OceanBase1.0的分布式事务讲解
左侧(a) 是协调者状态机，右侧(b) 是参与者状态机。协调者是驱动整个事务提交流程的主体，实现中它可以在任意机器上，当然也可以和其中一个参与者在一台机器上。参与者是真正做事务操作的执行者。协调者首先通知所有的参与者持久化（图中的prepare
看起来很复杂，是因为实际的工程项目中还需要处理各种异常情况，还有各种优化。参与者状态机如下：
在上面的协调者和参与者的状态机中，与经典状态机除了多了很多异常和优化的处理，还有一个最大的不同是多了一个CLEAR 阶段，理论上协调者完成commit 操作后整个事务流程就结束了，但是在实际实现中，虽然事务状态确定了，但是协调者和参与者之间还可能因为网络丢包或者机器异常等导致信息传输不确定的状况，需要互相查询状态或者重试，这时CLEAR 状态的意义就是保证所有状态机都达到确定状态了，才对状态机对应的数据结构进行清理。
OceanBase 对于协调者的优化
MS Sql Server分布式事务解决方案
MS Sql Server分布式事务解决方案 适用环境 操作系统：windows 2003 数据库：sql server 2000/sql server 2005 使用链接服务器进行远程数据库访问的情况 一、问题现象 在执行分布式事务时，在sql server 2005下收到如下错误： 消息7391，级别16，状态2，过程xxxxx，第16 行 无法执行该操作，因为链接服务器"xxxxx" 的OLE DB 访问接口"SQLNCLI" 无法启动分布式事务。 在sql server 2000下收到如下错误： 该操作未能执行，因为OLE DB 提供程序'SQLOLEDB' 无法启动分布式事务。 [OLE/DB provider returned message: 新事务不能登记到指定的事务处理器中。] OLE DB 错误跟踪［OLE/DB Provider 'SQLOLEDB' ITransactionJoin::JoinTransaction returned 0x8004d00a］。 二、解决方案 1. 双方启动MSDTC服务 MSDTC服务提供分布式事务服务，如果要在数据库中使用分布式事务，必须在参与的双方服务器启动MSDTC（Distributed Transaction Coordinator）服务。 2. 打开双方135端口 MSDTC服务依赖于RPC（Remote Procedure Call (RPC)）服务,RPC使用135端口，保证RPC服务启动，如果服务器有防火墙，保证135端口不被防火墙挡住。 使用“telnet IP 135 ”命令测试对方端口是否对外开放。也可用端口扫描软件（比如Advanced Port Scanner）扫描端口以判断端口是否开放。 3. 保证链接服务器中语句没有访问发起事务服务器的操作 在发起事务的服务器执行链接服务器上的查询、视图或存储过程中含有访问发起事务服务器的操作，这样的操作叫做环回（loopback），是不被支持的，所以要保证在链接服务器中不存在此类操作。 4. 在事务开始前加入set xact_abort ON语句 对于大多数OLE DB 提供程序（包括SQL Server），必须将隐式或显示事务中的数据修改语句
分布式存储技术及应用介绍
根据did you know(https://www.360docs.net/doc/5311409651.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
阿里云大数据解决方案
阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。
大数据量处理的解决方案-云智能分布式处理架构
解决海量数据处理-云智能数据处理架构 Style Intelligence敏捷商业智能平台作为敏捷商业智能的领导者，针对海量数据处理与海量数据实时分析的需求，于2009年率先推出了支持实时海量数据计算的云智能数据处理架构。 云智能数据处理架构包括： 内存数据库 Style Intelligence敏捷商业智能平台中内存数据库的访问性能提高到传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的十倍甚至数十倍；而在内存的使用上，却是传统数据库的十分之一甚至更少。这一技术为支持海量数据处理，实时海量数据分析奠定了坚实的基础。 高速分布式存储 Style Intelligence敏捷商业智能平台中自主知识产权的分布式存储模块实现了海量数据的高速压缩、高速读写和高速传输，为支持海量数据处理，实时海量数据分析提供了优良的存储架构。 高速分布式计算 Style Intelligence敏捷商业智能平台的云智能数据处理架构能够智能地将海量数据计算需求以最优化的方案分配给各数据处理分节点，而运行在各分节点的高效计算模块可以在毫秒级完成上千万条数据记录的扫描、统计、分析、预测等计算需求。
