基于内存的分布式计算
分布式(计算机的一种算法)
分布式存储系统
P2P数据存储 系统
云存储系统
P2P数据存储系统采用 P2P网络的特点，即每个用户都是数据的获取者和提供者，没有中心节点，所以每个 用户都是对等存在的。利用这种特点建立而成的P2P数据存储系统可以将数据存放于多个对等节点上，当需要数 据时，可以利用固定的资源搜索算法寻找数据资源，从而获取想要的数据。
分布式（计算机的一种算法）
计算机的一种算法
目录
01 分布式计算
03 应用方向，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成 许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分 布式网络存储技术是将数据分散地存储于多台独立的机器设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构， 利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服 务器的瓶颈问题，还提高了系统的可靠性、可用性和扩展性。
传统的集中式GIS起码对两大类地理信息系统难以适用，需用分布式计算模型。第一类是大范围的专业地理 信息系统、专题地理信息系统或区域地理信息系统。这些信息系统的时空数据来源、类型、结构多种多样，只有 靠分布式才能实现数据资源共享和数据处理的分工合作。比如综合市政地下管网系统，自来水、燃气、污水的数 据都分布在各自的管理机构，要对这些数据进行采集、编辑、入库、提取、分析等计算处理就必须采用分布式， 让这些工作都在各自机构中进行，并建立各自的管理系统作为综合系统的子系统去完成管理工作。而传统的集中 式提供不了这种工作上的必要性的分工。第二类是在一个范围内的综合信息管理系统。城市地理信息系统就是这 种系统中一个很有代表性的例子。世界各国管理工作城市市政管理占很大比例，城市信息的分布特性及城市信息 管理部门在地域上的分散性决定了多层次、多成份、多内容的城市信息必须采用分布式的处理模式。
面向大数据处理的并行计算模型及性能优化
面向大数据处理的并行计算模型及性能优化随着信息时代的发展，大数据已经成为了人民生产生活中的重要组成部分。
而对大数据进行高效处理和分析已经成为了一个紧迫的问题。
并行计算作为一种解决方案，广泛应用于大数据处理和分析的领域。
本文将讨论面向大数据处理的并行计算模型及其性能优化方法。
一、并行计算模型1. 传统的并行计算模型传统的并行计算模型主要有共享内存模型、分布式内存模型和混合模型。
- 共享内存模型：共享内存模型中，多个处理器通过共享内存交换数据，每个处理器可以同时访问和修改共享内存中的变量。
这种模型的优点是简单易懂，但缺点是并行度有限，不适用于大规模数据处理。
- 分布式内存模型：分布式内存模型中，多个处理器通过消息传递的方式交换数据。
每个处理器有自己的本地内存，并且需要通过消息传递来实现数据的共享或同步。
这种模型的优点是适用于大规模数据处理，但缺点是编程复杂度高。
- 混合模型：混合模型是共享内存模型和分布式内存模型的结合。
多个共享内存模型的计算节点组成一个分布式内存模型的集群。
这种模型既考虑了共享内存模型的便利性，又兼顾了分布式内存模型的灵活性。
2. 新兴的并行计算模型新兴的并行计算模型主要有MapReduce、Spark和MPI。
- MapReduce模型：MapReduce模型是Google提出的一种分布式计算模型。
它将大数据分解为不同的部分，在各个计算节点上并行地执行计算，并将结果进行合并。
MapReduce模型适用于大规模数据的批处理，但不适用于实时计算。
- Spark模型：Spark是一种基于内存的分布式计算框架，具有较高的计算速度。
Spark模型中，数据以弹性分布式数据集（RDD）的形式存储，可以在内存中进行迭代计算。
Spark模型适用于大规模数据的实时计算和迭代计算。
- MPI模型：MPI（Message Passing Interface）模型是一种用于并行计算的标准接口。
它允许不同计算节点进行消息传递，实现数据共享和同步。
操作系统的内存分配算法
操作系统的内存分配算法操作系统的内存管理是计算机系统中一个重要的组成部分。
内存分配算法决定了如何合理地利用系统的内存资源，以达到高效、安全、稳定的运行。
本文将介绍几种常见的内存分配算法，包括首次适应算法、循环首次适应算法、最佳适应算法以及快速适应算法。
