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全球级的分布式数据库 Google Spanner原理

全球级的分布式数据库 Google Spanner原理
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红薯发表于9-20 08:34 1个月前, 44回/13733阅, 最后回答: 1个月前

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Google Spanner简介

Spanner 是Google的全球级的分布式数据库(Globally-Distributed Database) 。Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级,可以扩展到数百万的机器,数已百计的数据中心,上万亿的行。更给力的是,除了夸张的扩展性之外,他还能同时通过同步复制和多版本来满足外部一致性,可用性也是很好的。冲破CAP的枷锁,在三者之间完美平衡。

Spanner是个可扩展,多版本,全球分布式还支持同步复制的数据库。他是Google的第一个可以全球扩展并且支持外部一致的事务。Spanner能做到这些,离不开一个用GPS和原子钟实现的时间API。这个API能将数据中心之间的时间同步精确到10ms以内。因此有几个给力的功能:无锁读事务,原子schema修改,读历史数据无block。

EMC中国研究院实时紧盯业界动态,Google最近发布的一篇论文《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》, 笔者非常感兴趣,对Spanner进行了一些调研,并在这里分享。由于Spanner并不是开源产品,笔者的知识主要来源于Google的公开资料,通过现有公开资料仅仅只能窥得Spanner的沧海一粟,Spanner背后还依赖有大量Google的专有技术。

下文主要是Spanner的背景,设计和并发控制。

Spanner背景

要搞清楚Spanner原理,先得了解Spanner在Google的定位。

从上图可以看到。Spanner位于F1和GFS之间,承上启下。所以先提一提F1和GFS。

F1

和众多互联网公司一样,在早期Google大量使用了Mysql。Mysql是单机的,可以用Master-Slave来容错,分区来扩展。但是需要大量的手工运维工作,有很多的限制。因此Google开发了一个可容错可扩展的RDBMS——F1。和一般的分布式数据库不同,F1对应RDMS应有的功能,毫不妥协。起初F1是基于Mysql的,不过会逐渐迁移到Spanner。

F1有如下特点:

·7×24高可用。哪怕某一个数据中心停止运转,仍然可用。

·可以同时提供强一致性和弱一致。

·可扩展

·支持SQL

·事务提交延迟50-100ms,读延迟5-10ms,高吞吐

众所周知Google BigTable是重要的NoSql产品,提供很好的扩展性,开源世界有HBase与之对应。为什么Google还需要F1,而不是都使用BigTable呢?因为BigTable提供的最终一致性,一些需要事务级别的应用无法使用。同时BigTable还是NoSql,而大量的应用场景需要有关系模型。就像现在大量的互联网企业都使用Mysql而不愿意使用HBase,因此Google才有这个可扩展数据库的F1。而Spanner就是F1的至关重要的底层存储技术。

Colossus(GFS II)

Colossus也是一个不得不提起的技术。他是第二代GFS,对应开源世界的新HDFS。GFS是著名的分布式文件系统。

初代GFS是为批处理设计的。对于大文件很友好,吞吐量很大,但是延迟较高。所以使用他的系统不得不对GFS做各种优化,才能获得良好的性能。那为什么Google没有考虑到这些问题,设计出更完美的GFS ?因为那个时候是2001年,Hadoop出生是在2007年。如果Hadoop是世界领先水平的话,GFS比世界领先水平还领先了6年。同样的Spanner出生大概是2009年,现在我们看到了论文,估计Spanner在Google已经很完善,同时Google内部已经有更先进的替代技术在酝酿了。笔者预测,最早在2015年才会出现Spanner和F1的山寨开源产品。

Colossus是第二代GFS。Colossus是Google重要的基础设施,因为他可以满足主流应用对FS的要求。Colossus的重要改进有:

·优雅Master容错处理(不再有2s的停止服务时间)

·Chunk大小只有1MB (对小文件很友好)

·Master可以存储更多的Metadata(当Chunk从64MB变为1MB后,Metadata会扩大64倍,但是Google也解决了)

Colossus可以自动分区Metadata。使用Reed-Solomon算法来复制,可以将原先的3份减小到

1.5份,提高写的性能,降低延迟。客户端来复制数据。具体细节笔者也猜不出。

与BigTable,Megastore对比

Spanner主要致力于跨数据中心的数据复制上,同时也能提供数据库功能。在Google类似的系统有BigTable和Megastore。和这两者相比,Spanner又有什么优势呢。

BigTable在Google得到了广泛的使用,但是他不能提供较为复杂的Schema,还有在跨数据中心环境下的强一致性。Megastore 有类RDBMS的数据模型,同时也支持同步复制,但是他的吞吐量太差,不能适应应用要求。Spanner不再是类似BigTable的版本化key-value存储,而是一个“临时多版本”的数据库。何为“临时多版本”,数据是存储在一个版本化的关系表里面,存储的时间数据会根据其提交的时间打上时间戳,应用可以访问到较老的版本,另外老的版本也会被垃圾回收掉。

