1.描述性数据1.1.基础数据中包含不同类型的数据，而不同类型数据的描述性数据也存在显著的差异1.2.尽管这些描述性数据
1.数据湖仓中的数据集成1.1.数据湖仓的总体目标是为每一个人提供支持，包括从普通职员到CEO1.2.有了作为基础设施的
1.业务价值1.1.技术和商业在这个世界上是相互交织的1.1.1.基础数据在商业和技术应用中是不可或缺的1.2.技术的存
1.大容量存储器1.1.几乎是到最后时刻，大容量存储器才被引入基础数据的基础设施中1.1.1.分析人员通常不会直接在大容
1.回头看日更坚持了639天。读《软件开发安全之道：概率、设计与实施》更新完成读《软件设计的要素》开更并更新完成读《构建
1.结构化数据1.1.结构化数据是数据湖仓中最常见的基础数据之一1.1.1.是技术领域中最早出现的数据环境之一1.2.每
1.基本信息构建可扩展分布式系统：方法与实践[美]伊恩·戈顿(Ian Gorton)著机械工业出版社,2024年5月出版
1.不同类型的数据1.1.不同类型的数据在存储方面有各自的特性，这些特性极大地影响了数据在数据湖仓中的存储和使用方式1.
1.让数据可信1.1.每个终端用户(End User)都有一个共同的需求：访问想要的数据1.2.真的能够相信我正在访问的
1.可扩展系统的基本要素1.1.分布式系统在本质上就是复杂的，你必须考虑多种故障模式，并设计应对所有可能发生的情况的处理
1.流处理系统1.1.时间就是金钱1.1.1.从数据中提取有价值的知识和获得洞见的速度越快，就能越快地响应系统所观察的世
1.可扩展的事件驱动处理1.1.使用消息传递系统进行通信，你可以创建松耦合的架构1.1.1.消息生产者只是将消息存储在队
1.Redis1.1.2009年首次发布1.1.1.更注重原始性能和简单性，而不是数据安全性和一致性1.2.主要吸引力在
1.强一致性1.1.最终一致数据库通过跨多台机器分区和复制数据集来获得可扩展性，其代价是要跨副本维持强数据一致性以及允许
1.最终一致性1.1.在一些应用领域，通常谈论的是银行和金融行业，最终一致性根本不合适1.2.事实上，最终一致性在银行业
1.可扩展数据库基础1.1.绝大多数应用程序都是基于关系数据库技术构建的1.2.数据库必须存储大量数据，为分布在全球的客
1.微服务1.1.微服务的起源可以追溯到2008年左右1.1.1.在Amazon，“两个比萨原则”成为一个单系统组件团队
1.无服务器的魅力1.1.对于某些应用程序，负载在工作时间可能很高，而在非工作时间可能很低或者不存在1.2.其他应用程序
1.异步消息传递1.1.通信是分布式系统的基础，也是架构师需要纳入其系统设计的主要问题1.2.客户端发送请求并等待服务器
1.分布式缓存1.1.缓存存在于应用程序的许多地方1.1.1.行应用程序的CPU具有高速多级硬件缓存，可以减少相对较慢的
签名：书既能读薄也能读厚，输出才能检验输入，完成才能完善。
