分布式控制系统方案

分布式控制系统

才能使计算机自动化真正起到其应有的作用。

1975-1980年，在这个时期集散控制系统的技术特点表现为：

DCS

从结构上划分，DCS包括过程级、操作级和管理级。过程级主要由过程控制站、I/O 单元和现场仪表组成，是系统控制功能的主要实施部分。操作级包括：操作员站和工程师站，完成系统的操作和组态。管理级主要是指工厂管理信息系统（MIS系统），作为DCS更高层次的应用，目前国纸行业应用到这一层的系统较少。

DCS的控制程序：DCS的控制决策是由过程控制站完成的，所以控制程序是由过程控制站执行的。

过程控制站的组成：

DCS的过程控制站是一个完整的计算机系统，主要由电源、CPU（中央处理器）、网络接口和I/O组成

I/O：控制系统需要建立信号的输入和输出通道，这就是I/O。DCS中的I/O一般是模块化的，一个I/O模块上有一个或多个I/O通道，用来连接传感器和执行器（调节阀）。

I/O单元：通常，一个过程控制站是有几个机架组成，每个机架可以摆放一定数量的模块。CPU所在的机架被称为CPU单元，同一个过程站中只能有一个CPU单元，其他只用来摆放I/O模块的机架就是I/O单元。

国外应用

分散控制系统

1975 年美国最大的仪表控制公司Honeyw ell 首次向世界推出了它的综合分散控制系统TDC—2000 ( Toal Distributed Control-2000),这一系统的发表,立即引起美国工业控制界高度评价，称之为“最鼓舞人心的事件”。世界各国的各大公司也纷纷仿效，推出了一个又一个集散系统，从此过程控制进入了集散系统的新时期。

在此期间有日本横河公司推出的CEN TUM,美国泰勒仪表公司的MO SË,费雪尔公司的DCÉ —400,贝利公司的N —90,福克斯波罗公司的Cpect rum 和德国西门子公司的Telepermm。

随着计算机特别是微型计算机与网络技术的飞速发展，加上各制造商的激烈竞争，使DCS 很快从70 年代的第一代发展到90 年代初的第三代DCS。尽管在这之前的集散系统的技术水平已经很高，但其中存在着一个最主要的弊病是：各大公司推出的几十种型号的系统，几乎都是该公司的专利产品，每个公司为了保护自身的利益，采用的都是专利网络，这就为全厂、全企业的管理带来问题。

随着计算机的发展与网络开发使各控制厂商更多地采用商业计算机的技术，80年代末许多公司推出新一代的集散系统，其主要特征是新系统的局部网络采用MA P 协议；引用智能变送器与现场总线结构；在控制软件上引入PLC 的顺序控制与批量控制，使DCS 也具有PLC 的功能。

至90 年代初各国知名的DCS 有：3000,Bailey 的IN F I—90,Ro semoun t 的RS—3,W est Hoo se 的WDPF,L eeds &Non th rup 的MAX—1000,Foxbo ro 的IöA S,日本横河的CEN TUM。这里所提到的均为大型的DCS,为了适应市场的需要各厂商也开发了不少中小型的DCS 系统如S—9000,MAX—2,LXL,A 2 PACS 等等。

流程工业CIMS

流程工业CIMS是一个复杂的综合自动化系统，处理的对象是整个企业的全部生产活动，DCS作为一种有效的工具和实现手段，在流程工业CIMS中完成重要的基础控制和实时生产数据采集、动态监控等功能。与管理类计算机相比，DCS能够提供更加可靠的生产过程数据，使CIMS系统所作出的优化决策也更加可靠。

从功能上看，流程工业CIMS中的生产自动化系统、动态监控系统和在线质量控制都可以由DCS实现。从流程工业CIMS的层次结构看，DCS主要担负过程控制和过程优化任务，有些生产调度和生产管理工作也可在DCS上完成。

