构建生态化分布式数据库架构体系
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是一种用于存储和处理大规模数据的系统，它由多个节点组成，每一个节点都可以独立地处理数据。
在分布式数据系统中，数据采集是非常重要的环节，它涉及到从不同的数据源中采集数据，并将其整合到分布式数据系统中。
本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统的相关内容。
二、分布式数据系统的数据采集方法1. 数据源的选择在进行数据采集之前，首先需要确定需要采集的数据源。
数据源可以是数据库、文件系统、网络接口等，根据实际需求选择合适的数据源。
2. 数据采集方式数据采集可以通过多种方式进行，常见的数据采集方式包括：- 批量采集：定期从数据源中批量获取数据，并将数据导入到分布式数据系统中。
这种方式适合于数据量较大、更新频率较低的情况。
- 实时采集：通过监听数据源的变化，实时获取数据，并将数据实时导入到分布式数据系统中。
这种方式适合于数据量较小、更新频率较高的情况。
- 增量采集：根据数据源中的增量标识，只采集新增或者更新的数据，并将其导入到分布式数据系统中。
这种方式适合于数据量较大、更新频率较高的情况。
3. 数据采集工具为了方便进行数据采集，可以使用一些数据采集工具，例如：- Flume：是一个分布式、可靠的日志采集和聚合系统，可以用于从不同的数据源中采集数据，并将其发送到分布式数据系统中。
- Kafka：是一个分布式流处理平台，可以用于实时采集和处理数据。
- Sqoop：是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具，可以用于批量采集数据。
4. 数据采集策略在进行数据采集时，需要制定合适的数据采集策略，包括：- 采集频率：根据数据源的更新频率，确定数据采集的频率，可以是每天、每小时、每分钟等。
- 采集范围：确定需要采集的数据的范围，可以是全量数据、增量数据、特定条件下的数据等。
三、分布式数据系统的相关内容1. 数据存储分布式数据系统通常采用分布式存储的方式来存储数据，常见的分布式存储系统包括：- Hadoop HDFS：是Hadoop生态系统中的一部份，用于存储大规模数据。
转型发展、重在预防，全面提升关键信息基础设施的安全能力
SPECIAL 转型发展、重在预防，全面提升关键信息基础设施的安全能力新形势下，关键信息基础设施保护要求迫切。
当今世界正经历百年未有之大变局，中国银行作为关键信息基础设施运营者，将与产业各方紧密合作，加强关键领域基础研究，加大创新研发力度。
在全行数字化转型的关键时期，中国银行将一如既往严格履行关键信息基础设施保护社会责任，维护国家网络安全、保障经济社会健康发展、切实保护公共利益和客户合法权益。
中国银行信息科技运营中心总经理刘鸿乾中国银行信息科技运营中心总经理 刘鸿乾金融行业是国家关键信息基础设施建设的重要领域，相关企业持续开展关键信息基础设施建设和稳定运行的防护工作，构建了相对完整且多层次的关键信息基础设施安全防御体系。
近年来，中国银行在围绕“数字化”主轴提升科技创新引领能力和打造战略级场景的转型发展过程中，坚决落实国家关键信息基础设施保护要求，履行关键信息基础设施运营者责任，实现安全生产运营能力稳步提升。
中国银行系统平均业务服务可用率连续多年稳定在较高水平，近一年识别和拦截来自全球百余个国家和地区的互联网攻击数亿次，成功防范拒绝服务、网络入侵、信息泄露等高风险网络安全威胁，在建设全球一流现代银行集团的过程中，同步提升关键信息基础设施安全保障能力。
专题Special Topic一、落实关键信息基础设施保护要求1.依托三道防线，强化信息科技和安全管理体系建设中国银行在金融行业传统三道防线的基础上，做实第一道防线，做强和做专第二道防线，做精第三道防线，对信息科技风险主动进行识别、评估和控制，强化员工违规违纪处理、案件查处、管理问责等职能；同时通过实施软件能力成熟度集成模型（CMMI）、IT服务管理体系国际标准（ISO20000）、信息安全管理体系国际标准（ISO27001）、数据中心服务能力成熟度模型国家标准（BG/T33136）等国内外相关标准体系认证，健全了关键信息基础设施管理和安全保护机制。
从制度层面夯实安全管理基础，确保安全保护措施与关键信息基础设施同步规划、同步建设、同步使用，为关键信息基础设施安全保护奠定基础。
企业级云服务平台开发与管理方案