首次适应算法（First Fit Algorithm）首次适应算法是一种简单而常见的内存分配算法。
它从内存空闲列表的头部开始寻找第一个适合分配的内存块。
当找到满足要求的内存块后，将该块划分为两部分，一部分用于分配给请求的程序，另一部分保留为剩余空闲块。
这种算法的优点是分配速度较快，缺点是可能会导致内存碎片的产生。
循环首次适应算法（Next Fit Algorithm）循环首次适应算法是首次适应算法的一种改进版本。
与首次适应算法不同的是，循环首次适应算法从上一次分配的位置开始搜索空闲块，直到找到一个满足要求的内存块为止。
这样可以避免每次都从头开始搜索，提高了查找的效率。
同样，这种算法也可能导致内存碎片的产生。
最佳适应算法（Best Fit Algorithm）最佳适应算法是为了解决内存碎片问题而提出的一种分配算法。
该算法会在内存空闲列表中查找最小且能满足要求的空闲块，并将该块分配给请求的程序。
这样可以尽量充分利用内存资源，减少内存碎片的产生。
但是，最佳适应算法的缺点是分配速度相对较慢，因为需要遍历整个内存空闲列表。
快速适应算法（Quick Fit Algorithm）快速适应算法是一种综合了首次适应算法和最佳适应算法的策略。
它将内存空闲列表分成了多个不同大小的链表，每个链表分别存储相应大小的空闲块。
当有程序请求内存时，快速适应算法会直接从对应大小的链表中查找可用的空闲块进行分配，以提高分配的速度。
这个算法在时间效率和空间效率上都较为出色，但是需要付出额外的存储开销。
总结不同的内存分配算法各有优缺点，选择合适的算法取决于具体的应用场景和系统需求。
首次适应算法和循环首次适应算法适用于内存分配需求频繁变化的场景。
ignite 分布式计算
ignite 分布式计算Ignite 分布式计算是一种强大的计算框架，它能够帮助用户高效地处理大规模数据集。
本文将介绍 Ignite 分布式计算的基本原理以及其在实际应用中的优势。
Ignite 分布式计算采用内存计算的方式，以提高计算速度和效率。
它将数据存储在内存中，并通过分布式计算节点对数据进行并行处理。
这种方式使得 Ignite 分布式计算能够快速地处理大规模数据集，从而加速计算过程。
Ignite 分布式计算的一个重要特点是其灵活性。
它可以与各种数据存储系统和计算引擎无缝集成，如 Hadoop、Spark 等。
通过与这些系统的集成，Ignite 分布式计算能够利用它们的优势，进一步提高计算性能和效率。
除了高性能和灵活性，Ignite 分布式计算还具有强大的容错能力。
它采用了数据复制和故障恢复机制，以保证计算过程的可靠性。
当计算节点出现故障时，Ignite 分布式计算会自动将任务重新分配给其他节点，从而避免计算中断和数据丢失。
在实际应用中，Ignite 分布式计算被广泛应用于各个领域。
例如，在金融行业，Ignite 分布式计算可以用于实时风险分析和交易处理。
在电力行业，它可以用于智能电网的实时监控和优化。
在物流行业，它可以用于路径规划和运输调度。
无论是处理大规模数据集还是实时计算，Ignite 分布式计算都能够提供高效的解决方案。
Ignite 分布式计算是一种强大且灵活的计算框架，它能够帮助用户高效地处理大规模数据集。
通过其高性能、灵活性和容错能力，Ignite 分布式计算在实际应用中展现出巨大的潜力。
无论是金融、电力还是物流行业，Ignite 分布式计算都能够为用户提供高效、可靠的解决方案。
它的出现不仅推动了分布式计算的发展，也为各个行业带来了巨大的变革和机遇。
云计算——分布式存储
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云计算——分布式存储
汇报人： 2023-12-14
目录
• 分布式存储概述 • 分布式存储技术原理 • 分布式存储系统架构 • 分布式存储应用场景 • 分布式存储性能优化策略 • 分布式存储安全问题及解决方案
01
分布式存储概述
定义与特点
定义
分布式存储是一种数据存储技术，它通过将数据分散到多个独立的节点上，以 实现数据的分布式存储和访问。
云计算平台建设
01
02
03
云存储服务
分布式存储作为云计算平 台的核心组件，提供高效 、可扩展的存储服务。
云服务集成
与其他云服务（如计算、 网络、安全等）紧密集成 ，形成完整的云计算解决 方案。
自动化运维与管理