主要厂家

国DCS主要厂家有：新华，科远自动化集团股份,优稳，中控，和利时，威盛，自仪股份、鲁能控制，国电智深，华文，乐华，正泰中自等。

国外的有：西屋公司、艾默生、FOXBORO、ABB、西门子、霍尼韦尔、横河、罗克韦尔、山武－霍尼韦尔公司、FISHER-ROSEMOUNT公司等。

论分布式数据库的设计与实现

论分布式数据库的设计与实现摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。 1、系统的架构设计采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。 2、数据的分布从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式：（1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。（2）在全局数据与教务处、总务处等各部门之间，数据是按照其应用功能来划分的，所以采用了垂直分片的方式。在数据库服务器与Web数据库服务器

系统部署技术方案比较范本

系统部署技术方案比较

分布式部署示意图 1.1.2技术方案特点分析该方案具有如下特点： ◆在实施过程中能够很方便地实行分步实施，降低实施风险，可分单位逐步进行部署；能够在各独立系统上线运行成功的基础上，最后部署交换中心即可。 ◆危险分散：由于各系统相对独立，系统安全性大幅度提高，单个服务器故障仅影响一个单位而不会影响到整个大系统； ◆管理上独立：各单位各自建立自己的系统，系统管理员由本单位人员担任，便于管理和维护；同时各单位也能够根据自身情况灵活地对系统进行配置而不会受其它单位的影响；

◆内部访问速度快：由于各单位独自一套系统大多数访问经过局域网进行，内部访问数度快，对互联网依赖小，对互联网的带宽要求减少。 ◆大容量、大负荷能力：分布式系统便于减轻网络负担，降低对服务器等设备的要求，在提供大量用户同时上线方面具有明显的优势，再加上多服务器结构在数据存储上提供比单服务器大得多的存储容量，便于办公管理数据的海量储存。 1.1.3关键技术与核心问题分析要实现分布式部署的关键技术是各系统之间的文件加密传输系统，该系统需要具有完善的安全策略，同时整个文件传输系统采用统一身份认证体系，确保用户在操作过程中的唯一的身份认证，同时平台中的各个系统无缝连接，保证用户的使用流畅。整个系统采用统一的授权体系，实现有限授权，授权精密度可达到每个文件每个用户，确保用户单位的文件使用安全性和共享性。文件加密设计在文件的信息加密能够采用对称密钥和非对称加密，两种加密的流程图如下图一和图二所示。图示一

分布式文件存储方案

1DFS系统 (DFS) 是AFS的一个版本，作为开放软件基金会(OSF)的分布分布式文件系统式计算环境(DCE)中的文件系统部分。如果文件的访问仅限于一个用户，那么分布式文件系统就很容易实现。可惜的是，在许多网络环境中这种限制是不现实的，必须采取并发控制来实现文件的多用户访问，表现为如下几个形式：只读共享任何客户机只能访问文件，而不能修改它，这实现起来很简单。受控写操作采用这种方法，可有多个用户打开一个文件，但只有一个用户进行写修改。而该用户所作的修改并不一定出现在其它已打开此文件的用户的屏幕上。并发写操作这种方法允许多个用户同时读写一个文件。但这需要操作系统作大量的监控工作以防止文件重写，并保证用户能够看到最新信息。这种方法即使实现得很好，许多环境中的处理要求和网络通信量也可能使它变得不可接受。 NFS和AFS的区别 NFS和AFS的区别在于对并发写操作的处理方法上。当一个客户机向服务器请求一个文件(或数据库记录)，文件被放在客户工作站的高速缓存中，若另一个用户也请求同一文件，则它也会被放入那个客户工作站的高速缓存中。当两个客户都对文件进行修改时，从技术上而言就存在着该文件的三个版本(每个客户机一个，再加上服务器上的一个)。有两种方法可以在这些版本之间保持同步：无状态系统在这个系统中，服务器并不保存其客户机正在缓存的文件的信息。因此，客户机必须协同服务器定期检查是否有其他客户改变了自己正在缓存的文件。这种方法在大的环境中会产生额外的LAN通信开销，但对小型LAN来说，这是一种令人满意的方法。NFS 就是个无状态系统。回呼(Callback)系统在这种方法中，服务器记录它的那些客户机的所作所为，并保留它们正在缓存的文件信息。服务器在一个客户机改变了一个文件时使用一种叫回叫应答(callbackpromise)的技术通知其它客户机。这种方法减少了大量网络通信。AFS(及OSFDCE的DFS)就是回叫系统。客户机改变文件时，持有这些文件拷贝的其它客户机就被回叫并通知这些改变。无状态操作在运行性能上有其长处，但AFS通过保证不会被回叫应答充斥也达到了这一点。方法是在一定时间后取消回叫。客户机检查回叫应答中的时间期限以保证回叫应答是当前有效的。回叫应答的另一个有趣的特征是向用户保证了文件的当前有效性。换句话说，若