Google官方认为Spanner是下一代BigTable,也是Megastore的继任者。

Google Spanner设计

功能

从高层看Spanner是通过Paxos状态机将分区好的数据分布在全球的。数据复制全球化的,用户可以指定数据复制的份数和存储的地点。Spanner可以在集群或者数据发生变化的时候将数据迁移到合适的地点,做负载均衡。用户可以指定将数据分布在多个数据中心,不过更多的数据中心将造成更多的延迟。用户需要在可靠性和延迟之间做权衡,一般来说复制1,2个数据中心足以保证可靠性。

作为一个全球化分布式系统,Spanner提供一些有趣的特性。

·应用可以细粒度的指定数据分布的位置。精确的指定数据离用户有多远,可以有效的控制读延迟(读延迟取决于最近的拷贝)。指定数据拷贝之间有多远,可以控制写的延迟(写延迟取决于最远的拷贝)。还要数据的复制份数,可以控制数据的可靠性和读性能。(多写几份,可以抵御更大的事故)

·Spanner还有两个一般分布式数据库不具备的特性:读写的外部一致性,基于时间戳的全局的读一致。这两个特性可以让Spanner支持一致的备份,一致的MapReduce,还有原子的Schema修改。

这写特性都得益有Spanner有一个全球时间同步机制,可以在数据提交的时候给出一个时间戳。因为时间是系列化的,所以才有外部一致性。这个很容易理解,如果有两个提交,一个在T1,一个在T2。那有更晚的时间戳那个提交是正确的。

这个全球时间同步机制是用一个具有GPS和原子钟的TrueTime API提供了。这个TrueTime API能够将不同数据中心的时间偏差缩短在10ms内。这个API可以提供一个精确的时间,同时给出误差范围。Google已经有了一个TrueTime API的实现。笔者觉得这个TrueTimeAPI 非常有意义,如果能单独开源这部分的话,很多数据库如MongoDB都可以从中受益。

体系结构

Spanner由于是全球化的,所以有两个其他分布式数据库没有的概念。

·Universe。一个Spanner部署实例称之为一个Universe。目前全世界有3个。一个开发,一个测试,一个线上。因为一个Universe就能覆盖全球,不需要多个。

·Zones. 每个Zone相当于一个数据中心,一个Zone内部物理上必须在一起。而一个数据中心可能有多个Zone。可以在运行时添加移除Zone。一个Zone可以理解为一个BigTable部署实例。

如图所示。一个Spanner有上面一些组件。实际的组件肯定不止这些,比如TrueTime API Server。如果仅仅知道这些知识,来构建Spanner是远远不够的。但Google都略去了。那笔者就简要介绍一下。

·Universemaster: 监控这个universe里zone级别的状态信息

·Placement driver:提供跨区数据迁移时管理功能

·Zonemaster:相当于BigTable的Master。管理Spanserver上的数据。

·Location proxy:存储数据的Location信息。客户端要先访问他才知道数据在那个Spanserver上。

·Spanserver:相当于BigTable的ThunkServer。用于存储数据。

可以看出来这里每个组件都很有料,但是Google的论文里只具体介绍了Spanserver的设计,笔者也只能介绍到这里。下面详细阐述Spanserver的设计。

Spanserver

本章详细介绍Spanserver的设计实现。Spanserver的设计和BigTable非常的相似。参照下图

从下往上看。每个数据中心会运行一套Colossus (GFS II) 。每个机器有100-1000个tablet。Tablet概念上将相当于数据库一张表里的一些行,物理上是数据文件。打个比方,一张1000行的表,有10个tablet,第1-100行是一个tablet,第101-200是一个tablet。但和BigTable不同的是BigTable里面的tablet存储的是Key-Value都是string,Spanner存储的Key多了一个时间戳:

(Key: string, timestamp: int64) ->string。

因此spanner天生就支持多版本,tablet在文件系统中是一个B-tree-like的文件和一个write-ahead日志。

每个Tablet上会有一个Paxos状态机。Paxos是一个分布式一致性协议。Table的元数据和log 都存储在上面。Paxos会选出一个replica做leader,这个leader的寿命默认是10s,10s后重选。

Leader就相当于复制数据的master,其他replica的数据都是从他那里复制的。读请求可以走任意的replica,但是写请求只有去leader。这些replica统称为一个paxos group。

每个leader replica的spanserver上会实现一个lock table还管理并发。Lock table记录了两阶段提交需要的锁信息。但是不论是在Spanner还是在BigTable上,但遇到冲突的时候长时间事务会将性能很差。所以有一些操作,如事务读可以走lock table,其他的操作可以绕开lock table。

每个leader replica的spanserver上还有一个transaction manager。如果事务在一个paxos group 里面,可以绕过transaction manager。但是一旦事务跨多个paxos group,就需要transaction manager来协调。其中一个Transactionmanager被选为leader,其他的是slave听他指挥。这样可以保证事务。

Directories and Placement

之所以Spanner比BigTable有更强的扩展性,在于Spanner还有一层抽象的概念directory, directory是一些key-value的集合,一个directory里面的key有一样的前缀。更妥当的叫法是bucketing。Directory是应用控制数据位置的最小单元,可以通过谨慎的选择Key的前缀来控制。据此笔者可以猜出,在设计初期,Spanner是作为F1的存储系统而设立,甚至还设计有类似directory的层次结构,这样的层次有很多好处,但是实现太复杂被摒弃了。