通过自动化工具实现分布 式存储系统的运维和管理 ，提高效率。
物联网数据存储与处理
实时数据采集
现状
目前，分布式存储技术已经成为了云计算领域的重要组成部 分，各大云服务提供商都提供了基于分布式存储的云存储服 务。同时，随着技术的不断发展，分布式存储的性能和稳定 性也在不断提高。
优势与挑战
优势
分布式存储具有高性能、高可用性、安全性、容错性和可维护性等优势，它可以 提供更加高效、灵活和可靠的数据存储服务，同时还可以提供更加灵活的扩展能 力，以满足不断增长的数据存储需求。
支持物联网设备实时采集 数据，并存储在分布式存 储系统中。
数据处理与分析
对物联网数据进行处理和 分析，提取有价值的信息 。
智能决策与控制
基于物联网数据分析结果 ，实现智能决策和控制， 提高生产效率。
05
分布式存储性能优化策略
数据压缩与解压缩技术
seatunnel hazelcast原理解析-概述说明以及解释
seatunnel hazelcast原理解析-概述说明以及解释1.引言1.1 概述本文主要讨论了seatunnel和hazelcast的原理解析。
首先我们来了解一下它们分别是什么。
Seatunnel是一种网络隧道技术，可以通过底层网络传输层无差别地传输数据，将数据包装成它们自己的格式，然后通过网络传输到目标地址。
它的主要作用在于解决网络传输过程中的安全和可靠性问题，同时也提供了一种高效的数据传输方式。
Hazelcast是一个开源的分布式内存数据存储和计算平台。
它的概述如下：Hazelcast是一个基于内存的数据存储解决方案，它可以将数据分布在多个节点上，实现高可用性和高性能的数据处理。
Hazelcast使用了分布式哈希表（Distributed Map）的数据结构，通过将数据分片存储在多个节点上，实现了数据的快速读取和写入。
同时，Hazelcast还提供了一系列的分布式计算功能，可以在节点间进行数据的处理和计算。
本文将分析并解释seatunnel和hazelcast的工作原理，从而更加深入地理解它们的应用和价值。
文章结构部分的内容可以如下编写：1.2 文章结构在本文中，我们将对seatunnel 和hazelcast 进行原理解析。
本文分为三个主要部分组成：2.正文：本部分将详细介绍seatunnel 和hazelcast 的原理，并深入探讨它们的工作方式和应用场景。
2.1 seatunnel原理解析：在本节中，我们将首先介绍seatunnel 的定义和作用，以及它在分布式系统中的重要性。
接着，我们会详细分析seatunnel 的工作原理，包括数据传输和连接管理等关键过程。
2.2 hazelcast原理解析：在本节中，我们将先概述hazelcast，介绍其分布式数据存储与计算的基本概念。
然后，我们会深入探讨hazelcast 的原理，包括集群管理、数据分片与备份、数据一致性等重要机制。
3.结论：在本部分，我们将综合分析seatunnel 和hazelcast 的应用价值，并就其原理和特点进行总结。
大数据处理中的实时计算方法
大数据处理中的实时计算方法随着互联网和物联网的发展，大数据的规模和速度都呈现出爆炸式增长的趋势。
如何高效地处理大数据，尤其是实时计算，成为了当今信息技术领域亟需解决的问题之一。
本文将介绍几种常见的大数据处理中的实时计算方法。
一、流式计算（Streaming）流式计算是大数据处理中常用的一种方法，它以连续不断的数据流为基础，实时计算出结果。
流式计算主要有以下特点：1. 实时性高：流式计算可以在数据到达时立即进行处理，实时性较强。
2. 数据流动：流式计算处理的是数据流，数据以流的形式一直向前传递，不需要保存在磁盘或内存中。
3. 有限窗口：流式计算通常采用滑动窗口的方式，将数据按时间段进行划分，计算结果基于窗口内的数据。
二、复杂事件处理（CEP）复杂事件处理是一种基于流式计算的方法，它通过定义规则和模式，从数据流中识别出具有特定含义的事件。
CEP主要有以下特点：1. 实时识别：CEP能够在大规模数据流中实时识别出复杂事件，如异常情况、重要事件等。
2. 事件关系：CEP能够识别事件之间的关系，包括时序关系、逻辑关系等。
3. 规则定义：CEP通过定义规则和模式来识别重要事件，可以快速修改规则以应对不同需求。
三、内存计算（In-Memory Computing）内存计算是指将数据存储在内存中进行计算和处理的方法，相较于传统的硬盘存储，内存计算具有更高的速度和性能表现。