以上这些技术在St yle Intelligence敏捷商业智能平台中融汇贯通，将Style Intelligence云智能数据处理架构与基于批处理（Batch Job）的分布式存储和分布式计算的平台区别开来，完美地满足了海量数据处理，海量数据分析的业务需求。 到今天，Style Int elligence云智能数据处理架构已经成功部署于上百家全球性机构，包括AT&T、美国国防部、世界卫生组织等著名机构。 架在云上的商业智能-Style Intelligence 商业智能应用能不能架在云上？答案是能。几乎所有的软件，都能架在云上，主要看是哪朵云。如今云计算这个概念很广泛，虚拟化技术，分布式计算，网络存储，分布式服务，通通都是云计算。 商业智能应用可以通过分布式计算，利用整合低成本计算机来构建高可用、高扩展的、高性能的超级应用机器。以此高效响应商业智能应用中的实时海量数据分析。 实现云智能的架构需要以下三个部分： ?分布式数据存储框架：将数据仓库，数据库，封闭系统（SAP等）的数据分步存储到云中。 ?实时的分布式数据计算框架：将计算分解到云中，归并各网格计算结果，并返回结果。 ?分布式计算管理框架：配置管理，系统资源内部审核，系统资源优化等等。 Style Intelligence敏捷商业智能平台做实时数据分析多年，必然要在实时数据分析领域有所突破，我们利用云计算来保持产品的持续领先。 从测试数据来看，GB级数据，三五台PC就能实现很好的响应，响应时间是在零点几秒这个级别。TB级数据，需要多一些PC才能达到这种响应速度。 Style Intelligence敏捷商业智能平台被使用在https://www.360docs.net/doc/5311409651.html,上搭建SaaS应用，直接用两台机器，就在性能上取得大幅提高。相比于数据仓库或者数据库访问，性能提升至少在十倍以上。
解析分布式事务的四种解决方案
解析分布式事务的四种解决方案 分布式事务指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD 特性。 例如在下单场景下，库存和订单如果不在同一个节点上，就涉及分布式事务。 在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。 一、两阶段提交（2PC） 两阶段提交（Two-phase Commit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，最终决定这些参与者是否要真正执行事务。 1、运行过程 ①准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功，参与者发回事务执行结果。 ②提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，事务协调者发送通知让参与者提交事务；否则，协调者发送通知让参与者回滚事务。 需要注意的是，在准备阶段，参与者执行了事务，但是还未提交。只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后，才进行提交或者回滚。 2、存在的问题 ①同步阻塞：所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态，无法进行其它操作。 ②单点问题：协调者在 2PC 中起到非常大的作用，发生故障将会造成很大影响。特别是在阶段二发生故障，所有参与者会一直等待状态，无法完成其它操作。 ③数据不一致：在阶段二，如果协调者只发送了部分 Commit 消息，此时网络发生异常，那么只有部分参与者接收到 Commit 消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。 ④太过保守：任意一个节点失败就会导致整个事务失败，没有完善的容错机制。 二、补偿事务（TCC） TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。它分为三个阶段： ①Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留。 ②Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。即：只要Try成功，Confirm一定成功。 ③Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。
大数据处理常用技术有哪些
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
SQL Server 分布式数据库MSDTC 分布式事务错误和解决方法
SQL Server 分布式数据库MSDTC 分布式事务错误和解决方法 一、问题现象 假如分布式事务的客户端和服务器端(可能N个)不在同一台服务器上，如分别为应用程序服务器和数据库服务器，经常会出现一下错误： ①在建立与服务器的连接时出错。在连接到SQL Server 2005 时，在默认的设置下SQL Server 不允许进行远程连接可能会导致此失败。(provider: 命名管道提供程序, error: 40 - 无法打开到SQL Server 的连接)。 ②事务已被隐式或显式提交，或已终止。 ③该伙伴事务管理器已经禁止了它对远程/网络事务的支持。(异常来自 HRESULT:0x8004D025)。（TransactionScope异常） ④[COMException (0x8004d00e):此事务已明地或暗地被确认或终止(异常来自HRESULT:0x8004D00E)]。