Directory作为数据放置的最小单元,可以在paxos group里面移来移去。Spanner移动一个directory一般出于如下几个原因:

·一个paxos group的负载太大,需要切分

·将数据移动到access更近的地方

·将经常同时访问的directory放到一个paxos group里面

Directory可以在不影响client的前提下,在后台移动。移动一个50MB的directory大概需要的几秒钟。

那么directory和tablet又是什么关系呢。可以理解为Directory是一个抽象的概念,管理数据的单元;而tablet是物理的东西,数据文件。由于一个Paxos group可能会有多个directory,所以spanner的tablet实现和BigTable的tablet实现有些不同。BigTable的tablet是单个顺序文件。Google有个项目,名为Level DB,是BigTable的底层,可以看到其实现细节。而Spanner的tablet可以理解是一些基于行的分区的容器。这样就可以将一些经常同时访问的directory放在一个tablet里面,而不用太在意顺序关系。

在paxos group之间移动directory是后台任务。这个操作还被用来移动replicas。移动操作设计的时候不是事务的,因为这样会造成大量的读写block。操作的时候是先将实际数据移动到指定位置,然后再用一个原子的操作更新元数据,完成整个移动过程。

Directory还是记录地理位置的最小单元。数据的地理位置是由应用决定的,配置的时候需要指定复制数目和类型,还有地理的位置。比如(上海,复制2份;南京复制1分) 。这样应用就可以根据用户指定终端用户实际情况决定的数据存储位置。比如中国队的数据在亚洲有

3份拷贝, 日本队的数据全球都有拷贝。

前面对directory还是被简化过的,还有很多无法详述。

数据模型

Spanner的数据模型来自于Google内部的实践。在设计之初,Spanner就决心有以下的特性:

·支持类似关系数据库的schema

·Query语句

·支持广义上的事务

为何会这样决定呢?在Google内部还有一个Megastore,尽管要忍受性能不够的折磨,但是在Google有300多个应用在用它,因为Megastore支持一个类似关系数据库的schema,而且支持同步复制(BigTable只支持最终一致的复制) 。使用Megastore的应用有大名鼎鼎的Gmail, Picasa, Calendar, Android Market和AppEngine。而必须对Query语句的支持,来自于广受欢迎的Dremel,笔者不久前写了篇文章来介绍他。最后对事务的支持是比不可少了,BigTable在Google内部被抱怨的最多的就是其只能支持行事务,再大粒度的事务就无能为力了。Spanner的开发者认为,过度使用事务造成的性能下降的恶果,应该由应用的开发者承担。应用开发者在使用事务的时候,必须考虑到性能问题。而数据库必须提供事务机制,而不是因为性能问题,就干脆不提供事务支持。

数据模型是建立在directory和key-value模型的抽象之上的。一个应用可以在一个universe 中建立一个或多个database,在每个database中建立任意的table。Table看起来就像关系型数据库的表。有行,有列,还有版本。Query语句看起来是多了一些扩展的SQL语句。

Spanner的数据模型也不是纯正的关系模型,每一行都必须有一列或多列组件。看起来还是Key-value。主键组成Key,其他的列是Value。但这样的设计对应用也是很有裨益的,应用可以通过主键来定位到某一行。

上图是一个例子。对于一个典型的相册应用,需要存储其用户和相册。可以用上面的两个SQL来创建表。Spanner的表是层次化的,最顶层的表是directory table。其他的表创建的时候,可以用interleave in parent来什么层次关系。这样的结构,在实现的时候,Spanner可以将嵌套的数据放在一起,这样在分区的时候性能会提升很多。否则Spanner 无法获知最重要的表之间的关系。

TrueTime

TrueTime API 是一个非常有创意的东西,可以同步全球的时间。上表就是TrueTime API。TT.now()可以获得一个绝对时间TTinterval,这个值和UnixTime是相同的,同时还能够得到一个误差e。TT.after(t)和TT.before(t)是基于TT.now()实现的。

那这个TrueTime API实现靠的是GFS和原子钟。之所以要用两种技术来处理,是因为导致这两个技术的失败的原因是不同的。GPS会有一个天线,电波干扰会导致其失灵。原子钟很稳定。当GPS失灵的时候,原子钟仍然能保证在相当长的时间内,不会出现偏差。

实际部署的时候。每个数据中心需要部署一些Master机器,其他机器上需要有一个slave进程来从Master同步。有的Master用GPS,有的Master用原子钟。这些Master物理上分布的比较远,怕出现物理上的干扰。比如如果放在一个机架上,机架被人碰倒了,就全宕了。另外原子钟不是并很贵。Master自己还会不断比对,新的时间信息还会和Master自身时钟的比对,会排除掉偏差比较大的,并获得一个保守的结果。最终GPS master提供时间精确度很高,误差接近于0。

每个Slave后台进程会每个30秒从若干个Master更新自己的时钟。为了降低误差,使用Marzullo算法。每个slave还会计算出自己的误差。这里的误差包括的通信的延迟,机器的负载。如果不能访问Master,误差就会越走越大,知道重新可以访问。

