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irgendwo zwischen einem Caching-System und PostgreSQL denken. Sie tei-
len Ihre Daten in verschiedene Gruppen (Buckets) auf und die Werte können
stillschweigend miteinander in Beziehung stehen. Doch Sie gehen nicht so
weit, sie in feine Komponenten zu normalisieren, wie Sie das bei einer relatio-
nalen Datenbank tun würden, da Riak keinerlei relationale Joins durchführt,
um neue Werte zusammenzusetzen.
Tag 1: Selbststudium
Finden Sie heraus
1. Legen Sie ein Lesezeichen für die Online-Dokumentation des Riak-Pro-
jekts an und sehen Sie sich die Dokumentation der REST API an.
2. Finden Sie eine gute Liste browserunterstützter MIME-Typen.
3. Sehen Sie sich die Riak-Konfiguration in
dev/dev1/etc/app.config
an
und vergleichen Sie diese mit den anderen dev-Konfigurationen.
Machen Sie Folgendes
1. Nutzen Sie
PUT
,um
animals/polly
um einen Link auf
photos/polly.jpg
zu ergänzen.
2.
POST
en Sie eine Datei mit einem MIME-Typ, den wir nicht genutzt ha-
ben (etwa
application/pdf
). Ermitteln Sie den generierten Schlüssel und
sehen Sie sich diese URL mit dem Web-Browser an.
3. Legen Sie einen neuen Bucket-Typ namens
medicines
an, fügen Sie mit-
tels
PUT
ein JPEG-Image (mit dem richtigen MIME-Typ) unter dem Schlüs-
sel
antibiotics
hinzu und verlinken Sie es mit dem (armen kranken) Ace.
3.3 Tag 2: Mapreduce und Server-Cluster
Heute tauchen wir in das Mapreduce-Framework ein, mit dem leistungsfä-
higere Queries durchgeführt werden können, als sie das Schlüssel/Wert-Pa-
radigma normalerweise bereitstellt. Wir gehen dann detaillierter auf diese
Leistungsfähigkeit ein und kombinieren die Traversierung (Link-Walking) mit
Mapreduce. Abschließend sehen wir uns die Server-Architektur von Riak an.
Sie verwendet ein neues Server-Layout, um im Bezug auf Konsistenz oder
Verfügbarkeit flexibel zu sein, selbst bei Netzwerk-Partitionen.
Populations-Skript
Wir benötigen für diesen Teil etwas mehr Daten. Zu diesem Zweck wenden wir
uns einer anderen Art von Hotel zu: einem für Menschen, nicht für Tiere. Um
