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基于“微服务+分布式”架构的公共气象服务数据支撑系统研究作者：林孔杰夏利娜汪春辉陈玉吉来源：《计算机时代》2022年第05期摘要：气象服务数据规模随着精细化、多元化服务要求的提升，加之各气象服务系统集约化程度不高、并发访问能力不足，对气象数据的处理和应用形成了新的挑战。
本研究基于“微服务+分布式”架构，采用数据采集和处理相分离方式完成数据存储入库;开发了多源数据融合模型完成对多源数据的融合，并生成气象服务统一接口提供对外气象数据服务。
系统实现了气象服务产品的采集、供给标准化，为用户提供了安全、及时、高效的数据服务。
关键词：分布式; 微服务; 数据支撑; 气象服务中图分类号：P409;TP311.1 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）05-138-03Research on public meteorological service data support system based on"micro service + distribution" architectureLin Kongjie， Xia Lina， Wang Chunhui， Chen YujiAbstract： Meteorological service data increases with the improvement of refined and diversified service requirements. However， the intensification of each meteorological service system isscattered， and the concurrent access capability is insufficient， which forms new challenges to the processing and application of meteorological data. Based on the "microservice + distributed" architecture， data storage are completed by separating data acquisition and processing， and a multi-source data fusion model is developed to complete the fusion of multi-source data. A unified interface for meteorological services is generated to provide external meteorological data services. In this system， the standardization of the collection and supply of meteorological service products is realized. It provides users with safe， timely and efficient data services.Key words： distribution; micro services; data support; meteorological service引言随着气象现代化、信息化业务快速发展，气象服务业务涉及面渐广，交通、林业、电力、农业等行业气象服务飞速发展，部门间的数据交互日漸频繁，如何充分释放数据价值而又避免计算资源浪费，并且支撑系统能够安全、稳定、高效，是个挑战。
MPP大规模并行处理架构详解面试官：说下你知道的M P P架构的计算引擎？这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过，因为对M PP这个概念了解较少，不少人都卡壳了，但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是M PP架构的，像我们熟悉的I mp al a、C l i c kH o u se、D rui d、Do ri s等都是MP P架构。
采用M PP架构的很多O L AP引擎号称：亿级秒开。
本文分为三部分讲解，第一部分详解M P P架构，第二部分剖析M P P架构与批处理架构的异同点，第三部分是采用M P P架构的O L A P引擎介绍。
一、M PP架构M P P是系统架构角度的一种服务器分类方法。
目前商用的服务器分类大体有三种：1.S M P（对称多处理器结构）2.N U M A（非一致存储访问结构）3.M P P（大规模并行处理结构）我们今天的主角是MP P，因为随着分布式、并行化技术成熟应用，MPP引擎逐渐表现出强大的高吞吐、低时延计算能力，有很多采用M PP架构的引擎都能达到“亿级秒开”。
先了解下这三种结构：1. SMP即对称多处理器结构，就是指服务器的多个C P U对称工作，无主次或从属关系。