Google Spanner并发控制

Spanner使用TrueTime来控制并发,实现外部一致性。支持以下几种事务。

·读写事务

·只读事务

·快照读,客户端提供时间戳

·快照读,客户端提供时间范围

例如一个读写事务发生在时间t,那么在全世界任何一个地方,指定t快照读都可以读到写入的值。

上表是Spanner现在支持的事务。单独的写操作都被实现为读写事务;单独的非快照被实现为只读事务。事务总有失败的时候,如果失败,对于这两种操作会自己重试,无需应用自己实现重试循环。

时间戳的设计大大提高了只读事务的性能。事务开始的时候,要声明这个事务里没有写操作,只读事务可不是一个简单的没有写操作的读写事务。它会用一个系统时间戳去读,所以对于同时的其他的写操作是没有Block的。而且只读事务可以在任意一台已经更新过的replica 上面读。

对于快照读操作,可以读取以前的数据,需要客户端指定一个时间戳或者一个时间范围。Spanner会找到一个已经充分更新好的replica上读取。

还有一个有趣的特性的是,对于只读事务,如果执行到一半,该replica出现了错误。客户端没有必要在本地缓存刚刚读过的时间,因为是根据时间戳读取的。只要再用刚刚的时间戳读取,就可以获得一样的结果。

读写事务

正如BigTable一样,Spanner的事务是会将所有的写操作先缓存起来,在Commit的时候一次提交。这样的话,就读不出在同一个事务中写的数据了。不过这没有关系,因为Spanner 的数据都是有版本的。

在读写事务中使用wound-wait算法来避免死锁。当客户端发起一个读写事务的时候,首先是读操作,他先找到相关数据的leader replica,然后加上读锁,读取最近的数据。在客户端事务存活的时候会不断的向leader发心跳,防止超时。当客户端完成了所有的读操作,并且缓存了所有的写操作,就开始了两阶段提交。客户端闲置一个coordinator group,并给每一个leader发送coordinator的id和缓存的写数据。

leader首先会上一个写锁,他要找一个比现有事务晚的时间戳。通过Paxos记录。每一个相关的都要给coordinator发送他自己准备的那个时间戳。

Coordinatorleader一开始也会上个写锁,当大家发送时间戳给他之后,他就选择一个提交时间戳。这个提交的时间戳,必须比刚刚的所有时间戳晚,而且还要比TT.now()+误差时间还有晚。这个Coordinator将这个信息记录到Paxos。

在让replica写入数据生效之前,coordinator还有再等一会。需要等两倍时间误差。这段时间也刚好让Paxos来同步。因为等待之后,在任意机器上发起的下一个事务的开始时间,

都比如不会比这个事务的结束时间早了。然后coordinator将提交时间戳发送给客户端还有其他的replica。他们记录日志,写入生效,释放锁。

只读事务

对于只读事务,Spanner首先要指定一个读事务时间戳。还需要了解在这个读操作中,需要访问的所有的读的Key。Spanner可以自动确定Key的范围。

如果Key的范围在一个Paxos group内。客户端可以发起一个只读请求给group leader。leader 选一个时间戳,这个时间戳要比上一个事务的结束时间要大。然后读取相应的数据。这个事务可以满足外部一致性,读出的结果是最后一次写的结果,并且不会有不一致的数据。

如果Key的范围在多个Paxos group内,就相对复杂一些。其中一个比较复杂的例子是,可以遍历所有的group leaders,寻找最近的事务发生的时间,并读取。客户端只要时间戳在TT.now().latest之后就可以满足要求了。

最后的话

本文介绍了GoogleSpanner的背景,设计和并发控制。希望不久的将来,会有开源产品出现。原文出处:全球级的分布式数据库Google Spanner原理

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要:当前,互联网用户规模不断扩大,这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展,我国 海量数据快速增长,数据量年均增速超过50%,预计到2020年,数据总量全球 占比将达到20%,成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率,同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词:海量数据;数据库系统 1.传统数据库: 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中,每种记 录类型都由一个节点表示,并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点,但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此,与层次模型相比,网格结构更具通用性,可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立,是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展,数据存储层缺乏良好的可扩展性,难以应对应用层的高并发数据访问。过去,银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面,主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈,越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验,而且有利于增强自身的技术储备,以满足互联网时代的市场竞争。因此,对于银行业来说,以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念: 分布式数据库系统:分布式数据库由一组数据组成,这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上(也称为站点),逻辑上属于同一个系统。 (1)分布性:数据库中的数据不是存储在同一个地方,更准确地说,它不是 存储在同一台计算机存储设备中,这可以与集中数据库区别开来。 (2)逻辑整体性:这些数据在逻辑上是相互连接和集成的(逻辑上就像一个 集中的数据库)。 分布式数据库的精确定义:分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机

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分布式数据库系统复习题

一、何为分布式数据库系统?一个分布式数据库系统有哪些特点? 答案:分布式数据库系统通俗地说,是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来,共同组成一个统一的数据库系统。因此,分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点: 物理分布性,即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上,而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上,而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性,分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中,但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体,它们被分布式数据库系统的所有用户共享,并由一个分布式数据库管理系统统一管理,它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性,也称为场地自治性,各站点上的数据由本地的DBMS管理,具有自治处理能力,完成本站点的应用,这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外,由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点,即:数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的,国内分为四层: 全局外层:全局外模式,是全局应用的用户视图,所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集,表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层:全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性,与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样,全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片,定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略,定义各片段的物理存放站点。 局部概念层:局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层:局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述,类同集中式数据库中的内模式,但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述,还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性,举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性,指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样,不必关心全局数据的分布情况,包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况,以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配,各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。