企业级云服务平台开发与管理方案第一章云服务平台概述 (2)1.1 平台定位与目标 (2)1.2 服务范围与功能 (3)第二章需求分析与设计 (3)2.1 用户需求分析 (4)2.2 平台架构设计 (4)2.3 功能模块设计 (4)2.4 系统功能优化 (5)第三章技术选型与开发环境 (5)3.1 技术选型标准 (5)3.2 开发工具与框架 (5)3.3 开发环境搭建 (6)3.4 版本控制与管理 (6)第四章数据库设计与维护 (6)4.1 数据库架构设计 (7)4.2 数据库表结构设计 (7)4.3 数据库功能优化 (8)4.4 数据安全与备份 (8)第五章系统安全与防护 (8)5.1 安全策略制定 (8)5.2 身份认证与授权 (9)5.3 数据加密与防护 (9)5.4 系统监控与报警 (9)第六章系统集成与测试 (10)6.1 系统集成策略 (10)6.1.1 目标与任务 (10)6.1.2 集成方法 (10)6.1.3 集成步骤 (10)6.2 测试方法与流程 (10)6.2.1 测试方法 (10)6.2.2 测试流程 (11)6.3 测试用例设计 (11)6.3.1 设计原则 (11)6.3.2 设计方法 (11)6.4 缺陷跟踪与修复 (11)6.4.1 缺陷分类 (11)6.4.2 缺陷跟踪 (11)6.4.3 缺陷修复 (11)第七章部署与运维 (12)7.1 部署策略与流程 (12)7.1.1 部署策略 (12)7.1.2 部署流程 (12)7.2 自动化部署工具 (12)7.3 运维监控与优化 (13)7.3.1 运维监控 (13)7.3.2 优化措施 (13)7.4 灾难恢复与备份 (13)7.4.1 灾难恢复 (13)7.4.2 备份策略 (13)第八章云服务平台管理 (14)8.1 用户管理 (14)8.2 资源管理 (14)8.3 服务质量管理 (14)8.4 系统升级与维护 (15)第九章项目管理 (15)9.1 项目计划与执行 (15)9.2 项目进度监控 (15)9.3 风险管理 (16)9.4 团队协作与沟通 (16)第十章市场推广与售后服务 (17)10.1 市场调研与定位 (17)10.1.1 市场调研 (17)10.1.2 市场定位 (17)10.2 推广策略与执行 (17)10.2.1 推广策略 (17)10.2.2 推广执行 (17)10.3 客户服务与支持 (17)10.3.1 客户服务 (18)10.3.2 技术支持 (18)10.4 用户反馈与优化 (18)10.4.1 用户反馈收集 (18)10.4.2 优化方案实施 (18)第一章云服务平台概述1.1 平台定位与目标企业级云服务平台作为现代企业信息化建设的重要基础设施，旨在为各类企业提供高效、稳定、安全的云计算服务。
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》一、引言随着工业 4.0时代的到来，工业领域的数据量呈现出爆炸式增长。
为了有效管理和分析这些数据，实时数据仓库的设计与实现显得尤为重要。
实时数据仓库能够为工业领域提供高效、准确的数据支持，帮助企业实现智能化、精细化的管理。
本文将介绍面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现，包括设计目标、系统架构、关键技术及实现方法等方面。
二、设计目标面向工业领域的实时数据仓库的设计目标主要包括以下几个方面：1. 数据实时性：确保数据的实时采集、传输和存储，以满足工业领域的实时决策需求。
2. 数据准确性：保证数据的准确性和可靠性，为企业的决策提供有力支持。
3. 高效性：提高数据处理和分析的效率，降低系统响应时间。
4. 可扩展性：系统应具备较好的可扩展性，以适应未来数据量的增长。
5. 易用性：提供友好的用户界面，方便用户进行数据查询和分析。
三、系统架构面向工业领域的实时数据仓库的系统架构主要包括数据源、数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据服务六个部分。
1. 数据源：包括工业设备、传感器、数据库等，负责产生和收集原始数据。
2. 数据采集：通过传感器、接口等方式，实时采集原始数据。
3. 数据传输：将采集到的数据传输到数据中心。
4. 数据处理：对传输到的数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。
5. 数据存储：将处理后的数据存储到实时数据库中，以支持实时查询和分析。