Hadoop分布式文件系统：架构和设计

Hadoop分布式文件系统：架构和设计引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)

引言云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

项目服务投标文件方案(分布式存储平台建设方案)

分布式存储平台建设方案 1.分布式存储平台简介 Hadoop的目的是基于一种新的方法来存储和处理复杂的数据。通过把数据均衡分布到集群上,通过复制副本以确保数据的可靠性和容错。存储和计算都分布到多个机器, 充分体现数据的本地性,现在的很多数据库也都支持数据分片技术， Hadoop可以运行在低配置的Pc Server服务器上面的分布式集群技术,通过把海量数据分布式存储后,通过分布式计算模型来进行海量数据分析。优势明显： - 效率提高 - 弹性扩容 - 弹性计算 2.分布式存储的趋势 ?Data Scalability: 单台机器的容量不足以(经济的) 承载所有资料，所以需要分散。如：NoSQL ?Computing Scalability: 单台机器的运算能力不足以(经济的) 及时完成运算所以需要分散。 3.分布式存储平台搭建分布式数据处理框架为用户提供容易使用的并行编程模式、处理海量数据的处理框架，用于对大规模数据集的并行处理。处理能力可以通过增加或减少机器达到动态调整。分布式数据处理框架采用先进的容错技术，确保处理任务的可靠性，即使在异常情况下，如机器宕机、断网的情况下，确保处理任务的实时性和准确性。

分布式数据处理框架是建立在分布式存储和分布式数据库的基础之上。分布式数据处理框架具有如下特点： ●在高效率并行分布式软件的支撑下，可以实时完成数据处理和分析工作，如数据处理、数据查询、和统计分析等。数据处理不会出现数据堆积现象，各类分析和查询工作基本都在秒级完成，具有前所未有的高效性。 ●响应速度快速：采用分布式处理的方式，性能与节点数成正比，通过增加节点的方式，可将性能提升，以达到满足需求的处理要求。 ●高可靠性：任何一个节点出现故障，系统将自动屏蔽，而且不会出现丢失数据的现象。 ●可伸缩性：在不停机的情况下，增加节点，平台的处理能力自动增加；减少节点，平台的处理能力自动缩减。这样，可以做到与资源池的无缝对接，根据处理和存储任务动态地申请或释放资源，最大限度地提高资源利用率。 ●高性价比：采用X86架构廉价处理机构建云处理平台，用软件容错替代硬件容错，大大节省成本。在目标性能和可靠性条件下，可比传统的小型机加商用数据库方案节省10倍左右的成本。 4.分布式存储平台同步大数据基础平台的数据库服务包括传统的关系型数据库服务和分布式数据库。分布式数据库系统使用计算机网络将物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(通常是集中式数据库系统)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。分布式数据库具有如下特点： 1、物理分布性：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联结起来的多个站点上。 2、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的，