S M P服务器的主要特征是共享，系统中的所有资源（如C PU、内存、I/O等）都是共享的。
也正是由于这种特征，导致了S MP服务器的主要问题，即扩展能力非常有限。
2. NUMA即非一致存储访问结构。
这种结构就是为了解决S MP扩展能力不足的问题，利用N U M A技术，可以把几十个C PU组合在一台服务器内。
N U M A的基本特征是拥有多个C P U模块，节点之间可以通过互联模块进行连接和信息交互，所以，每个C P U可以访问整个系统的内存（这是与M PP系统的重要区别）。
但是访问的速度是不一样的，因为C P U访问本地内存的速度远远高于系统内其他节点的内存速度，这也是非一致存储访问N U M A的由来。
星环科技多模数据库ArgoDB“一库多用“，构建高性能湖仓集一体平台随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
《中国信通院在数据库发展研究报告（2021 年）》中指出，在后关系型数据库阶段，数据结构越来越灵活多样、业务类型越来越复杂多变，为应对此类现状，越来越多的用户选择通过多模型数据库实现“一库多用“，将各种类型的数据进行集中存储、查询和处理，满足对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理需求。
Transwarp ArgoDB是星环科技自主研发的分布式分析型数据库，基于多模型统一架构支持关系型存储，宽表存储、搜索引擎、事件存储、图存储、键值存储、时序数据存储等10种数据模型，满足多种数据模型处理场景和复杂业务需求。
ArgoDB提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足OLAP、AETP、多模型融合分析、联邦计算、数据仓库、实时数仓、湖仓集一体等场景。
2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC 官方审计的数据库产品。
在架构上，ArgoDB基于存算解耦，实现了多模数据库的“四个统一”：⚫统一的SQL编译引擎，支持SQL 99/2003 标准语法，兼容TD，Oracle，DB2等多种方言，对不同模式的数据提供统一接口，将多个操作访问入口变为一个入口，将多种数据库语言变为一种语言，降低开发和迁移成本，简化用户操作。
⚫统一的计算引擎，将多套计算引擎变为一套引擎，将多份计算资源变为一份资源，提供高性能的分析计算和执行效率，满足跨模型数据复杂关联分析场景。
⚫统一的存储管理系统，同时支持分析型行列混合存储、支持具有搜索功能的文本存储等多模异构存储，并保证数据的强一致性，数据只需一次入库，即可通过异构存储的访问能力支撑多样化复杂分析场景，降低运维成本，将分散存储管理变为统一存储管理，极大简化系统架构，减少开发运维成本。
I G I T C W产业 观察Industry Observation172DIGITCW2023.101 分布式数据库概述分布式数据库的特点主要包括以下几点。
（1）透明性：分布式数据库的透明性包括分片透明、复制透明、位置透明和逻辑透明等，其中分片透明是透明性的最高层次，逻辑透明层次最低。
具体来说，透明性是指用户在使用过程中，不必关心数据在数据库管理系统内部是如何分片的，不必知道数据都分别存放在哪个节点以及各个网络节点是怎样完成数据复制的，用户只需在使用时完成自己的相关操作即可。
（2）高可靠性：分布式数据库会对数据采取多次备份存储形成多副本来提高数据的可靠性。
当某个节点出现故障时，其他节点可快速替代故障节点继续工作，避免出现数据丢失现象。
（3）易扩展性：当数据库现有容量和性能告急时，分布式数据库可采取添加新节点和服务器的方法来实现扩展，相比于集中式数据库的难扩展性可以更好地满足用户不断增长的需求。
如图1所示。
2 分布式数据库的发展历程21世纪以前，关系型商业数据库可以满足大部分用户应用场景，但随着互联网应用的到来，数据呈现大容量、多样性、流动性等特点，采取集中式架构的传分布式数据库发展综述苏彦志，陈 广，蒋越维（中国移动通信集团河北有限公司，河北 石家庄 050000）摘要：分布式数据库作为信息时代重要的数据管理工具，为处理分布式事务、海量数据存储、高并发任务发挥着重要的作用。
文章介绍了分布式数据库发展历程、国内外发展现状、发展面临的问题以及未来发展前景和展望。
关键词：分布式数据库；发展现状；发展前景doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.10.056中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）10-0172-03Overview of the Development of Distributed DatabaseSU Yanzhi, CHEN Guang, JIANG Yuewei(China Mobile Group Hebei Co., Ltd., Shijiazhuang 050000, China)Abstract: As an important data management tool in the information