（MSDTC 分布式事务错误） ⑤Import of MSDTC transaction failed: Result Code = 0x8004d023. （MSDTC安全性配置问题） 二、解决方法 遇到以上的问题或SQL Server分布式的问题，请按照以下步骤设置，问题应该可以得到解决。可能有些步骤对您来说是多余的，但求全不求漏。 1. 启动MSDTC服务。 MSDTC简介：MSDTC是Microsoft Distributed Transaction Coordinator的简称，即微软分布式事务协调器，描述：协调跨多个数据库、消息队列、文件系统等资源管理器的事务。如果停止次服务，则不会发生这些事务。如果禁用此服务，显式依赖此服务的其他服务将无法启动。 MSDTC启动方法： ①“开始”|“运行”，输入“services.msc”，或者“控制面板”|“管理工具”|“服务”，打开“服务”窗口，在名称中找到“Distributed Transaction Coordinator”，将其启动。 ②“开始”|“所有程序”|“Microsoft SQL Server”|“服务管理器”，打开“SQL Server 服务管理器”窗口，选中“Distributed Transaction Coordinator”服务，将其启动。 2. 设置MSDTC组件。 ①检查操作系统是否安装DTC组件。XP默认安装，Win2003默认不安装。安装步骤如下： a. “开始”|“控制面板”|“添加/删除程序”|“添加/删除Windows组件”，选择“应用程序服务器”，单击“详细信息”，选择“启用网络DTC访问”，单击“确定”|“下一步”|“完成”。 b. 停止并重启MSDTC服务(命令：net stop msdtc和net start msdtc)。 c. 停止参与分布式事务的任何资源管理器服务（如Microsoft SQL Server 或Microsoft Message Queue Server），然后重新予以启动。
中科分布式存储系统技术白皮书V2.0
LINGHANG TECHNOLOGIES CO.,LTD 中科分布式存储系统技术白皮书 北京领航科技 2014年04
目录 1、产品介绍 (3) 1.1 云时代的政府/企业烦恼 (3) 1.2 产品服务与定位 (3) 2、中科分布式存储应用场景 (4) 2.1 目标用户 (4) 2.2 产品模式 (4) 2.2.1高性能应用的底层存储 (4) 2.2.2企业级海量数据存储平台 (5) 2.2.3容灾备份平台 (5) 2.3 使用场景 (5) 2.3.1企业级数据存储 (5) 2.3.2私有云计算 (6) 2.3.3海量数据存储 (6) 2.3.4大数据分析 (7) 2.3.5 容灾备份 (7) 3、中科分布式存储核心理念 (8) 4、中科分布式存储功能服务 (9) 4.1 存储系统功能介绍 (9) 4.2 WEB监控管理端功能介绍 (11) 5、系统技术架构 (12) 5.1 系统总体架构 (12) 5.2 系统架构性特点 (12) 5.3 技术指标要求 (14) 5.4 系统软硬件环境 (15)
1、产品介绍 1.1云时代的政府/企业烦恼 ?政府、企事业单位每天产生的大量视频、语音、图片、文档等资料，存在 哪里？ ?政府、企事业单位各个部门、各个子系统之间强烈的数据共享需求如何满 足？ ?大数据如何高效处理以达到统一存取、实时互动、价值传播、长期沉淀？ ?您是否为单位电子邮箱充斥大量冗余数据还要不断扩容而烦恼？ ?政府、企事业单位的私有云平台为什么操作和数据存取这么慢？ ?政府、企事业单位的存储平台数据量已接近临界值需要扩容，但上面有重 要业务在运行，如何能在线扩展存储空间？ ?公司的每一个子公司都有重要客户数据，要是所在的任何一个城市发生大 规模灾难（比如地震）数据怎么办？ ?政府、企事业单位有一些历史数据平时比较少用到,但又不能丢掉，占用 了大量的高速存储资源，能否移到更廉价的存储设备上去？ 1.2产品服务与定位 大数据时代已经来临！ 面对数据资源的爆炸性增长，政府、企事业单位每天产生的海量视频、语音、图片、文档和重要客户数据等资料如何有效存取？政府多个部门之间、公司和子公司之间、公司各个部门之间强烈的数据共享需求如何满足？如果
分布式计算、云计算与大数据习题参考解答
《分布式计算、云计算与大数据》习题解答参考第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞 进程B在进程A发起send前发出receive操作
发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作
发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中 receive operation send operation t=1 在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中
t=1 receive operation send operation 2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节 3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最
