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鐵人賽 AI & Data DAY 28

資料工程師修煉之路系列第 28 篇

技術 [Day 28] Partitioning (2) - Partitioning and Secondary Indexes

Partitioning and Secondary Indexes 昨天談了 key-value partition，但在實務上，我們可能會為一些具指標性的欄...

tshine73 ‧ 2020-10-13

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

資料工程師修煉之路系列第 27 篇

技術 [Day 27] Partitioning (1) - Partitioning of key-value data

Day 21 ~ Day 26 我們討論了如何將資料分散到不同節點的 Replication，對那些大型資料集或超大的查詢吞吐量來說，只用 Replicati...

tshine73 ‧ 2020-10-12

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

資料工程師修煉之路系列第 26 篇

技術 [Day 26] Replication (4-3) - Leaderless Replication - Detecting Concurrent Writes & 結論

延續 (Day 25) Detecting Concurrent Writes Dynamo-style 資料庫允許多個 client 同時寫同一個 key...

tshine73 ‧ 2020-10-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

資料工程師修煉之路系列第 25 篇

技術 [Day 25] Replication (4-2) - Leaderless Replication - Sloppy Quorums and Hinted Handoff

延續 Day 24 Sloppy Quorums and Hinted Handoff 資料庫若有適當的 quorums，它能夠允許獨立的節點掛掉而不用完成...

tshine73 ‧ 2020-10-10

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

資料工程師修煉之路系列第 24 篇

技術 [Day 24] Replication (4-1) - Leaderless Replication

Leaderless Replication 在過去 relational 資料庫主宰過的那個時代中，Leaderless replication (無 lea...

tshine73 ‧ 2020-10-09

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鐵人賽 AI & Data DAY 23

資料工程師修煉之路系列第 23 篇

技術 [Day 23] Replication (3) - Multi-Leader Replication

Multi-Leader Replication 在 leader-base (Day 21) 的架構下有個主要的缺點，就是只有一個 leader，所有的寫入必...

tshine73 ‧ 2020-10-08

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鐵人賽 AI & Data DAY 21

資料工程師修煉之路系列第 21 篇

技術 [Day 21] Replication (1) - Leaders and Followers

這幾天講的主軸是 Replication (數據複製)，如果你的資料不會變動，做到 Replication 很簡單，只要把資料複製到別的節點就好了，搞定！但資...

tshine73 ‧ 2020-10-06

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

資料工程師修煉之路系列第 20 篇

技術 [Day 20] Distributed Data

Day 2 ~ Day19 的內容是這本書的 Part I，討論的都是系統中的資料如何在單一機器作業，在接下來的 10 天，也是這本書的 Part II，就...

tshine73 ‧ 2020-10-05

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

資料工程師修煉之路系列第 19 篇

技術 [Day 19] Encoding and Evolution (5-2) - Mode of Dataflow - asynchronous message-passing 和總結

接續 Day 18 通過非同步訊息傳遞的 Data Flow 最後要來介紹 asynchronous message-passing (非同步訊息傳遞) 系...

tshine73 ‧ 2020-10-04

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

資料工程師修煉之路系列第 18 篇

技術 [Day 18] Encoding and Evolution (5-1) - Mode of Dataflow - DB, REST API, RPC

Day 13 ~ 17 主要講資料記憶體如何存成檔案或 binary 的格式，也就是 encoding 和 decoding，到了最後一部份，要講講資料有哪幾種...

tshine73 ‧ 2020-10-03

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

資料工程師修煉之路系列第 17 篇

技術 [Day 17] Encoding and Evolution (4-2) - Avro Evolution

接續 Day 16 Writer's schema and Reader's schema 這裡 Avro 把 encoding 跟 decoding 動作...

tshine73 ‧ 2020-10-02

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

資料工程師修煉之路系列第 16 篇

技術 [Day 16] Encoding and Evolution(4) - Avro

接續 Day 15 Avro 最後一個要來談的 binary encoding 方式是 Apache Avro ，閞始於 Hadoop 底下的子專案，它很明...

tshine73 ‧ 2020-10-01

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

資料工程師修煉之路系列第 15 篇

技術 [Day 15] Encoding and Evolution(3) - Thrift and Protocol Buffers

接續 Day 14 Thrift and Protocol Buffers 再來要講的 binary encoding 工具就是 Apache Thrift...