系统部署技术方案比较

系统部署技术方案比较 1.1部署方案一（分布集中式） 1.1.1技术方案设计的原则和方法该方案根据大型集团单位协同办公管理应用的实际需求，对整个系统的网络结构、网络选型、网络应用均按照先进性、成熟性、可靠性、开放性、安全性原则进行设计。在软件部署上采用集团内部署多套协同办公管理软件的分布式交换原则。该方案遵循以下原则和方法：独立性：各单位分别部署，分别由各自独立的服务器、网络及应用系统；根据各自的管理体系进行架构，对于集团内每个单位业务种类或者行业偏差较大的时候，系统可以相对独立；分布式交换：每套系统内部通过服务器进行文件等的交换，单位与单位之间通过专用的文件加密传输交换系统进行交换；集团管控的枢纽是文件加密传输系统（交换中心）。最小授权：各单位各自管理自己的系统，在系统中仅对本单位独立的系统进行授权管理；单位与单位之间只能通过互设单独管理帐号才能实现访问。分布式部署示意图 1.1.2技术方案特点分析该方案具有如下特点：在实施过程中可以很方便地实行分步实施，降低实施风险，可分单位逐步进行部署；可以在各独立系统上线运行成功的基础上，最后部署交换中心即可。危险分散：由于各系统相对独立，系统安全性大幅度提高，单个服务器故障仅影响一个单位而不会影响到整个大系统；管理上独立：各单位各自建立自己的系统，系统管理员由本单位人员担任，便于管理和维护；同时各单位也可以根据自身情况灵活地对系统进行配置而不会受其他单位的影响；内部访问速度快：由于各单位独自一套系统大多数访问通过局域网进行，内部

访问数度快，对互联网依赖小，对互联网的带宽要求减少。大容量、大负荷能力：分布式系统便于减轻网络负担，降低对服务器等设备的要求，在提供大量用户同时上线方面具有明显的优势，再加上多服务器结构在数据存储上提供比单服务器大得多的存储容量，便于办公管理数据的海量储存。 1.1.3关键技术与核心问题分析要实现分布式部署的关键技术是各系统之间的文件加密传输系统，该系统需要具有完善的安全策略，同时整个文件传输系统采用统一身份认证体系，确保用户在操作过程中的唯一的身份认证，同时平台中的各个系统无缝连接，保证用户的使用流畅。整个系统采用统一的授权体系，实现有限授权，授权精密度可达到每个文件每个用户，确保用户单位的文件使用安全性和共享性。文件加密设计在文件的信息加密可以采用对称密钥和非对称加密，两种加密的流程图如下图一和图二所示。图示一图示二由图示可知，对称密钥加密中，加密与解密使用的是同一把密钥，在文件传递时需要传递密钥，这里存在安全隐患，对称密钥具有加密速度快的特点。非对称密钥加密，则是采用接受方的公钥加密，接受者利用其所持有的私钥来解密，由于公钥是公开的，不存在安全传输的问题，但是，公钥加密速度慢，效率低，一般来说，对称密钥加密速度大约是非对称密钥加密速度的四百倍左右。为了既保证加密速度，又保证密钥传输的安全性，可采用二者合一的加密组件来解决集团的文件加密。在对于文件的文件信息内容部分，采用对称密钥加密信息，而用非对称密钥的公钥加密对称密钥，收信人则利用其持有的私钥解密收到的加密数据包以获取解密密钥，使用解密密钥解密加密过的内容以获取原始信息。加密组件包(ZYSDK)包括对称密钥加密组件、公钥加密组件和“数字信封”组件三个组件。在对称密钥加密算法支持DES、3DES等算法，同时支持国密办SSF33算法。公钥加密算法支持RSA、 SHA-1、MD5等算法。

分布式存储技术及应用介绍

根据did you know(https://www.360docs.net/doc/fe1990773.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。

大型电商网站服务器架构完全部署实施方案

大型电商网站服务器架构完全部署方案

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任何一个大型网站都是经历用户积累然后成长，从一台服务器到多台服务器才能构架支撑网站现有数据、用户、页面请求等。大型网站(如淘宝、京东等)的系统架构并不是开始设计就具备完整的高性能、高可用、安全等特性，它总是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随业务扩展而完善出来的，并不是一蹴而就;不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿的用户实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，他们都有各自的业务特性，系统架构也有所不同。尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下，找出其中共用的技术，这些技术和手段可以广泛运行在大型网站系统的架构中，下面就通过介绍大型网站系统的演化过程，来认识这些技术和手段。一、最开始的网站架构最初的架构，应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上，如图：二、应用、数据、文件分离随着业务的扩展，一台服务器已经不能满足性能需求，故将应用程序、数据库、文件各自部署在独立的服务器上，并且根据服务器的用途配置不同的硬件，达到最佳的性能效果。