内存计算主要有以下特点：1. 快速响应：内存计算可以使计算速度更快，减少了磁盘IO的开销，提供更快的响应时间。
2. 实时计算：内存计算能够将数据直接加载到内存中，实现实时计算和分析。
3. 分布式处理：内存计算通常采用分布式计算的方式，将计算任务分布到多个节点上进行并行计算，提高处理效率。
四、流式数据集（DataStream）流式数据集是一种结合了流式计算和内存计算的方法，它通过将数据流转化为可操作的数据集合来实现实时计算。
流式数据集主要有以下特点：1. 弹性计算：流式数据集能够根据需求进行弹性计算，灵活调整计算规模。
基于云计算的分布式存储系统设计
基于云计算的分布式存储系统设计随着信息技术的不断发展和深入应用，数据的规模、类型和种类越来越多样化和复杂化。
在存储和管理这些数据时，传统的单机存储系统已经无法满足需求，分布式存储系统逐渐成为了当前存储领域的重要研究方向。
而基于云计算的分布式存储系统更是在互联网时代得到了广泛应用和推广，下面就来谈谈基于云计算的分布式存储系统设计。
一、云计算的概念及特点云计算是一种基于互联网的计算模式，它将计算和存储资源以服务的形式提供给用户，并通过共享的方式实现按需使用，具有运行成本低、易于扩展、高可靠性和易于管理等特点。
云计算体系结构主要分为三层：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
二、分布式存储系统的架构与实现方法在分布式存储系统中，要实现对数据的分发和存储，需要采用一种分布式存储架构来实现。
目前常见的分布式存储系统有三种不同的架构形式：集中式、对等式和哈希式。
其中，集中式架构由一台中央控制节点统一管理数据，所有的客户端通过访问该节点来实现数据的查找、读写操作。
对等式架构中，每个节点都具有相同的权重，各节点之间通过通信协议实现数据的同步和共享。
哈希式架构则是根据数据的哈希值将数据均匀的分散到不同的节点上，利用哈希函数来实现数据的查找和读写操作。
三、基于云计算的分布式存储系统的设计基于云计算的分布式存储系统可以采用虚拟化技术来实现虚拟机之间的资源隔离和分配，从而实现对多个节点的分布式存储系统进行管理。
具体的实现流程如下：1. 利用云计算平台进行资源规划和部署，将存储节点虚拟化，形成虚拟存储集群。
2. 针对不同的应用和客户需求，优化存储节点的资源分配和管理，实现动态扩容和缩容。
3. 采用分布式算法对数据进行分发和存储，同时保证数据的可靠性和安全性。
如采用冗余存储技术，实现数据备份和故障转移。
4. 通过网络协议实现存储节点之间的数据同步和共享，实现数据的高速传输和访问。
5. 利用性能监控和管理工具对存储系统的性能进行评估和优化，不断提高存储系统的可用性和稳定性。
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到数据库。
• 对大块bitmap索引的频繁更新，导致存储空间耗用巨大，而且大块数据的复制延 迟很严重，Redis变得不稳定。
为什么不选用Apache Ignite方案
• 使用了数据备份功能，因为频繁更新较大的bitmap索引，涉及到数据在不同节点 的备份，导致系统不稳定，经常出现OOM问题。
最终方案
当天8：10，设备3和设备N-1访问了APP
2 设备2 0 3 设备3 1 … 0 N-1 设备N-1 1 N 设备N 0
当天9：20，设备2和设备N-1访问了APP 2 设备2 1 3 设备3 1 … 0 N-1 设备N-1 1 N 设备N 0
问题分析 2
我 们 使 用 MySQL 存 储 bitmap 索 引 ， 因 为 MySQL 稳 定 且 易 于 运维。 但 是 ， MySQL本 身在业务上是不支 持 bitmap 类型的数据，不 能够发送指令给 MySQL 让它把 bitmap 的某一 位 设置为1或0。
我们需要考虑如何在分布 式内存中计算以解决此类问题， 解决方案需要满足：
• 第一个，缓存备份 • 第二个，性能高 • 第三个，易于维护
候选解决方案
方 案 一 ： 替 换 MySQL ， 使 用 druid/rockdb等大数据组件
方案二：在 MySQL 前面引入 redis 缓 存层，定时同步到MySQL
为什么不选用纯Redis缓存方案
• Redis在高并发下不能支撑对较大bitmap索引的频繁更新，单个bitmap索引平均能
