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分布式系统下的数据复制

这是关于分布式系统下的数据的思考,对于这个思维导图,重点在于单leader的分布式复制方式,因为这个是最好实现的,而且不会遇上并发写的困境,其他的不仅会遇上时间带来的读困境,而且还会面上写冲突。

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数据入门,什么是分布式系统

简介 分布式系统(Distributed System)是由集中式系统演化来的,先来看下传统的集中式系统: 就是把所有的程序、功能都集中到一台主机上,从而往外提供服务的单体应用。 为了解决集中式系统存在的缺陷问题,分布式系统诞生并逐渐演化。 定义 关于分布式系统的定义有很多,这里引用《分布式系统原理和范型》中的定义: 分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统。 目标 分布式系统的目标就是要解决集中式系统的各种缺陷,实现整个系统的高性能、高可用、可扩展。 大数据里常见的分布式系统 HDFS是分布式文件系统的其中一种(目前用得最广泛的一种),在使用HDFS的时候是非常简单的:虽然HDFS是将文件存储到不同的机器上,但是我去使用的时候是把这些文件当做,是存储在一台机器的方式去使用

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    分布式数据系统是什么?分布式数据系统具有哪些优点?

    以及分布式数据系统主要有哪些优点? 分布式数据系统是什么 分布式数据系统和集中式数据系统是相对的,是一种计算机技术和网络技术相结合的新兴产物,该系统主要包括分布式数据库管理系统分布式数据库两大类。 2、更能够适应分布式的管理应用分布式数据系统数据并不是集中的而是分布式储存的,所以如果管理较为分散的话,则更适用于这种系统。 3、系统可靠性更强。 分布式数据系统具有更可靠的系统性,而且响应速度快,能够提高办公的效率,更有益于扩展,和集成现有系统非常匹配。 上面分别为大家介绍了分布式数据系统是什么? 以及分布式数据系统主要有哪些优点,分布式数据系统和集中式数据系统相比,更适应于现在的大环境,也是公司管理数据的较优之选。

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    分布式数据存储系统kudu使用总结

    Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,专门为了对快速变化的数据进行快速的分析。 在国内,小米和神策都已经采用了kudu。 我们使用了kudu 1.3.0版本存储用户行为数据,现在已经使用了一段时间。 首先它的插入性能还是不错的,设置足够的内存以后,插入速度轻轻松松就达到了百万条每秒。 所以如果把每次的RowResult放到一个集合中,最后发现数据都一样。这个思路同事普遍认为和正常程序员思路不一样。 它的客户端缓存了过多的数据。 在一个client中open一个table以后,如果数据库的schema在外界发生了变化,从这个client上进行的数据操作,会由于schema不正确而无法操作.比如另一个client添加了一个列,前一个 这个指令集倒不是特别新,但是很多时候我们的服务器是虚拟机,有的虚拟机CPU没有这个指令集,因此无法使用kudu 5 如果频繁删除创建table,会造成master和tablet server元数据不一致造成问题

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    Databus 分布式数据库同步系统

    社区wiki主页:https://github.com/linkedin/Databus/wiki 背景 一个大型分布式系统往往存在多种的存储系统,mysql,tair,redis,memcache 功能介绍 Databus是一个实时的、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。 2011年在LinkedIn正式进入生产系统,2013年开源。 image.png 图中显示:Search Index和Read Replicas等系统是Databus的消费者。当主数据库发生写操作时,连接其上的中继系统会将数据拉到中继中。 签入在Search Index或是缓存中的Databus消费者客户端,就会从中继中拉出数据,并更新索引或缓存。 系统结构设计 ? image.png 上图中介绍了Databus系统的构成,包括中继Relay、bootstrap服务和客户端库。

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    数据开发:Apache Kafka分布式流式系统

    Kafka在大数据流式处理场景当中,正在受到越来越多的青睐,尤其在实时消息处理领域,kafka的优势是非常明显的。相比于传统的消息中间件,kafka有着更多的潜力空间。 今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。 关于Apache Kafka 本质上来说,Apache Kafka不是消息中间件的一种实现,它只是一种分布式流式系统。 Kafka也提供流式API用于实时的流处理以及连接器API用来更容易的和各种数据源集成。 关于大数据开发,Apache Kafka分布式流式系统,以上就为大家做了简单的介绍了。Kafka对实时消息流的处理,尤其是大规模实时消息流的处理,是具备显著优势的,掌握Kafka在学习当中非常重要。