age, distributed data plays an important role in processing Distributed transaction, massive data storage, and high concurrency tasks. This article introduces the development history of distributed databases, the current development status at home and abroad, the problems faced in development, and the future development prospects and prospects.Key words: distributed database; development status; development prospects作者简介：苏彦志（1982-），男，汉族，河北石家庄人，本科，研究方向为大型IT 基础设施发展与演进。
华为FusionCube 超融合产品概要文档版本发布日期1 系统架构华为FusionCube超融合基础设施是华为公司IT产品线的旗舰产品。
FusionCube遵循开放架构标准，于机框中融合刀片服务器、分布式存储及网络交换机为一体，无需外置存储、交换机等设备，并预集成了分布式存储引擎、虚拟化平台及管理软件，资源可按需调配、线性扩展。
华为FusionCube虚拟化超融合基础设施的总体架构图如下：图1-1华为FusionCube解决方案总体架构FusionCube Center：作为FusionCube的管理软件，管理其中的虚拟化资源、硬件资源，提供系统监控管理和运维管理等功能。
FusionCube Builder：提供现场快速安装部署FusionCube系统软件，可用于现场更换虚拟化平台软件或者更新版本。
FusionStorage：使用分布式存储技术，通过合理有序组织刀片服务器的本地硬盘，提供高性能高可靠的块存储业务。
硬件：服务器使用E9000/X6800，支持计算、存储、交换、电源模块化设计，计算和存储节点按需混配，计算、存储都在框内部署完成，支持GPU，SSD PCIe等I/O加速扩展，支持丰富的交换模块GE,10GE,IB，根据业务要求灵活配置。
FusionCube的典型使用场景包括：●服务器虚拟化：直接提供集成的FusionCube虚拟化基础设施，不携带任何其他应用软件；●桌面云：在虚拟化基础设施上运行VDI（Virtual Desktop Infrastructure）虚拟桌面或应用虚拟化，提供桌面云服务；●企业OA：在虚拟化基础设施上运行企业OA的服务端应用，如微软Exchange、Sharepoint应用；华为FusionCube基于华为自研的硬件平台，自研的分布式存储以及管理软件，并进行了深度的集成和优化，具有如下特点：✧融合FusionCube实现了计算、存储和网络资源的融合：●硬件融合：计算存储网络高度集成，线性扩容。
hologres原理Hologres原理Hologres是阿里巴巴推出的一款云原生的分析型数据库产品，它融合了MPP（Massive Parallel Processing）的计算引擎和分布式存储引擎，能够快速处理大规模数据，并提供实时的查询和分析能力。
Hologres的原理基于海量数据的分布式存储和并行计算，下面将详细介绍Hologres的原理。
Hologres的存储引擎采用了分布式的列式存储方式，将数据按照列存储在不同的节点上，通过数据分片和副本机制确保数据的高可用性和数据的负载均衡。
在数据写入时，Hologres会将数据进行拆分、压缩和编码，并将数据分散存储到不同的存储节点上，从而实现了数据的并行写入和高效存储。
在查询和分析阶段，Hologres的计算引擎会将查询语句进行优化和并行执行，通过将查询任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算节点进行并行计算。
计算节点之间通过网络进行数据传输和交换，最后将结果汇总返回给用户。
通过采用MPP的计算引擎，Hologres能够快速处理大规模数据，并提供实时的查询和分析能力。
除了分布式存储和并行计算，Hologres还引入了基于索引的优化技术，通过构建索引结构提高查询性能。
Hologres的索引采用了多级索引结构，包括全局索引和本地索引。
全局索引用于加速全表扫描和跨分片查询，而本地索引用于加速单个分片的查询。
通过合理的索引设计，Hologres能够提供更快速的查询响应时间和更高的查询吞吐量。
Hologres还支持实时流式数据的处理和分析。
它通过集成流式计算引擎，将实时数据和批量数据进行统一处理，并提供实时的查询和分析能力。
这使得Hologres能够满足日志分析、实时监控和实时报表等场景的需求。
总结一下，Hologres的原理基于分布式存储和并行计算，通过优化查询和并行执行，提供实时查询和分析能力。
它还采用了索引优化技术和流式数据处理技术，进一步提升了性能和灵活性。
专利名称：一种面向HTAP的分布式数据库智能混合存储方法专利类型：发明专利
发明人：段翰聪,刘长红,姚入榕,闵革勇,梁戈