三、利用缓存改善网站性能在硬件优化性能的同时，同时也通过软件进行性能优化，在大部分的网站系统中，都会利用缓存技术改善系统的性能，使用缓存主要源于热点数据的存在，大部分网站访问都遵循28原则(即80%的访问请求，最终落在20%的数据上)，所以我们可以对热点数据进行缓存，减少这些数据的访问路径，提高用户体验。

Hadoop分布式文件系统方案

Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点原文：https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。

分布式文件系统架构设计(20201126073806)

分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.

2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5

1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System )，简称HDFS，解决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce ，解决了海量数据如何计算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2. HDFS1

分布式存储系统的一些理解和实践

分布式存储系统的一些理解和实践张建伟一、分布式存储系统介绍 1.简介互联网数据规模越来越大，并发请求越来越高，传统的关系数据库，在很多使用场景下并不能很好的满足需求。分布式存储系统应运而生。它有良好的扩展性，弱化关系数据模型，甚至弱化一致性要求，以得到高并发和高性能。按功能分类，主要有以下几种： ?分布式文件系统 hdfs ceph glusterfs tfs ?分布式对象存储 s3(dynamo) ceph bcs(mola) ?分布式表格存储 hbase cassandra oceanbase ?块存储 ceph ebs(amazon) 分布式存储系统，包括分布式系统和单机存储两部分；不同的系统，虽在功能支持、实现机制、实现语言等方面是有差异的，但其设计时，关注的关键问题是基本相同的。单机存储的主流实现方式，有hash引擎、B+树引擎和LSM树(Log Structured Merge Tree)三种，不展开介绍。本文第二章节，主要结合hbase、cassandra和ceph，讲下分布式系统设计部分，需要关注的关键问题。 2.适用场景各分布式存储系统功能定位不尽相同，但其适用和不适用的场景，在一定程度上是相同的，如下。

1)适用大数据量（大于100T，乃至几十PB） key/value或者半结构化数据高吞吐高性能高扩展 2)不适用 Sql查询复杂查询，如联表查询复杂事务二、分布式存储系统设计要点 1.数据分布分布式存储，可以由成千甚至上万台机器组成，以实现海量数据存储和高并发。那它最先要解决的就是数据分布问题，即哪些数据存储在哪些机器（节点）上。常用的有hash类算法和用meta表映射两种方式。一般完全分布式的设计（无master节点），会用hash类算法；而集中式的设计（有master节点）用meta表映射的方式。两者各有优缺点，后面讲到具体问题时再做比较。 1)一致性hash 将存储节点和操作的key（key唯一标识存储的object，有时也叫object name）都hash到0~2的32次方区间。映射到如下环中的某个位置。沿操作key的位置顺时针找到的第一个节点即为此key的primary存储节点。如下图所示：

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。数据的存储和读取分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格，适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案，但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对

于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。基础服务基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。应用层应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群，可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。

分布式数据库设计方案

1.大型分布式数据库解决方案企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。分区表技术让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。分布式分区视图分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数

据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。库表散列在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。

分布式文件系统设计方案

分布式文件系统（DFS）解决方案一“分布式文件系统（DFS）”概述 DFS并不是一种文件系统，它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS)，使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS，可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时，就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。例如，如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上，您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下，这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。二部署使用“分布式文件系统（DFS）”的原因 ●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上； ●大多数用户都需要访问多个共享文件夹； ●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况； ●用户需要对共享文件夹的不间断访问；

●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点； ●用户访问共享文件需要权限。三“分布式文件系统（DFS）”类型可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统： 1．作为独立的分布式文件系统。 ●不使用Active Directory。 ●至多只能有一个根目录级别的目标。 ●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 ●通过服务器群集支持容错。 2．作为基于域的分布式文件系统。 ●必须宿主在域成员服务器上。 ●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。 ●可以有多个根目录级别的目标。 ●通过FRS 支持自动文件复制。 ●通过FRS 支持容错。四分布式文件系统特性除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外，还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间，该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于