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    分布式系统

    数据副本冗余数据,防止数据丢失,服务副本指多个节点提供相同服务,一个节点宕机,服务仍然可用 并发性 缺乏全局时钟:分布式系统很难定义事件的先后顺序 故障总是发生 分布式环境面临的主要问题: 通信异常:分布式系统需要各个节点之间相互通信 当发生超时时,调用方将无法确定请求是否被正确处理 节点故障 分布式事务 在单机的数据库中,实现基于ACID的事务较为容易,但是系统一旦拆分为分布式分布式事务将是一个巨大的挑战。 分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的节点,通常该事物会涉及对多个数据源和业务系统的操作。 一致性:数据在多个副本中保持一致 可用性:系统提供的服务必须一直可用,对于用户的请求在有效的时间内给出正确的响应结果 分区容错性:分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然要保证对外提供服务满足一致性和可用性 BASE理论 BASE理论指的是:基本可用,软状态,最终一致性 基本可用:指的是当分布式节点发生故障时,允许损失部分可用性,如网络延迟增加,限流降级逻辑 软状态:允许系统中的数据存在中间状态,允许副本间的数据同步存在延迟

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    数据技术分析:HDFS分布式系统介绍!

    HDFS主要用于最初由Yahoo提出的分布式文件系统,以下它的主要用途: 1、保存大数据 2、提供快速读取大数据的能力 Heroop帧的主要特征是通过将数据和计算分布在集群中的各节点服务器来实现分布式计算的目的 基本模块 HDFS:分布式文件系统(by Yahoo) Mpredues:分布式计算帧(by Google) HBCD:分布式、非关系型数据库(by Poerset ->Microsoft) Pig:HDoop 的大规模数据分析工具(by Yahoo) Hial:将数据库工具、结构化的数据文件复制到数据库表(by Facebook)中 ZooKeoler:分布式协同服务(by Yahoo) Yarn:任务调度和集群资源管理框架 在HDFS系统中,文件的内容被分割为大的block(例如128 Mbytes,根据用户的需求被配置),各block独立复制到多个Data南径中。 names psteID属于在初始化文件系统的示例时分配的不同names p纠纷ID的节点。

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    带着问题学习分布式系统数据分片

    分布式系统(尤其是分布式存储系统)需要解决的两个最主要的问题,即数据分片和数据冗余,下面这个图片形象生动的解释了其概念和区别: ? 当然,在实际的分布式系统中,数据分片和数据冗余一般都是共存的。    每个节点只负责原问题(即整个系统需要完成的任务)的一个子集,那么原问题如何拆分到多个节点?在分布式存储系统中,任务的拆分即数据分片。    ,不仅仅用于分布式缓存,在很多需要达成某种约定的地方都大显身手,在《分布式系统原理介绍》中,对lease机制有较为详细的描述,下面对lease机制进行简单介绍。 分片信息(即元数据)需要专门的服务器存储,元数据服务器是分布式存储系统的核心,因此需要提到其可用性和可靠性,为了减轻元数据服务器的压力,分布式系统中,会在其他节点缓存元数据,缓存的元数据由带来了一致性的挑战

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    数据 分布式文件系统 HDFS概念

    HDFS Hadoop Distributed File System 关键词 高度容错 高吞吐量 流式数据访问 前提与目标 前提 目标 大规模分布式系统硬件错误是常态 错误检测和快速、自动恢复实现高容错 应用更关注数据批量处理,而非用户交互处理 提高批量读取吞吐量,而非降低随机读取延迟 应用具有很大的数据集,文件大小在G-T字节 通过横向扩展集群节点,提高整体数据传输带宽 假定应用满足“一次写入多次读取 ”的文件访问模型 数据一致性 移动计算比移动数据更划算 将计算移动到数据附近,降低拷贝数据产生的网络阻塞 异构软硬件平台 可移植性 缺点 不适合低延迟数据访问 不适合大量小文件存储 不支持并发写入 不支持文件随机修改 Namenode 中心服务器,负责管理文件系统命名空间,客户端访问,管理数据块到Datanode的映射。 Metadata 元数据,保存文件系统中所有目录和文件信息 Block 数据块,最小存储单元,大小固定(默认128m),默认3个副本