6. 数据服务：提供数据查询、分析、报表等服务，以满足用户的需求。
四、关键技术1. 数据采集与传输技术：采用高效的通信协议和传输技术，确保数据的实时采集和传输。
2. 分布式存储技术：利用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。
3. 数据处理与分析技术：采用大数据处理和分析技术，对数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。
4. 实时计算引擎：提供高效的实时计算引擎，支持实时查询和分析。
分布式数据库系统的结构的特点 数据分片技术 连接技术 范式 基本流程 MapReduce 模型
注：考生属哪种类别请划“√”（博士、在校硕士、工程硕士、师资硕士、同等学力、研究生班）√研究生考试试卷考试时间：考试科目：分布式数据库考生姓名：评卷人：考试分数：注意事项1、考前研究生将上述项目填写清楚2、字迹要清楚，保持卷面清洁3、试题、试卷一齐交监考老师4、教师将试题、试卷、成绩单，一起送研究生学院；专业课报所在院、系分布式数据库课程考试题签一、说明分布式数据库系统的结构的特点（不低于 6 个）。
(1)物理分布性(2)场地自治性(3)场地之间协作性(4)数据独立性(5)集中与自治相结合的控制机制(6)适当增加数据冗余度(7)事务管理的分布性二、分布式查询处理的查询时间如何计算，根据数据在不同的场地分布分别说明。
查询涉及多个库或者多张分表：1.排序，即多个来源的数据查询出来以后，在应用层进行排序的工作。
查出来如果是已经排序号的，则对多路进行归并排序否则就要进行一个全排序。
2.函数处理，即使用Max,Min,Sum,Count 等函数对多个数据来源的值进行相应的函数处理3.求平均值，从多个数据来源进行查询时，需要把SQL改为查询SUM和Count，然后对多个数据来源的Sum求和，count求和后，计算平均值，这是需要注意的地方。
4非排序分页，这需要看具体实现所采取的策略，是同等步长地在多个数据源上分页处理，还是同等比例地分页处理。
5排序后分页。
二、分布式数据库系统的数据分片技术有哪些？分别说明。
三种分片方式：hash方式、一致性hash、按照数据范围（range based）。
hash方式：哈希表（散列表）是最为常见的数据结构，根据记录（或者对象）的关键值将记录映射到表中的一个槽（slot），便于快速访问。
绝大多数编程语言都有对hash表的支持，如python中的dict，C++中的map，Java中的Hashtable，Lua中的table等等。
在哈希表中，最为简单的散列函数是 mod N（N为表的大小）。
平安银行：科技引领数字化发展，践行服务国家战略
平安银行：科技引领数字化发展，践行服务国家战略平安银行首席信息官 唐家才习近平总书记强调，要始终坚持以人民为中心的发展思想，更好满足人民群众和实体经济多样化的金融需求。
维护金融安全，是关系我国经济社会发展全局的一件带有战略性、根本性的大事。
金融活，经济活；金融稳，经济稳。
如何运用数字化的技术创新服务好小微企业、“三农”、绿色发展等实体经济领域，同时做到对风险的先知、先觉、先行，切实维护金融安全与稳定，是金融机构共同面临的课题。
近年来，平安银行坚守初心使命，将落实国家战略融入全行经营和社会责任实践中，充分发挥科技赋能和综合金融两大优势，在服务实体经济、推动绿色发展、助力“三农”发展、防范化解系统性风险等方面取得了一系列成果，在融入经济社会发展大局中诠释了平安的担当，为高质量、可持续发展贡献了金融与科技的力量。
平安银行首席信息官 唐家才一、坚持科技引领战略方针，为战略转型注入强劲科技动能平安银行高度重视科技引领，利用领先数字技术为数字化转型注入活力，借助平安集团领先的科技优势，将前沿科技运用于服务营销、风险控制、运营支持和管理赋能，实现决策“三先”、经营“三提”、管理“三降”。
“五项领先科技能力”成为平安银行科技的核心竞争力。
平安银行通过打造技术、数据、敏捷、人才和创新等“五项领先科技能力”，构建数字新基座，为数字化转型提供价值赋能。
其中，数据和人才是核心资源，是数字化战略转型的关键基础；技术是重要支柱，支持业务发展过程中新模式、新产品的落地；敏捷是必备能力，确保快速响应市场的变化；创新是驱动引擎，负责为可持续增长提供源源不断的新技术、新动能。
近年来，平安银行战略转型的成功，离不开上述五项科技能力的支撑。
平安银行已将“五项领先科技能力”全面应用于前、中、后台，通过科技与业务的双轮驱动，实现决策精准、资源优配、运营高效和价值提升，进一步加速从科技赋能向科技引领的升级。