够达到2、3MB，而Redis的value达到1MB时吞吐量不到1000每秒，远远达不到要 求的吞吐量。 • 另外一个重要的原因是 Redis的事件机制有问题，expired和 eviction事件拿不到缓 存对象的值，这样会导致一旦缓存对象过期或被驱逐，我们无法把缓存对象更新
V1.0
2013
2014
2015
2016
2017
问题
我们团队负责 移动运营平台企业 版 V3.0 及 后 续 版 本 迭代，当时的设计 目标支撑500w日活 ， 数 据 库 使 用 MySQL 。 事实证明移动运 营 平 台 企 业 版 V3.0 能 够满足绝大多数企业 客户的需求， 能够稳 定地支撑他们的业务。 有一天，我们的一个客 户，他们上线了几个日活 量 较大的APP，系统的整体 日活 达到了 2000 万，运维 人员反 映MySQL的binlog增 长很快， 快把剩余磁盘空间 占满了。
bitmap索引与MySQL的同步。
网络IO 2.设置某一位为1
更新前 Bitmap 1~3MB
3.定时（如每两小时） 获取该维度的bitmap 。
APP数据处理 1.设置某个维度的 bitmap的某一位为1 程序
基于内存的分布式计算
背景简介
我们团队专注于 移动运营 平台企业版 ，客户的 APP 日 活 小的有不到 10 万，大的可 以达 到数千万。 我们致力于让 移动运营平 台企业版 能够 弹性 地支持小、 中、大型企业客户，系统 稳定
移动运营平台企业 版 产品进化图
V4.0
V3.0
V3.1
且易于维护。
V2.0
2000 W
企业客户APP日活设计目标
500 W 500 W
问题分析 1
我们使用了bitmap索引 技术保证移动运营各项指标 （如日活、留存、转化漏斗 等） 的 实时 计算， 因 为 bitmap索引高效且能节省存 储空间，它能很方便地做指 标的实时排重。
bitmap 第1位 设备1 0 bitmap 1 设备1 0 bitmap 1 设备1 0 某APP某天0：0的初始活跃状态 第2位 设备2 0 第3位 设备3 0 … 0 第N-1位 设备N-1 0 第 N位 设备N 0
权衡下来，我们决定基于Ehcache、redis和zookeeper实现一套分布式缓存计算框架。
分布式缓存计算框架简介
代号Blade，意在像锋利的刀锋一样有效解决企业产品的问题 • 它是一个bitmap索引计算的加速框架，专门针对海量bitmap索引计算时频繁更新 DB操作进行优化。 • 它会把bitmap索引缓存在内存中，数据处理程序只需要告诉Blade修改哪个bit即可， 无需把整条 bitmap索引从DB拉取到本地更新后再写回 DB，Blade会负责内存中的
更新前 Bitmap 1~3MB
1.查询某个维度的bitmap， 比如说今天的活跃用户。
我 们 将 bitmap 对 象 作 为blob类型存入MySQL ，对 bitmap 索 引 的 某 一 位 更 新 时需要先从 DB 查询出来， 更新之后再 update 到 DB 中。
网络IO APP数据处理 程序 2.设置某一位为 1
频繁地更新blob二进制数据，导致binlog数据量极大，从而导致存储空间不够用。 这就是前面某客户出现瓶颈的原因所在。
问题域
大块（1M~10M）的二进制 对象（约 30w个 bitmap对象）频 繁读写，导致网络IO、磁盘IO等 资源耗费巨大，MySQL binlog增 长过快导致存储空间不够与浪费。
方案三：调研使用Apache Ignite组件
为什么不选用Druid/RockDB方案
我们在互联网研发线使用了此种方案，但调研下来不适合企业侧产品研发： • 原来我们的系统运维工作很少，整个2000万日活体量的系统，也只需要1个运维人 员；而换了Druid/rockdb，需要有较多的运维工作，等于放弃了我们原有的优势， 增加了对客户运维人员的要求。 • Druid/RockDB 需要大量的服务器资源。
MySQL 磁盘
4.写binlog（磁盘IO）
更新后 Bitmap 1~3MB
3.更新到DB（网络IO）
问题分析 3
每个bitmap对 象的大小从数 百 KB到数MB不等。 数据分析： • 100w 存量用户，随机 60w 日活，每个 bitmap 原始大小 130KB，压缩后126KB • 2000w存量用户，随机200w日活，每个bitmap原始大小 2.6MB，压缩后1.5MB • 1 亿存量用户，随机 500w日活，每个 bitmap原始大小 11.5MB，压缩后5.2MB