大数据处理技术ppt讲课稿
大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input)
Windows中MSDTC(分布式事务处理)系统配置方法
Windows中MSDTC(分布式事务处理)系统配置方法 DTC帮助我们实现分布式数据库服务器之间集合事务处理，即远程异地事务处理功能；例如：有多个SQL SERVER服务器，我们要让它互相执行更新操作，但又要保证事务的完整性，就可以开启ＤＴＣ功能进行实现； SQL SERVER分布式事务脚本举例： { SET XACT_ABORT ON BEGIN TRAN INSERT INTO [192.168.88.61].ccerp_test.dbo.spkfk ( spid , spbh ) SELECT'远程','远程' INSERT INTO spkfk ( spid , spbh ) SELECT'本地','本地' COMMIT } DTC配置方法如下： 1、检查系统开启了DTC服务； 打开【管理工具】->【服务】，检查Distributed Transaction Coordinator、Remote Procedure Call (RPC)两个组件是否已启动；如果没有启动就将它们启动； 如图1：（一般正常启动了Distributed Transaction Coordinator组件，Remote Procedure Call (RPC)也会自动启动） （图1） 2、设置DTC服务； 打开【管理工具】->【组件服务】,找到【分布式事务处理协调器】，点属性对它进行设置； 2003、2008 SERVER设置它时，操作位置界面会若有区别； 但其需要设置的内容： （1）、【默认协调器】：使用本地协调器； （2）、设置内容：如图2：
（图2） 3、设置参加DTC的各机防火墙； 打开【控制面板】->【防火墙】，添加例外的应用程序：将分布式协调器MSDTC.exe添加到例外中； C:\Windows\System32\MSDTC.exe 设置完后防火墙设置如图3： 分布式事务协调器
支付宝分布式事务设计草案
支付宝分布式事务架构设计草案 1背景介绍 为了应对快速变化的市场需求、持续增长的业务量，支付宝系统需要基于SOA进行构建与改造，以应对系统规模和复杂性的挑战，更好地进行企业内与企业间的协作。 基于SOA图景，整个支付宝系统会拆分成一系列独立开发、自包含、自主运行的业务服务，并将这些服务通过各种机制灵活地组装成最终用户所需要的产品与解决方案。支付宝系统将会有类似下图所示的SOA模型：
在SOA的系统架构下，一次业务请求将会跨越多个服务。我们举一个使用红包+余额进行交易付款的例子来说明。
在多个服务协同完成一次业务时，由于业务约束（如红包不符合使用条件、账户余额不足等）、系统故障（如网络或系统超时或中断、数据库约束不满足等），都可能造成服务处理过程在任何一步无法继续，使数据处于不一致的状态，产生严重的业务后果。 传统的基于数据库本地事务的解决方案只能保障单个服务的一次处理具备原子性、隔离性、一致性与持久性，但无法保障多个分布服务间处理的一致性。因此，我们必须建立一套分布式服务处理之间的协调机制，保障分布式服务处理的原子性、隔离性、一致性与持久性。 2基本原理 2.1两阶段提交协议(2PC) 传统的分布式事务处理是基于两阶段提交协议的。两阶段提交协议的原理如下图所示：
成功的两阶段提交(2PC)示例 失败的两阶段提交(2PC)示例 从上图可见，两阶段提交协议的关键在于“准备”操作。分布式事务协调者在第一阶段通过对所有的分布式事务参与者请求“准备”操作，达成关于分布式事务一致性的共识。分布式事务参与者在准备阶段必须完成所有的约束检查、并且确保后续提交或放弃时所需要的数据已持久化。在第二队段，分布式事务协调者根据之前达到的提交或放弃的共识，请求所有的分布式事务参与者完成相应的操作。 2.2最末参与者优化(LPO) 两阶段提交协议要求分布式事务参与者实现一个特别的“准备”操作，无论在资源管理器（如数据库）还是在业务服务中实现该操作都存在效率与复杂性的挑战。因此，两阶段提交协议有一个重要的优化，称为“最末参与者优化”（Last Participant Optimization），允许两阶段提交协议中有一个参与者不实现“准备”操作（称为单阶段参与者）。最末参与者优化的原理如下图所示：
大数据分析的分布式 MOLAP 技术
Paper NO1 （注：满分为五星） 笔记部分
(块(chunk)). 块是数据立方的逻辑划分,一个数据立方可以根据维的取值分成多个块. 下图是由 3 个维(x,y,z)所组成的立方,图中较小的方格代表单元格,较大的方格代表块.在实际操作中,块中有可能包含一些空的单元格,即,该单元格中没有任何度量.在实际应用中,为了减少立方占用物理空间的大小, 若单元格内没有任何度量,则在该块文件中不保存该单元格的记录。 维算法 维遍历算法 块选择算法 满足公式(7)的块会作为 OLAP 操作的输入,而非输入全部数据块,从而缩小了 OLAP 操作的查询空间;而且块选择算法无需额外的查询,仅通过编码计算,算法代价很小.图 3 显示了块选择算法的示例.