分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享

由于用户数量的不断攀升,我对访问量大的应用实现了可扩展、高可靠的集群部署（即lvs+keepalived的方式），但仍然有用户反馈访问慢的问题。通过排查个服务器的情况，发现问题的根源在于共享存储服务器NFS。在我这个网络环境里，N个服务器通过nfs方式共享一个服务器的存储空间，使得 NFS服务器不堪重负。察看系统日志，全是nfs服务超时之类的报错。一般情况下，当nfs客户端数目较小的时候，NFS性能不会出现问题；一旦NFS服务器数目过多，并且是那种读写都比较频繁的操作，所得到的结果就不是我们所期待的。下面是某个集群使用nfs共享的示意图：这种架构除了性能问题而外，还存在单点故障，一旦这个NFS服务器发生故障，所有靠共享提供数据的应用就不再可用，尽管用rsync方式同步数据到另外一个服务器上做nfs服务的备份，但这对提高整个系统的性能毫无帮助。基于这样一种需求，我们需要对nfs服务器进行优化或采取别的解决方案，然而优化并不能对应对日益增多的客户端的性能要求，因此唯一的选择只能是采取别的解决方案了；通过调研，分布式文件系统是一个比较合适的选择。采用分布式文件系统后，服务器之间的数据访问不再是一对多的关系（1个NFS服务器，多个NFS 客户端），而是多对多的关系，这样一来，性能大幅提升毫无问题。到目前为止，有数十种以上的分布式文件系统解决方案可供选择，如 lustre,hadoop,Pnfs等等。我尝试了 PVFS,hadoop,moosefs这三种应用，参看了lustre、KFS等诸多技术实施方法，最后我选择了moosefs（以下简称MFS）

这种分布式文件系统来作为我的共享存储服务器。为什么要选它呢？我来说说我的一些看法： 1、实施起来简单。MFS的安装、部署、配置相对于其他几种工具来说，要简单和容易得多。看看lustre 700多页的pdf文档，让人头昏吧。 2、不停服务扩容。MFS框架做好后，随时增加服务器扩充容量；扩充和减少容量皆不会影响现有的服务。注：hadoop也实现了这个功能。 3、恢复服务容易。除了MFS本身具备高可用特性外，手动恢复服务也是非常快捷的，原因参照第1条。 4、我在实验过程中得到作者的帮助，这让我很是感激。 MFS文件系统的组成 1、元数据服务器。在整个体系中负责管理管理文件系统，目前MFS只支持一个元数据服务器master，这是一个单点故障，需要一个性能稳定的服务器来充当。希望今后MFS能支持多个master服务器，进一步提高系统的可靠性。 2、数据存储服务器chunkserver。真正存储用户数据的服务器。存储文件时，首先把文件分成块，然后这些块在数据服务器chunkserver之间复制（复制份数可以手工指定，建议设置副本数为3）。数据服务器可以是多个，并且数量越多，可使用的“磁盘空间”越大，可靠性也越高。 3、客户端。使用MFS文件系统来存储和访问的主机称为MFS的客户端，成功挂接MFS文件系统以后，就可以像以前使用NFS一样共享这个虚拟性的存储了。元数据服务器安装和配置

分布式数据库课程设计报告

分布式数据库在学生信息管理系统中的应用班级: 姓名: 设计时间: 指导教师: 评语:_________________________________ 评阅成绩:＿＿＿＿评阅教师:＿＿＿＿＿目录摘要 (2) 第一章绪论 (4) 1．1课题研究的意义 (4)