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数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么?大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势,可以从以下几个方面进行阐述: (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据,另外,最后条数据是系统的输 入,不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先,打开SQL SERVER 2005数据库软件,然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签,在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令,并命名数据库的名称为YxqDatabase,单击确定,如下图所示。 然后,在新建的数据库YxqDatabas中,根据题目要求新建表,相应的表属性见下图所示。

各个国家的谷歌后缀

a , 安道尔 ae : United Arab Emirates , 阿联酋 af : Afghanistan , 阿富汗 ag : Antigua and Barbuda , 安提瓜和巴布达ai : Anguilla , 安格拉 al : Albania , 阿尔巴尼亚 am : Armenia , 亚美尼亚 an : Netherlands Antilles , 荷兰属地 ao : Angola , 安哥拉 aq : Antarctica , 南极洲 ar : Argentina , 阿根廷 as : American Samoa , 东萨摩亚 at : Austria , 奥地利 au : Australia , 澳大利亚 aw : Aruba , 阿鲁巴 az : Azerbaijan , 阿塞拜疆 ba : Bosnia Hercegovina , 波黑 bb : Barbados , 巴巴多斯 bd : Bangladesh , 孟加拉国 be : Belgium , 比利时 bf : Burkina Faso , 布基纳法索 bg : Bulgaria , 保加利亚 bh : Bahrain , 巴林 bi : Burundi , 布隆迪 bj : Benin , 贝宁 bm : Bermuda , 百慕大 bn : Brunei Darussalam , 文莱达鲁萨兰国bo : Bolivia , 玻利维亚 br : Brazil , 巴西 bs : Bahamas , 巴哈马 bt : Bhutan , 不丹 bv : Bouvet Island , 布韦群岛 bw : Botswana, 伯兹瓦纳 by : Belarus, 白俄罗斯 bz : Belize , 伯利兹 ca : Canada , 加拿大 cc : Cocos Islands , 科科斯群岛

分布式数据库管理系统简介

分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库: 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种:一种是物理上分布的,但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的,也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的,这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库,比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS和分布式数据库(DDB)。 在分布式数据库系统中,一个应用程序可以对数据库进行透明操作,数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体:即在用户面前为单个逻辑数据库,在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲,不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看,一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样,用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上,有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样,用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件,该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用,该结点称为客户。在ORACL客户, 执行数据库应用,可存取数据信息和与用户交互。在服务器,执行ORACL软件,处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上,但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时,更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如: 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器,不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库,好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理,称为场地自治性。场地自治性有下列好处: ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。

大型数据库_大作业

南京邮电大学计算机学院 《大型数据库技术》Course Project 姓名:班级:学号: 团队:1~2人一组,鼓励1人一组 期限:2016年6月17日(2人一组:2016年6月12日) 报告提交地点:课上(6月12日),学科楼6号楼541(6月17日) 题目:利用MySQL实现一个类似美团外卖的外卖订单的数据库管理系统,具体任务如下。 1)结合数据库系统概论的知识,设计外卖订单的数据库管理系统的关系(schema),至少应该包括商户管理,商品管理,客户管理,订单管理等四部分。(注意:在商户管理中应该包括商户外卖订单收入总额字段,客户管理中应包括客户外卖订单消费总额字段。) 2)简单描述以下的具体流程场景,设计相应的SQL语句,并验证结果, a) 商户插入,修改自身信息 b) 商户插入,修改商品信息 c) 客户插入,修改客户信息 3)简述以下的具体流程场景,设计相应的SQL语句,并验证结果, 多用户场景下,客户下订单,商户接订单的具体流程。(注意:需要更新商户的收入总额,客户的消费总额,不考虑订单失败的情况。) 4)简述的下列后台统计对账功能,设计相应的SQL语句,并验证结果, a)判断商户收入总额,客户消费总额是否与订单管理中相关订单中的总额一致 b)统计近一月的收入总额最多的商户,及其所有商品中订单总金额最多的商品。 (注意:可以假设一张订单只有一种商品,鼓励去除此假设。) 5)简单描述以下的具体流程场景,设计相应的SQL语句,并验证结果, 如何通过触发器来实现订单管理的复制,即创建订单管理的一张镜像表。 6)简述下列问题的解决方案,如果有对应的SQL语句,需要设计相应的SQL语句,并验证结果。 a) 当订单表中数据过多时的处理策略 b) 对数据库系统的备份和恢复策略 报告内容: 报告应由6部分组成,每部分对应与上述一个任务,并附有章节目录。在每一部分需要简述本部分的需求,具体操作流程,以及流程中操作对应的SQL语句,并验证结果(模拟数据,结果截图),以及其它,如schema关系图等有利于方案说明的信息。 如果是2人一组,需要写清楚每个人的分工情况。

