 源码剖析1 -- 原理
LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。
LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的地质雷达源码差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。
为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。
在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。
读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。itunes搜索源码合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。
为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。
要成为一名专业的程序员，从零开始需要怎么一步步来比较好，要把最底层的先学精通吗？(个人认为)求学长
前言
你是否觉得自己从学校毕业的时候只做过小玩具一样的程序？走入职场后哪怕没有什么经验也可以把以下这些课外练习走一遍（朋友的抱怨：学校课程总是从理论出发，作业项目都看不出有什么实际作用，不如从工作中的需求出发）
建议：
不要乱买书，不要乱追新技术新名词，基础的东西经过很长时间积累而且还会在未来至少年通用。
回顾一下历史，看看历史上时间线上技术的发展，你才能明白明天会是什么样。
一定要动手，例子不管多么简单，建议至少自己手敲一遍看看是否理解了里头的细枝末节。
一定要学会思考，思考为什么要这样，而不是那样。还要举一反三地思考。
注：你也许会很奇怪为什么下面的东西很偏Unix/Linux，这是因为我觉得Windows下的编程可能会在未来很没有前途，原因如下：
现在的用户界面几乎被两个东西主宰了，1）Web，2）移动设备iOS或Android。Windows的图形界面不吃香了。
越来越多的企业在用成本低性能高的Linux和各种开源技术来构架其系统，Windows的成本太高了。
微软的东西变得太快了，很不持久，他们完全是在玩弄程序员。详情参见《Windows编程革命史》
所以，我个人认为以后的趋势是前端是Web+移动，后端是Linux+开源。开发这边基本上没Windows什么事。
启蒙入门
1、 学习一门脚本语言，例如Python/Ruby
可以让你摆脱对底层语言的恐惧感，脚本语言可以让你很快开发出能用得上的小程序。实践项目:
处理文本文件，或者csv (关键词 python csv, python open, python sys) 读一个本地文件，逐行处理（例如 word count，或者处理log）
遍历本地文件系统 (sys, os, path)，例如写一个程序统计一个目录下所有文件大小并按各种条件排序并保存结果
跟数据库打交道 (python sqlite)，写一个小脚本统计数据库里条目数量
学会用各种print之类简单粗暴的方式进行调试
学会用Google (phrase, domain, use reader to follow tech blogs)
为什么要学脚本语言，因为他们实在是太方便了，很多时候我们需要写点小工具或是脚本来帮我们解决问题，你就会发现正规的编程语言太难用了。
2、 用熟一种程序员的编辑器(不是IDE) 和一些基本工具
Vim / Emacs / Notepad++，学会如何配置代码补全，外观，外部命令等。
Source Insight (或 ctag)
使用这些东西不是为了Cool，而是这些编辑器在查看、修改代码/配置文章/日志会更快更有效率。
3、 熟悉Unix/Linux Shell和常见的命令行
如果你用windows，至少学会用虚拟机里的linux， vmware player是免费的，装个Ubuntu吧
一定要少用少用图形界面。
学会使用man来查看帮助
文件系统结构和基本操作 ls/chmod/chown/rm/find/ln/cat/mount/mkdir/tar/gzip …
学会使用一些文本操作命令 sed/awk/grep/tail/less/more …
学会使用一些管理命令 ps/top/lsof/netstat/kill/tcpdump/iptables/dd…
了解/etc目录下的各种配置文章，学会查看/var/log下的系统日志，以及/proc下的系统运行信息
了解正则表达式，使用正则表达式来查找文件。
对于程序员来说Unix/Linux比Windows简单多了。（参看我四年前CSDN的博文《其实Unix很简单》）学会使用Unix/Linux你会发现图形界面在某些时候实在是太难用了，相当地相当地降低工作效率。
4、 学习Web基础（HTML/CSS/JS) + 服务器端技术 (LAMP)
未来必然是Web的世界，学习WEB基础的最佳网站是W3School。