二、推进产业金融数字化，提升服务实体经济循环发展能力金融与实体经济共生共荣，服务实体经济是金融的天职。
hadoop的生态体系及各组件的用途
hadoop的生态体系及各组件的用途
Hadoop是一个生态体系，包括许多组件，以下是其核心组件和用途：
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
它设计为高可靠性和高吞吐量，并能在低成本的通用硬件上运行。
通过流式数据访问，它提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
2. MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理和分析大规模数据集。
MapReduce模型将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，从而在大量计算机组成的分布式并行环境中有效地处理数据。
3. YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统。
它负责管理集群资源、调度任务和监控应用程序。
4. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言和数据仓库功能。
5. Kafka：这是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于实时数据流的收集和传输。
6. Pig：这是一个用于大规模数据集的数据分析平台，提供类似SQL的查询语言和数据转换功能。
7. Ambari：这是一个Hadoop集群管理和监控工具，提供可视化界面和集群配置管理。
此外，HBase是一个分布式列存数据库，可以与Hadoop配合使用。
HBase 中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
加强关键信息基础设施建设 筑牢金融网络安全之基
加强关键信息基础设施建设筑牢金融网络安全之基近年来，光大银行紧密围绕“123+N”数字银行发展体系，坚持“稳中求进、变中求机，进中求新”的总体工作要求，严守信息系统安全运营底线，有序推进信息科技数字化转型工作，以科技重点项目建设为抓手，推进移动化、开放化、生态化服务能力建设，打造数字化名品，赋能业务转型发展，为打造一流财富管理银行提供强有力支撑。
中国光大银行信息科技部副总经理 彭晓中国光大银行信息科技部牟健君 洪超当前，随着数字化转型的不断深入，关键信息基础设施已被视为国家的重要战略资源，面临着复杂多变的网络安全形势和外部环境。
首先，国际政治形势风云变幻，新技术新应用发展迅猛，网络安全面临严峻挑战，我国关键信息基础设施面临的安全风险和隐患愈加突出；其次，我国疫情防控形势向好并趋于常态化，但全中国光大银行信息科技部副总经理 彭晓球其他国家和地区的疫情防控形势依然严峻，经济恢复仍然任重道远，各类外部黑客组织活动频繁。
金融行业是我国关键信息基础设施保护的重点行业，维护金融数据的完整性、保密性和可用性是金融行业的工作重点。
加强金融关键信息基础设施安全保护已成为新形势下切实维护国家网络安全的迫切需要。
一、围绕数字发展体系，推进关键信息基础设施建设近年来，光大银行紧密围绕“123+N”数字银行发展体系，坚持“稳中求进、变中求机，进中求新”的总体工作要求，严守信息系统安全运营底线，有序推进信息科技数字化转型工作，以科技重点项目建设为抓手，推进移动化、开放化、生态化服务能力建设，打造数字化名品，赋能业务转型发展，为打造一流财富管理银行提供强有力支撑。
1.夯实基础，打造绿色节能新型数据中心光大银行以安全运营为主线，致力于打造高可用、高可靠、绿色节能的新型数据中心。
在机房基础设施建设方面，严格按照国标A 级机房标准及银保监会监管指引要求设计建设，通过双变电站独立供电、应急柴油发电机组、UPS 不间断电源系统2N 容错、冷机及精密空调“N+X”冗余等供电及制冷措施，实现IT设备供电与制冷效率的高可靠性；在数据中心节能降耗方面，探索并推出包括冷通道封闭、AI制冷、喷淋液冷在内的“三位一体”的低碳数据中心解决方案，精准解决数据中心运营中的节能降耗痛点，不断夯实低碳绿色节能的数字化“底座”。
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前端到后端的整体解决方案 构建数据流转的生态架构