1．2分布式数据库技术国外发展现状 (5) 1．3分布式数据库技术国内发展现状 (5) 1．4分布式数据库技术发展动向 (5) 第二章分布式数据库理论 (7) 2．1分布式数据库理论 (7) 2．1．1分布式数据库系统的有关概念 (7) 2．1．2分布式数据库系统的特点 (7) 2．1．3分布式数据库数据分片 (9) 2．1．4分布式数据库数据分布 (9) 2．1．5数据分布设计策略 (10) 第三章系统总体设计 (13) 系统功能设计 (13) 系统结构设计 (13) 系统概念设计 (14) 系统逻辑设计 (14) 系统物理设计（表设计） (14) 第四章系统实现 (19) P OWER B UILDER开发工具简介 (19) P OWERBUILDER 9应用程序开发的基本步骤 (19) 编码规范 (20) 应用程序对象A PP_MAPBEX (20) 具体窗口的实现 (21) 摘要社会在飞速的发展，计算机的应用正深入到人们生活的每一个角落。我们作为当代的大学生，更应该推动和实践计算机信息系统在生活在的应用，为将来的工作和学习打好基础。

本系统为简易的分布式学生信息管理系统，实现学生的基本信息管理和学生成绩管理。本系统采用了Power Builder9＋SQL2000的结构来开发程序。Power Bulider(以下简称pb)做为应用程序开发工具和程序界面开发工具，pb具有功能强大，集成性好的优点，很适合小型系统的应用开发和界面开发。后台数据库使用SQL 2000系统，Microsoft SQL Server 2000是美国微软公司推出的使用相当广泛的数据库管理系统，包含一套图形工具，如服务器管理（用于启动和关闭数据库服务）、企业管理器（用于创建和修改数据库及备份数据库等）和查询分析器（用于交互执行Transact-SQL 语句和过程并提供图形查询分析功能）等。本报告说明了整个系统从分析到设计再到实现的具体步骤和过程，从中我学到了很多知识和技能。关键词：分布式信息管理系统 PB+SQL2000

邮件服务器分布式部署方案

邮件服务器分布式部署方案一、分布式部署分析（多个地方用同一域名搭建服务器）分布式部署主要解决南北互联或国内外网络互通的问题，以及单台负载过大的情况。分布式邮件系统适用于在各地设有分部的政府机构或者大型集团，使用统一的邮箱域名的同时为了提高邮件系统的运行效率，大型机构可以选择部署分布式邮件系统来提高系统性能。在各地有人员的机构，使用传统的单点式邮件系统搭建方案会遇到以下的问题： 1. 分支机构位置和中心位置或数据中心之间的网络连接，通常是低带宽、高滞后或不可靠的。 2. 公司总部的网络基础结构无法同时处理所有分支机构的服务请求， 3. 用户需求规定服务器须放在本地，以提供最佳用户体验和可用性。针对这些要求，U-Mail 邮件系统为企业提供分布式部署方案下面本手册,以某公司域名是https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, 有北京和深圳2个办事处。为例进行说明分布式邮件系统是指同一域名下，跨地域部署的邮件系统，如图：

二、工作流程分析 1. 同域名内部互相发送北京的用户收发都是通过北京那台服务器收发，如果发送到深圳这台服务器上面的账号则直接发送到深圳的服务器。深圳的用户收发都是通过深圳这台服务器收发，如果发送到北京那台服务器上面的账号则直接发送到北京的服务器， 2. 内部发送到外部域名发送到外面的邮件都由各自服务器发送出去。 3. 外部发送进来外面发送进来的邮件随机发到北京或者深圳的服务器：如果首先发到北京的服务器，北京服务器首先检查收件人是在哪台服务器上面，发现是本服务器上面账号的邮件则接受，如果发送不是本地(北京)账号邮件，则发送到深圳服务器。如果没有这个账号则拒收。同样如果是先发到深圳的服务器上面，深圳服务器首先检查收件人是在哪台服务器上面，发现是本服务器上面账号的邮件则接受，如果发送不是本地账号邮件，则发送到北京服务器上面去，如果没有这个账号则拒绝。三、分布式部署设置 1. 域名解析设置需要把域名的MX 记录同时指向各地区的邮件服务器，邮件优先级设置相同假如公司域名为https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html,，公司有二个分支机构，分别在北京，深圳，各自的邮件服务器主机域名为https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, 则两地的MX 记录应该设置如下：北京https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, MX 10 https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, 深圳https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, MX 10 https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, A 北京IP https://www.360docs.net/doc/fe1990773.html, A 深圳IP 2. 硬件环境两台服务器配置：双Xeon、2G内存、SAS硬盘。