如何开拓海外市场

开拓海外市场 如何开拓海外市场 一、要成功打开国际市场,以下几个方面是要考虑到得: (1)产品信息和一般性的市场了解 (2)客户和特定的市场开发 下面具体分析以上两个方面: (2)产品信息和一般性的市场了解 --知道你的产品的成本构成、各个环节的费用和利润空间,如果客人要求降价,可以降价的幅度和节省成本的环节 --质量和价格是决定最终能否成交的前提 --为你的产品选择市场和特定买家 (3)国际市场产品的价格定位 --了解市场的批发/零售价差-----一般零售店的价格是进价成本的一倍 --了解市场的进口/批发的价差----一般批发商卖给零售商时毛利通常在20%以上 --一般而言百货公司或大型连锁店的售价是其进货价的2.5倍以上 二、如何开拓海外市场,寻找行业客源 寻求客户的渠道有很多种,从原来的参加海外展会,联系对外贸易推广公司,发展到现今的电子商务和直接的网络搜索,以及各种形式和规模的国外买家采购配对会,直至寻求市场等。 (一)、第一种方法:通过朋友找客户 (1)通过朋友介绍寻找客户其优势在哪里? 通过熟人朋友介绍认识,总会比对完全陌生一无所知的人多一些信任,对其背景也有一定的了解,可以有针对性地抓住重点,有利于进一步发展。而且朋友也必定是经过思考,在分析具有可能性的前提下,下会向当事人引荐或推介。对外贸人员来说,通过这种式很多时候可以很快达到正面拜访或直接洽业务的阶除段,从而避免将很多时间和精力浪费在盲目搜索,猜测和试探上面。 那又如何着手,怎样才通过过朋友找到客户呢?关键点就是通过朋友达到对有价值信息的收集并应用。前提是要保证你的工作背景信息已提前为朋友所了解。 (2)如何维持和朋友的联系 首先,必须保证和朋友有经常性的真诚的沟通和交流。 个人专业素质和态度同样非常重要。在专业素质上,应有扎实的基础和丰富的背景经验作支撑。在心理上保持允许的自信去面对朋友(包括其公司专业人士)或者其引荐的潜在客户,并且需要对潜在客户有较强的专业判断能力。而在个人态度上,则要表现出适度的谦虚。 要保证对朋友的尊重和互利。不要总是对对方谈论自己想要什么,也一定要从对方角度出发,考虑到对方的心理需求和利益,不能让朋友因为帮助你而使其在心理上或不是现实中遭遇困难或损失。更不能不合情理地强人所难。

EMC Greenplum分布式数据库简介-v

EMC Greenplum数据库简介 Greenplum 是2002年开始成立研发团队的,核心技术团队成员来自各个顶级数据库公司和大规模并行计算公司的资深软件架构师,例如:Oracle, Teradata, Tandem, Microsoft SQL Server, Informix。 Greenplum数据库软件是业内首创的无共享、大规模并行处理(massively parallel processing (MPP))的数据库软件产品,它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果:包括无共享/MPP,按列存储数据库,数据库内压缩,MapReduce,永不停机扩容,多级容错等等。该数据库软件被业界认可为扩展能力最大的分析型(OLAP)数据库软件。已有500多家世界级重大客户采用该软件,例如:NYSE,NASDAQ,FINRA,AIG,AMEX,CIA,德意志银行,美国联邦储备委员会,支付宝,NTT-DoCoMo,T-Mobile,Skype,WalMart,中国联通,太平洋保险等。这些客户中大多数Greenplum数据仓库所管理的数据量都超过100TB,其中,全球最大的有6500TB,中国最大的有1000TB。每一天,全球有数亿级的用户在直接、间接用到Greenplum发明的数据库平台。 Greenplum 分布式数据仓库软件特性介绍 Greenplum数据仓库软件是业界首创将大规模并行计算技术,应用到了数据库软件领域。该类技术同样应用在Google搜索引擎的中。

Greenplum数据仓库软件功能: 无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上,所以节点存储每张表或表分区的部分行,所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行,并且该架构支持扩展到上万个节点。 混合的存储和执行(按列或按行) Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据,每张表或表分区可以由管理员根据应用需要,分别指定存储和压缩方式。 基于这个功能,用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的,只需在建表或表分区时指定: 这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。

分布式数据库

分布式数据库 第一节基本概念 一,集中式数据库系统和分布式数据库系统 1.集中式数据库系统,是指数据库中的数据集中存储在一台计算机上,数据的处理也集中在一台计算机上完成。 2. 分散式数据库系统,采用了数据分散存储的办法,将数据库分成多个建立在多台计算机上,此时各个数据库的管理和应用程序是分开的并独立的,这种系统称为分散式系统。 3.分布式数据库系统,是指数据库数据存放在计算机网络上的不同场地的计算机中,每一个计算机都有自治处理能力,并完成局部应用;而每一场地也参与(至少一种)全局应用程序的执行,全局应用程序可以通过网络通信访问系统中的多个场地的数据,这样的系统,称为分布式数据库系统。 4. 分布式数据库管理系统DDBMS,是分布式数据库系统的核心,它是分布式数据库系统中的一组软件,负责分布式数据库的建立、查询、更新、复制、管理的软件。 5. 局部自治性,是指有独立处理能力并能完成局部应用。 区分一个系统是分散式还是分布式系统,就是判断系统是否支持全局。 二,分布式数据库体统的透明性 分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性,使用户看到的系统如同一个集中式数据库系统。