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    数据开发:Flume分布式日志系统简介

    在企业级的平台系统当中,对于日志的收集和分析,一方面对于运维优化有着相应的作用,另一方面日志数据,作为大数据的一种形式,也蕴含着诸多价值。 今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲,Flume分布式日志系统。 Flume出自Cloudera公司,现如今已经是Apache的顶级项目。 市面上与Flume相似的日志收集系统还有Facebook Scribe、Apache Chuwka等。但是在大数据平台系统当中,Flume的应用程度还是占据主流市场的。 Storage是存储系统,可以是一个普通File,也可以是HDFS、Hive、HBase、分布式存储等。 关于大数据开发学习,Flume分布式日志系统,以上就为大家做了简单的介绍了。Flume组件在大数据技术生态当中占据重要位置,因而在大数据学习当中,也需要给以足够的重视。

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    分布式系统技术:存储之数据

    值 2019 年末,PingCAP 联合 InfoQ 共同策划出品“分布式系统前沿技术”专题, 邀请转转、Pulsar、微众银行、UCloud、知乎、贝壳金服等技术团队共同参与,从数据库、硬件、测试、运维等角度 系列一:存储之数据库篇  回看这几年,分布式系统领域出现了很多新东西,特别是云和 AI 的崛起,让这个过去其实不太 sexy 的领域一下到了风口浪尖,在这期间诞生了很多新技术、新思想,让这个古老的领域重新焕发生机 站在 2010s 的尾巴上,我想跟大家一起聊聊分布式系统令人振奋的进化路程,以及谈一些对 2020s 的大胆猜想。 无论哪个时代,存储都是一个重要的话题,今天先聊聊数据库。 作为一个分布式系统工程师,我对任何不能水平扩展的架构都会觉得不太优雅。 分布式SQL数据库登上舞台 ACID全面回归    回想几年前 NoSQL 最风光的时候,大家恨不得将一切系统都使用 NoSQL 改造,虽然易用性、扩展性和性能都不错,但是多数 NoSQL 系统都抛弃掉了数据库最重要的一些东西

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    什么是分布式系统,如何学习分布式系统

    如果是最终一致性,那么就需要处理数据冲突的情况。 CAP、FLP这些理论告诉我们,在分布式系统中,没有最佳的选择,都是需要权衡,做出最合适的选择。 分布式系统特性与衡量标准 透明性:使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的,也不关心读到的数据来自哪个节点。 组件、理论、协议 假设这是一个对外提供服务的大型分布式系统,用户连接到系统,做一些操作,产生一些需要存储的数据,那么在这个过程中,会遇到哪些组件、理论与协议呢 用一个请求串起来 用户使用Web、APP、 简单的请求,比如读取数据,那么很可能是有缓存的,即分布式缓存,如果缓存没有命中,那么需要去数据库拉取数据。对于复杂的请求,可能会调用到系统中其他的服务。 那么这个时候就需要分布式存储:将数据进行划分放在不同的节点上,同时,为了防止数据的丢失,每一份数据会保存多分。 传统的关系型数据库是单点存储,为了在应用层透明的情况下分库分表,会引用额外的代理层。

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    常见分布式应用系统设计图解(十一):数据监控系统

    这篇是讲数据监控系统的,常见的包括 Datadog 和 Prometheus 等等。一个比较完整的数据监控系统要包括数据采集和数据展示两个部分。在此基础上,还可以具备告警和其它数据处理的功能。 对于监控的数据, 通常包括两类,一类是操作系统层面的数据,比如 CPU、内存、IO 等等;还有一类是应用相关的数据,这些数据就具备明确的业务意义了。 大体上,图中虚线表示控制流,而实现表示实际的统计数据流向。 用户通过 Web UI 来查看数据、定义规则,这些元信息存储在图中上方的元数据库中。 这个队列或是数据流有多个订阅者,它们从中读取数据并执行相应的操作,比如生成压缩数据,或者生成时序数据。 时序数据既可以被用作主要的数据展示数据来源,又可以被 Monitoring Service 拿来用作告警的判断之用。

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    数据开发:分布式文件存储系统简介

    在分布存储式存储技术体系当中,分布式文件存储是其中的分类之一,也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气,Hadoop原生的HDFS分布式文件系统,也广泛为人所知。 但是分布式文件存储系统,并非只有HDFS。今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统分布式文件系统,可以说是分布式系统下的一个子集,这里我们选取市场应用比较广泛的几款产品,HDFS、Ceph、FastDFS以及MooseFS来做简单的分析—— HDFS 如上所说,HDFS是分布式文件系统当中人气非常高的一个 ,将数据读写分配到所有的服务器上,加速读写性能 实现了软RAID,增强系统的并发处理能力及数据容错恢复能力 数据恢复比较容易,增强系统的可用性。 分布式文件系统,是解决大数据存储问题的重要底层支持,对于市场主流分布式存储产品,需要有相应的了解才行。