申请号：CN201910424312.8
申请日：20190521
公开号：CN110147372A
公开日：
20190820
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种面向HTAP的分布式数据库智能混合存储方法，该包括：通过数据导入系统获取数据源中的数据，并存储于HTAP数据库的存储引擎中，其中，存储引擎由多个存储节点组成，每个存储节点的数据以列族的数据组织格式进行存储；中心节点根据历史OLAP、OLTP的工作负载情况，采用基于密度的聚类分区算法对存储引擎中的数据布局进行优化重组分析，进而获得最优数据布局。
本发明以列族的方式对HTAP数据库中的数据进行组织，并根据中心节点计算出的最优存储布局动态地调整列族中的数据，而最优的存储布局是通过基于密度的聚类算法通过聚类结果得出使得具有相当访问频率的列属于同一列族，即经常被访问的列属于同一列族。
申请人：电子科技大学
地址：610000 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
国籍：CN
代理机构：成都行之专利代理事务所(普通合伙)
代理人：李朝虎
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elassandra原理Elassandra原理什么是Elassandra？Elassandra是一种基于开源软件项目Elasticsearch和Apache Cassandra的分布式数据库。
它结合了Elasticsearch的全文搜索引擎功能和Cassandra的高度可扩展性和分布式性能。
Elassandra的目标是提供一个高性能、可扩展和可靠的解决方案，适用于需要同时支持搜索和分析的应用程序。
Elasticsearch和Apache Cassandra在深入了解Elassandra之前，让我们先简要介绍一下Elasticsearch和Apache Cassandra。
ElasticsearchElasticsearch是一个开源的分布式全文搜索和分析引擎。
它使用了倒排索引的数据结构，可以快速高效地存储、检索和分析大量数据。
Elasticsearch支持实时分析和搜索，并提供了强大的聚合和可视化功能。
Apache CassandraApache Cassandra是一个高度可扩展、分布式的NoSQL数据库。
它是为高性能和可用性而设计的，能够在大规模的分布式环境中处理海量数据。
Cassandra具有线性可扩展性和灵活的数据模型，可以支持高吞吐量和低延迟的读写操作。
Elassandra的原理Elassandra的原理是将Elasticsearch作为Cassandra的存储引擎，以提供全文搜索和实时分析功能。
数据模型Elassandra使用Cassandra的数据模型，将数据存储在列族(column family)中。
每个列族包含多个行(row)，每行由唯一的主键标识。
行由列(column)组成，每个列包含一个值和时间戳。
与传统关系型数据库不同，列族可以动态地添加和删除列，使数据模型更加灵活。
Elasticsearch索引在Elassandra中，每个Cassandra的列族都关联一个Elasticsearch的索引。
基于融合数据库的海量传感器信息存储架构类兴邦;房俊【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2016(043)006【摘要】在物联网、工业监控等系统中,庞大规模的传感器每时每刻都在产生大量的数据.实时数据库在处理高时效性数据方面具有较强的优势,但是在处理大规模传感器数据方面存在着存储量低、不便于扩展的弊端.而HBase在处理海量数据方面具有高读写性能、高扩展性、高可靠性和高存储量的优势.通过将实时数据库与HBase相结合,设计并实现了基于融合数据库的传感器信息存储架构.该架构采用多租户机制,对HBase写入进行了优化,将原来分散的传感器数据集中式存储,并把传感器元数据与历史数据分离存储,同时维持了实时数据库原有的查询、数据组织结构的特点.经过实验验证,该架构具有较高的读写性能以及良好的可扩展性,有效避免了Region写入热点,实现了集群负载均衡.【总页数】5页(P68-71,111)【作者】类兴邦;房俊【作者单位】山东科技大学信息科学与工程学院青岛266590;北方工业大学云计算研究中心北京100144;大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.海量空间信息的存储技术--基于多比例尺空间信息的单精度空间数据库研究 [J], 田稷;田鹏2.基于Hadoop的海量MP3文件存储架构 [J], 赵晓永;杨扬;孙莉莉;陈宇3.基于Redis的海量智慧医疗小文件存储架构设计 [J], 程晗;汪学明4.基于TYKY cNosql云数据库的医疗卫生信息存储架构研究 [J], 邓未玲;李强;连延垚5.基于海量信息数据库的应用系统安全防护技术研究 [J], 石晋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