整体架构
思考与展望
• 产品架构闭环
– Under constructing
• OLTP & OLAP • NoSQL数据库
• 软硬结合
– 单机多实例 – 单机高性能
MySQL优化
单机多实例 • 存储技术飞速发展，IO不再是瓶颈 • MySQL对多核CPU利用率低
– 备份：多master -> 单slaver – 异构迁移、跨版本迁移
– Oracle Active-Active
• 网站容灾
– 容灾备份 – 读写分离
• 网站镜像
– 双向读写 – 按字段同步 – 按事务并发同步
分布式数据库解决方案
Ecosystem 构建分布式数据库生态架构
遇到的问题
Failover 前后一一致性
– 全站数据架构 – 思考与展望
Keywords 关键词
MySQL protocol
Schema垂直拆分
Table水平拆分
实时日志解析
Global Failover
事务顺序
Global ID
实时镜像
双向同步
同步事务支持
分布式数据库解决方案
Cobar 分布式数据存储与访问
遇到的问题 - 2008
Cobar后端 mysql动态扩容
Cobar 透明升级
LSD Ecosystem
网站镜像mysql 自增主键问题
Cobar集群 负载均衡
分布式数据库架构生态体系
Cobar 数据存储
Otter 数据同步
Ecosystem
Large Scale Data Ecosystem
Erosa 数据解析
Eromanga 数据消费镜像 AA
数据迁移
9i -> 10g O -> M Encoding
整体架构
细节
• 数据同步
– 自定义字段过滤 – 自定义文件同步逻辑 – 按事务表并发加载 – 按表PK hash并发加载
• 数据冲突
– 实时字段级冲突合并 – 冲突判断及解决
现有的应用场景
• 数据库
特性
mysql 5.5 语法支持
SQL
mysql协议级 事务支持
连接绑定的 事务支持
事务
对称集群
线性扩展
QOS
按schema权 重 进行资源隔离
性能
NIO & Streaming ResultSet
一一些数据
• 20+ Cobar • 线上高峰期 4-5w TPS，单机性能 10w TPS • 15并发以上，整体性能超过直接访问mysql • 支持mysql 5.5 全部DML和部分DDL语法
整体架构
细节
• 数据解析
– oracle : redolog parser
• Archive log ~ 2min • Online log < 10ms • Open column supplemental log
– mysql : binlog parser
• COM_BINLOG_DUMP
分布式数据库解决方案
E&E 准实时增量数据获取与消费
遇到的问题
产品实时索引
反馈及时回复
网站 cache刷新
实时透明的获 取数据库变更
订单及时通知
实时报表
准实时增量数据获取与消费
• 以前的做法
– DB Trigger – Dump table – Application MQ
• 问题
– 运维困难 – 数据库、网络瞬时压力大 – 业务侵入性强
单机高性能 • RAID：BBWC/Fastpath • Fusionio • Flashcache • Semi-Sync
P A G E 43
THANKS
构建生态化分布式数据库架构体系
技术创新，变革未来
Index 内容概要
• 分布式数据库解决方案 @ Alibaba B2B
– 分布式数据存储与访问 • Cobar
– 准实时增量数据获取与消费 • Erosa/Eromanga
– 多维度数据同步与网站镜像 • Otter
• 构建分布式数据库生态架构 @ Alibaba B2B
• 数据消费
– 对称集群 – Data cursor : ZooKeeper
特性
高峰期<1s 平时30ms
实时性
可用性
N份拷贝 可配置
对称集群
扩展性
完整性
忠实反映数 据库数据变更
事务性
严格按照事 务顺序
分布式数据库解决方案
Otter 多维度数据同步与网站镜像
遇到的问题
数据关联图片 同步
异构事务支持 Mixed O+M
Oracle 50% CPU/IO
Oracle: index>100G
Oracle 4000连接
Sharding 数据分片
产品表上亿条
上万TPS
v0.6-1.0.x (08-10)
遇到的问题 - 2010
v1.1.x (10-11)
现在 (10-2012.12.23)
细节：线程复用模型
细节：事务、ResultSet