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    关系型数据分布式处理系统:Cobar

    Cobar简介 Cobar是关系型数据分布式处理系统,它可以在分布式的环境下像传统数据库一样为您提供海量数据服务。 快速启动场景 系统对外提供的数据库名是dbtest,并且其中有两张表tb1和tb2。 tb1表的数据被映射到物理数据库dbtest1的tb1上。 tb2表的一部分数据被映射到物理数据库dbtest2的tb2上,另外一部分数据被映射到物理数据库dbtest3的tb2 上。 如下图所示: ? 对于拆分表(一个表的数据被映射到多个MySQL数据库),不能更新已有记录的拆分字段(分库字段)值。 只支持MySQL数据节点。 对于拆分表,插入操作须给出列名,必须包含拆分字段。

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    分布式系统分布式事务

    分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时,首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据数据分区:把数据块放在不同的服务器上,采用一致性hash; 数据镜像:让所有服务器都有相同的数据,提供相同的服务; 第一种问题,单台机器出现问题,会存在数据丢失的问题。 数据服务的高可用只能通过第二种方式完成数据冗余存储。存储节点越多,跨服务的事务数据一致性就越复杂。 数据不丢失,通过冗余手段,数据的分区都需要数据冗余处理。 这就是数据副本:出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。 结论: 数据高可用,需要写多份数据; 多份数据存在数据一致性问题; 数据一致性引发性能问题; 一致性模型: 弱一致性:写入一个新值,读操作在数据副本上可能读出来,也可能读不出来。

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    分布式系统简介

    现在工作中发现大数据技术的底层还是分布式系统,那么重新拾起,总结下~ 一、分布式系统简介 分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统。 访问透明性:对不同数据表示形式以及资源访问方式的隐藏。 位置透明性:用户无法判别资源在系统中的物理位置。 迁移透明性:如果一个分布式系统中的资源移动不会影响该资源的访问方式,就可以说这种分布式系统能够提供迁移透明性。 资源层:负责管理单个资源,直接调用光线层可用的接口,如生成一个进程或读取数据等。因此,资源层可以看做是负责访问控制,因而依赖于连接层的认证功能。    参考文献:《分布式系统原理与泛型》

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    分布式图片系统

    ,如何保证7x24小时的高可靠性服务,在这个契机下,我们推出了分布式图片系统。 ,提高了系统的响应速度并避免了资源的重复执行,造成浪费,提高了系统利用率 图片数据源采用了多套方案实现,为使公司原有业务、新开发业务能快速使用分布式图片系统提供支持,减少了使用系统的复杂性 其中一种数据数据源采用了高性能的 TFS分布式图片存储系统,利用多个数据节点,产生同一份数据的多份冗余备份,提高了数据的安全性,为遇到故障时数据的快速恢复提供了支持 能够应对客户端日益变化的希望获取各种图片尺寸的诉求,执行即时压缩和图片处理算法 整体系统采用模块化划分,将系统分为各个部分,减少了系统的耦合性,增强了每个模块的独立性,整个系统采用分布式部署结构,防止单点结构的出现,为防止系统出现雪崩提供支持 项目的目的 a). 前端模块-Nginx 使用nginx自定义module,接收http请求,在自定义module的handler中调用分布式图片实现。

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    分布式系统入门

    一、什么是分布式系统分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅是通过消息传递进行通信和协调的系统。 首先分布式系统一定是由多个节点组成的系统,一般来说一个节点就是我们的一台计算机;然后这些节点不是孤立的,而是相互连通的;最后,这些连通的节点上部署了我们的组件,并且互相之间的操作会有协同。 集中式的系统具有明显的单点问题。大型主机虽然在性能和稳定性方面表现卓越,但是一旦出现了故障,那么整个系统都将处于不可用状态,其后果相当严重。 三、分布式系统基础知识 ? 四、分布式系统中有哪些难点? 面对故障独立性:在分布式系统中,整个系统的一部分有问题而其他部分正常是经常发生的情况,我们称之为故障独立性。 事务和数据一致性的挑战 在数据库理论中我们都了解过ACID,但是在分布式数据库中,数据分散在各台不同的机器上,如何对这些数据进行分布式的事务处理具有非常大的挑战。

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      分布式数据库(TDSQL)是腾讯打造的一款分布式数据库产品,具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性,同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施,为用户提供完整的分布式数据库解决方案。

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