tshine73 ‧ 2020-09-30

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鐵人賽 AI & Data DAY 14

資料工程師修煉之路系列第 14 篇

技術 [Day 14] Encoding and Evolution(2) - Json, XML, CSV 和 Binary variants (二進制變體)

接續 Day 13 JSON, XML, CSV 和 Binary Variants (二進制變體) JSON, XML, CSV 都是很廣泛為人知、多人使...

tshine73 ‧ 2020-09-29

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

資料工程師修煉之路系列第 12 篇

技術 [Day 12] Storage and Retrieval(5) - Column-Oriented Storage

接續 Day 11 Column-Oriented Storage 想像一下如果你的 fact table 有上兆筆資料，資料大小是 PB，dimensio...

tshine73 ‧ 2020-09-27

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

資料工程師修煉之路系列第 11 篇

技術 [Day 11] Storage and Retrieval(4) - OLTP and OLAP

Transaction Processing or Analytics? 每一個資料庫都能許多種不同型態的資料，如 blog 貼文、遊戲資料、聯絡人資訊等等，應...

tshine73 ‧ 2020-09-26

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

資料工程師修煉之路系列第 10 篇

技術 [Day 10] Storage and Retrieval(3) - B-Tree and comparing LSM-Trees

B-Tree 再來要介紹一個非常常用的 index 結構 B-Tree 和它會用到 storage engine (儲存引擎) page-oriented ，...

tshine73 ‧ 2020-09-25

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

資料工程師修煉之路系列第 9 篇

技術 [Day 9] Storage and Retrieval(2) - SSTables and LSM-Tree

接續 Day 8 SSTables 延續前一天講的 log-structure，其中我們在意的是相同 key 的資料順序要對，如此才能知道哪筆資料是新的嘛，...

tshine73 ‧ 2020-09-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

資料工程師修煉之路系列第 8 篇

技術 [Day 8] Storage and Retrieval (1) - Log structured and Hash Index

前面幾天我們談了 Data Model，為你的數據系統挑個合適 Data Model 後，接下來就要談談怎麼儲存與檢索了，資料庫 (database) 就做這...

tshine73 ‧ 2020-09-23

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鐵人賽 AI & Data DAY 7

資料工程師修煉之路系列第 7 篇

技術 [Day 7] Data Model(4) - Triple-Store Graph Model 和總結

接續 Day 6 Triple-Stores and SPARQL 最後要談的就是 Triple-store Graph Model，跟之前講的 Prope...

tshine73 ‧ 2020-09-22

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鐵人賽 AI & Data DAY 6

資料工程師修煉之路系列第 6 篇

技術 [Day 6] Data Model(3) - Graph-Like Data Model

接續 Day 5 Graph Data Model 初探最後要來談談 Graph Data Model，若你軟體的資料關係是大部份一對多，使用 Docum...

tshine73 ‧ 2020-09-21

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鐵人賽 AI & Data DAY 5

資料工程師修煉之路系列第 5 篇

技術 [Day 5] Data Model (2) - Relational Versus Document Model

接續 Day 4 內容 Relational vs. Document database 這裡有許多可以比較的點，像容錯能力和如何處理並行執行緒，但最主要的...

tshine73 ‧ 2020-09-20

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鐵人賽 AI & Data DAY 4

資料工程師修煉之路系列第 4 篇

技術 [Day 4] Data Model (1) - Relational Model and Document Model

資料模型 (Data Model) 是所有軟體開發中最重要的環節，每個資料表示層級要如何向更低層級表達資料項目？看起來有點饒舌，資料表示層級舉例來看：應...

tshine73 ‧ 2020-09-19

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鐵人賽 AI & Data DAY 3

資料工程師修煉之路系列第 3 篇

技術 [Day 3] Reliable, Scalable, and Maintainable Application (2)

接續 Day 2 內容 Scalable (可擴充的) 數據系統現在 Reliable 不代表未來也是 Reliable，系統會進步，這裡討論的 Scal...

tshine73 ‧ 2020-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 2

資料工程師修煉之路系列第 2 篇

技術 [Day 2] Reliable, Scalable, and Maintainable Application (1)

其實今天的很多系統都是數據密集型應用系統，也就是數據量大、複雜、且速度快，有別 10 幾年前的計算密集型，CPU 時脈才是系統的瓶頸。現在的數據密集...

tshine73 ‧ 2020-09-17