学习HTML基本语法
学习CSS如何选中HTML元素并应用一些基本样式（关键词：box model）
学会用 Firefox + Firebug 或 chrome 查看你觉得很炫的网页结构，并动态修改。
学习使用Javascript操纵HTML元件。理解DOM和动态网页（Dynamic HTML: The Definitive Reference, 3rd Edition - O'Reilly Media) 网上有免费的章节，足够用了。或参看 DOM 。
学会用 Firefox + Firebug 或 chrome 调试Javascript代码（设置断点，查看变量，性能，控制台等）
在一台机器上配置Apache 或 Nginx
学习PHP，让后台PHP和前台HTML进行数据交互，对服务器相应浏览器请求形成初步认识。实现一个表单提交和反显的功能。
把PHP连接本地或者远程数据库 MySQL（MySQL 和 SQL现学现用够了）
跟完一个名校的网络编程课程（例如：(升级版为Kyoto Cabinet)、Flare、MongoDB、CouchDB、Cassandra、Voldemort等。
计算机专业原版教材值得读吗？
我觉得如果你是计算机专业的，就跟我一样，如果你喜欢这个专业，如果你既喜欢又想把它学好。直接去买原版书来看。非常值得。而且我建议全部读原版的最好。国内外计算机教育的差异水平我就不多讲了。前段时间我去valse知道中国从事科学研究的可怜的乞丐。在这个程度上，我想做一些手头上没有资源的事情，一路跑下去，不管是出国还是去工业界。说说个人感受。看原版的好处我记得在小学的时候，我对英语一无所知。我的英语成绩很差，从小学一直上到初中。自从开始对Python的研究以来，国内数据极度缺乏，迫使我去看英文资料。它花了我几个月的时间对mod_python文件翻译。
原文书更容易懂博客上有将近个字，原文中有多页。从那时起，各种英文文献和原始书籍。与我在大学读过的书结合起来，这本书更容易理解。
翻译的不容易理解原则上，翻译无非是他们的一些研究生教师组织的一篇翻译，翻译成各种各样的半本书，怎么能容易理解呢？。
其实，我觉得现在有很多东西是不真实的，比如一些哲学书籍，比如一些专业理论，都是其他的翻译，或者是别人的解释，大多数人都看到了这一切，其实我们去看原著，有我们自己的理解，那就是最好的，是最大的进步。
Cassandra实战媒体推荐
毫无疑问，NoSQL数据库的出现让数据库的选择性变得更加丰富。Cassandra，作为Facebook公司推出的开源NoSQL产品，是其中的佼佼者。它凭借Facebook、Twitter、Digg等知名公司的实际应用案例，证明了自己在复杂生产环境中的强大实力。同时，关系数据库领域也开始关注NoSQL的影响，如MySQL数据库下的InnoDB存储引擎提供NoSQL访问方式。这些都使得Cassandra成为数据库技术领域的一颗明星。
《Cassandra实战》一书，详细介绍了Cassandra的配置、应用、编译等内容，是深入了解Cassandra的必读书籍。由资深MySQL数据库专家姜承尧撰写，本书不仅深入浅出地阐述了Cassandra的基础知识，还结合源码对一些底层机制和原理进行了分析，对初中级读者来说极具参考价值。
Cassandra最初由Facebook开发，是分布式NoSQL数据库系统，其数据模型借鉴了Google BigTable，而其架构则融合了Amazon Dynamo的特点，具备良好的可扩展性，广泛应用于大型Web2.0网站。《Cassandra实战》的作者长期维护Cassandra数据库，拥有丰富的实践经验，本书结合源码深入剖析了Cassandra的运行机制与原理，适合读者全面深入地了解Cassandra。
NoSQL技术是IT领域的热门话题之一，特别是在年，Cassandra以其去中心化和无缝扩展的特性吸引了众多NoSQL粉丝的关注。《Cassandra实战》不仅能帮助读者全面掌握Cassandra基础知识，深入了解其运行机制与原理，阅读本书后，读者将对Cassandra有全面深入的认识。对于喜爱NoSQL的读者来说，看到国内有相关书籍出版，无疑是一大惊喜，强烈推荐《Cassandra实战》。
在技术领域，很多新出现的技术往往因缺乏合适的应用环境而逐渐消失。而NoSQL技术的幸运在于，它在解决超大规模、高并发的Web 2.0网站应用问题时展现出巨大潜力，从而受到越来越多的关注和重视。亚马逊的Dynamo和谷歌的BigTable是成功的商业NoSQL产品，而开源NoSQL产品如Cassandra的发展也得到了长足的进步。《Cassandra实战》从浅入深地介绍了Cassandra的基础知识和生产环境应用，是全面了解Cassandra的优秀读物，将带领读者探索精彩纷呈的NoSQL世界。
《Cassandra实战》由张勤撰写，他著有《linux服务器配置全程实录》一书。本书不仅满足了对Cassandra感兴趣的读者需求，同时也为数据库专家和NoSQL先驱提供了深入学习和实践的机会，是深入研究Cassandra不可或缺的资源。