基于MapReduce的算法实现 以上卷操作为例,基于MapReduce 的OLAP 算法由4部分组成:InputFormatter,Mapper,Reducer 和 OutputFormatter,分别对应上卷操作中的查询、改变维级别、聚集和输出结果集的 4 个步骤.上卷操作执行流程如图 4 所示. 实验分析 HaoLap 设计之初是为了应用于国家海洋科学数据中连续的数值型维的区间查询和OLAP 操作,如第 2.5 节中的应用案例所述,但同样也适用于离散的枚举型维的 OLAP 操作.因此,针对数值型维,本节采用真实的科学数据集,比较 HaoLap 和其他主流云数据库系统的性能,将涉及 4 组实验,分别是数据装载、切块操作、上卷操作和存储代价.每个实验都将涉及多组实验用例,并通过 3 个不同规模的数据集对比 5 个系统的性能;针对枚举型维,将采用 SSB 基准测试用例,比较 HaoLap 和其他系统的性能;最后总结实验结论.为表述简单,我们采用 SQL 描述实验用例,针对不同数据库系统,采用不同的方式实现这些用例,具体实现方法从略.
基于MySQL的分布式事务的应用和缺陷
基于MySQL的分布式事务的应用和缺陷 摘要：mysql从5.0.3版本就开始支持分布式事务，并且只有innodb存储引擎支持分布式事务。一个分布式事务涉及到多个事务性的活动，这些活动都必须一起完成或者一起被回滚。然而mysql 的分布式事务技术还在建设中，存在一定的漏洞。本文介绍mysql 在分布式事务中的应用并对其漏洞进行浅析。 关键词：分布式事务；数据库；mysql mysql-based applications and defects of distributed affairs men wei (china university of mining&technology,school of computer science&technology,xuzhou 221116,china) abstract:distributed transaction has been supported by mysql since the 5.0.3 version,and it is only be supported by innodb storage engine.a distributed transaction is referred to many transactional activities,and these activities must be finished together,otherwise,they will be rolled back together.however,the technology of distributed transaction in mysql is under construction and it has also some bug.this paper will introduce the use of distributed transaction in mysql and analyse the bugs simply. keywords:distributed affairs;database;mysql 一、分布式事务概述
分布式存储系统技术说明
技术层次图 各技术简介 1.1mybatis简介 MyBatis 是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除
了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的XML 或注解用于配置和原始映射，将接口和Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。 每个MyBatis应用程序主要都是使用SqlSessionFactory实例的，一个SqlSessionFactory实例可以通过SqlSessionFactoryBuilder获得。SqlSessionFactoryBuilder可以从一个xml配置文件或者一个预定义的配置类的实例获得。 用xml文件构建SqlSessionFactory实例是非常简单的事情。推荐在这个配置中使用类路径资源（classpath resource)，但你可以使用任何Reader实例，包括用文件路径或file://开头的url创建的实例。MyBatis有一个实用类----Resources，它有很多方法，可以方便地从类路径及其它位置加载资源。 1.2webservice简介 Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。 1.3jquery简介