(1)位置透明性:是指用户或应用程序员应当了解分片情况,但不必了解片段的存储场地。位置透明性位于分片视图与分配视图之间。 (2)数据复制:是指数据在每个场地的重复存储。 (3)复制透明性:即用户或程序员不必关心数据库在网络中各个节点的数据复制情况,更新操作引起的波动由系统来处理。 三,分布式数据库的特点 (1)数据的分布性。分布式数据库中的数据分布在网络中的各个节点。 (2)统一性。包括数据在逻辑上的统一性和数据在管理上的统一性。 △逻辑上的统一性指的是分散在计算机网络各个节点上的数据库构成一个在逻辑上单一的数据库,呈现给用户的如同一个统一的集中式数据库。 △管理上的统一性指的是分布式数据库是由分布式数据管理系统统一管理和维护。 (3)透明性。用户在使用数据库时,与使用集中式数据库一样,无需知道其所关心的数据存放的位置,存储了几次。用户需要关心的仅仅是整 个数据库的逻辑结构 理想的分布式数据库所具有的规则和目标 (1)局部节点自治性。 (3)能继续操作。 (4)具有位置独立性(位置透明性)。 (5)分片独立性(分片透明性)。 (6)数据复制独立性(复制透明性) (7)支持分布查询处理。 (8)支持分布事务管理。 (9)具有硬件独立性。 (10)具有操作系统独立性。 (11)具有网络独立性 (12)具有DBMS独立性。

湖南大学分布式数据库大作业

分布式数据库课程设计 题目基于MongoDB的QQ空间模拟实现 学生姓名刘家宇 学生学号20110801126 专业班级计科一班 指导老师王永恒 完成日期 2015年1月15日

一、设计目的 QQ空间是现在大家经常使用的社交平台。在QQ空间上可以自己发表说说,查看其他人的说说,也可以给其他人的留言板上留言。这些功能都丰富了我们的社交生活,因此本次用JAVA连接Mongodb来实现一个简单的QQ空间模拟实现。 二、编写环境 Eclipse+Mongodb 三、环境配置 首先要运行MongoDB服务器,然后通过在eclipse里添加MongoDB的jar包来获取关于MongoDB的java方法,然后用这些方法来启动和操作MongoDB服务器。 在MongoDB官网“https://www.doczj.com/doc/623804880.html,/downloads”下载MongoDB服务器应用包,将里面的exe文件放到一个自己设置的MongoDB文件夹中,如“F: \MongoDB” 打开CMD,在刚刚的创建文件夹的目录下,输入指令 “mongod–dbpath “F:\MongoDB\data””如下图所示MongoDB服务器连接设置成功:

四、设计实现 1、数据库设计 Mongo数据库的设计 创建一个名为:soial的Mongo数据库,然后创建一些数据集合 ①用户数据集合(userInfo):含有用户名(name)、用户密码(pwd)、用户地址(address)、用 户出生年月日(year、month、day)、用户证件号(id)和是否处于登陆状态(status)这些属性 ②个人好友数据集合(userFriend):含有好友名(friend)和个人用户名(name)属性。 ③留言板数据集合(userMassage):含有留言内容(massage)、留言人名(recipient)和对谁留 言(sender)的属性 ④说说数据集合(userSaySay):说说内容(massage)和个人用户名(name)属性。 等等

(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势

(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理: 尊敬的读者朋友们: 这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望((完整)分布式数据库研究现状及发展趋势)的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。 本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快业绩进步,以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。

山西大学研究生学位课程论文(2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院(中心、所):计算机与信息技术学院 专业名称:计算机应用技术 课程名称:分布式数据库技术 论文题目:分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师(职称): 曹峰() 研究生姓名: 刘杰飞 年级: 2014级 学号: 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日

分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来,数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展,卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛,为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状,存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库;发展趋势;现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展,社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化,这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强,同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求,数据量也急剧增加,同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势,一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展,数据信息正以每年40%的速度增长,造成数据量庞大;同时,数据种类呈多样性,文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存;另一方面也要求实时交互性强;最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异,这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量,如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格,对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作,也即对企业简单的应用实现即插即用的功能,那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发,降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代,人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有

分布式数据库系统(DDBS)概述.

分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性:表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下,都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中,所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类: (1 同构同质型DDBS:各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型,并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS:各个场地采用同一类型的数据模型,但是DBMS的型号不同,譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS:各个场地的数据模型的型号不同,甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展,异种机联网问题已经得到较好的解决,此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点: DDBS的基本特点: (1物理分布性:数据不是存储在一个场地上,而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性:数据物理分布在各个场地,但逻辑上是一个整体,它们被所有用户(全局用户共享,并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性:各场地上的数据由本地的DBMS管理,具有自治处理能力,完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性:各场地虽然具有高度的自治性,但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度

数据库大作业

华南理工大学数据库原理与设计大作业报告 专业:计算机科学与技术 班级: 2015春 学号: 20 学生姓名:陈亮 完成时间:

目录 目录 (2) 1、概述 (4) 2、需求分析 (6) 零售前台(POS)管理系统 (6) 后台管理系统 (7) 数据需求 (7) 3、数据库逻辑设计 (9) 概念结构设计 (9) 4、软件功能设计 (13) 逻辑结构设计 (13) 物理结构设计 (15) 完整性设计 (20) 安全性设计 (22) 5、界面设计 (24) 系统功能结构图 (24) 模块设计与实现(部分界面) (24) 6、结束语 (31)

7、参考文献 (33)

1、概述 超市管理信息系统是针对超级市场的销售而开发的。应用超市管理信息系统能够转变超市的工作方式,有效提高销售速度和服务水平,提高客户对超市的信任度和满意度,改善客户关系。运用超市管理信息系统,在销售商品时实行出口一次性付款,可以实现超市内部现代化管理,能够准确把握每一种商品的销售动态,防止商品断档或过量储备,商品开发方向、进货的适时化都可通过超市管理信息系统来完成。 超市管理信息系统将手工编制好的销售账目或根据原始超市销售记录直接在系统内制作超市销售信息,同时可对输入的超市销售信息进行修改、查询等操作。这种集约化的销售管理模式既便于对超市销售信息的收集、整理和加工,又便于操作员的需求信息在最短的时间内得到反馈,同时超市管理信息系统可自动分析各种商品销售变化规律,商品销售结构、居民消费变化等,从而为合理进货、经营、加工、库存、销售等提供科学的决策依据。 超市管理信息系统充分运用计算机管理信息技术,建立数据库,对超市的进销存过程进行详细分析,实现了对超市的进货、销售和库存的科学管理。

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分布式数据库系统知识点及习题

第9章分布式数据库系统 9.1 基本内容分析 9.1.1 本章重要概念 (1)分布计算的三种形式:处理分布,数据分布,功能分布。 (2)C/S系统,工作模式,技术特征,体系结构,两层、三层、多层C/S结构。 (3)DDBS的定义、特点、优点、缺点和分类;分布式数据存储的两种形式(分片和分配)。 (4)DDB的体系结构:六层模式,分布透明性的三个层次,DDBS的组成,DDBMS的功能和组成。 (5)分布式查询处理的查询代价,基于半联接的优化策略,基于联接的优化策略。 (6)分布式数据库的并发控制和恢复中出现的问题,以及处理机制。 9.1.2 本章的重点篇幅 (1)两层、三层、多层C/S结构。(教材P365-367) (2)分布式数据存储:分片和分配。(教材P375-377) (3)DDB的体系结构。(教材P378的图9.10,P381的图9.12) (4)基于半联接的执行示意图。(教材P389的图9.17) 9.2 教材中习题9的解答 9.1 名词解释 ·集中计算:单点数据和单点处理的方式称为集中计算。 ·分布计算:随着计算机网络技术的发展,突破集中计算框架,DBMS的运行环境逐渐从单机扩展到网络,对数据的处理从集中式走向分布式、从封闭式走向开放式。这种计算环境称为分布计算。 ·处理分布:指系统中处理是分布的,数据是集中的这种情况。 ·数据分布:指系统中数据是分布的,但逻辑上是一个整体这种情况。 ·功能分布:将计算机功能分布在不同计算机上执行,譬如把DBMS功能放在服务器上执行,把应用处理功能放在客户机上执行。 ·服务器位置透明性:指C/S系统向客户提供服务器位置透明性服务,用户

分布式数据库大作业

分布式数据库大作业 Hadoop MapReduce云计算模型研究 学院: 软件学院 专业: 软件工程 2014年01月02日 大连理工大学 Hadoop MapReduce云计算模型研究 1.引言 Hadoop[1]就是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算与存储。简单地说来,Hadoop就是一个可以更容易开发与运行处理大规模数据的软件平台。其包括两个部分:HDFS[2]与MapReduce[3]。 DFS即HadoopDistributed(Hadoop分布式文件系统),HDFS具有高容错性,并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用,并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS就是一个master/slave的结构,就通常的部署

来说,在master上只运行一个Namenode,而在每一个slave上运行一个Datanode。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统在操作上很类似,比如您可以创建与删除一个文件,把一个文件从一个目录移到另一个目录,重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统,对文件系统的操作(如建立、删除文件与文件夹)都就是通过Namenode来控制[4]。 MapReduce就是由Google提出的一种并行分布式编程模型[5-7]。用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就就是并行计算。至少现阶段而言,对许多开发人员来说,并行计算还就是一个比较遥远的东西。MapReduce就就是一种简化并行计算的编程模型,它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作:Map与Reduce。也许熟悉FunctionalProgramming(函数式编程)的人见到这两个词会倍感亲切。简单的说来,Map就是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据,其映射的规则由一个函数来指定,比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。Reduce就是对一组数据进行归约,这个归约的规则由一个函数指定,比如对[1,2,3,4]进行求与的归约得到结果就是10,而对它进行求积的归约结果就是24。 2.MapReduce的基本原理 MapReduce就是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的就是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算。 Divide and Conquer”就是Mapreduce的核心思想[8]。面对一个规模庞大的问题,要处理就是以TB计的数据,Mapreduce采用“输入”------“分解”------“解决”------“聚合”------“输出结果”的基本过程。 在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对,产生中间结果key/value对集,再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一

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