jQuery UI 是以jQuery 为基础的开源JavaScript 网页用户界面代码库。包含底层用户交互、动画、特效和可更换主题的可视控件。我们可以直接用它来构建具有很好交互性的web应用程序。所有插件测试能兼容 jQuery UI包含了许多维持状态的小部件（Widget），因此，它与典型的jQuery 插件使用模式略有不同。所有的jQuery UI 小部件（Widget）使用相同的模式，所以，只要您学会使用其中一个，您就知道如何使用其他的小部件（Widget）。 1.4springmvc简介 Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在Spring Web Flow里面。Spring 框架提供了构建Web 应用程序的全功能MVC 模块。使用Spring 可插入的MVC 架构，可以选择是使用内置的Spring Web 框架还可以是Struts 这样的Web 框架。通过策略接口，Spring 框架是高度可配置的，而且包含多种视图技术，例如JavaServer Pages（JSP）技术、Velocity、Tiles、iText 和POI。Spring MVC 框架并不知道使用的视图，所以不会强迫您只使用JSP 技术。Spring MVC 分离了控制器、模型对象、分派器以及处理程序对象的角色，这种分离让它们更容易进行定制。 1.5spring简介 Spring是一个开源框架，Spring是于2003 年兴起的一个轻量
基于分布式数据流的大数据分类系统及其算法的制作方法
图片简介: 本技术涉及基于分布式数据流的大数据分类系统及其算法，包括外部设备，外部设备的输出端与数据采集模块的输入端相连接，数据采集模块的输出端与数据库的输入端相连接，数据库的输出端与数据分类模块的输入端相连接，数据分类模块的输出端与数据建模模块的输入端相连接，数据建模模块的输出端与数据分析模块的输入端相连接，数据分析模块的输出端与数据发送模块的输入端相连接，数据发送模块的输出端与监控服务器的输入端相连接。本技术可以分别对不同类型的互联网网站进行处理，便于后期的同类型网站进行扩展，能够对互联网上的用户舆论数据做到全面、高效、多样化的提取，为大数据分析提供最基础的数据依据。 技术要求
1.基于分布式数据流的大数据分类系统，其特征在于，包括外部设备(1)，所述外部设备(1)的输出端与数据采集模块(2)的输入端相连接，所述数据采集模块(2)的输出端与数据库(3)的输入端相连接，所述数据库(3)的输出端与数据分类模块(4)的输入端相连接，所述数据分类模块(4)的输出端与数据建模模块(5)的输入端相连接，所述数据建模模块(5)的输出端与数据分析模块(6)的输入端相连接，所述数据分析模块(6)的输出端与数据发送模块(7)的输入端相连接，所述数据发送模块(7)的输出端与监控服务器(8)的输入端相连接，所述监控服务器(8)的输出端与显示终端(9)的输入端相连接。 2.如权利要求1所述的基于分布式数据流的大数据分类系统，其特征在于，还包括电源模块(10)，所述电源模块(10)均与外部设备(1)、数据采集模块(2)、数据库(3)、数据分类模块(4)、数据建模模块(5)、数据分析模块(6)、数据发送模块(7)和监控服务器(8)电性连接。 3.如权利要求2所述的基于分布式数据流的大数据分类系统，其特征在于，所述电源模块(10)为锂电池或者太阳能电池板。 4.如权利要求1所述的基于分布式数据流的大数据分类系统，其特征在于，所述数据库(3)包括若干个数据存储模块。 5.如权利要求4所述的基于分布式数据流的大数据分类系统，其特征在于，所述若干个数据存储模块均为Flash闪存卡。 6.如权利要求1所述的基于分布式数据流的大数据分类系统，其特征在于，所述显示终端(9)为LED显示屏。 7.如权利要求1所述的基于分布式数据流的大数据分类算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，外部设备(1)中的数据通过给数据采集模块(2)发送至数据库(3)中进行存储； 步骤S2，根据数据的属性将数据库(3)中的各个数据信息通过数据分类模块(4)进行分类处理； 步骤S3，对分类好的数据信息通过数据建模模块(5)搭建适合于数据信息的数据模型；