分布式系统论文
MapReduce 中文版论文

Google MapReduce中文版译者: alexMapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。
用户首先创建一个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。
现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个模型。
MapReduce架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。
这个系统在运行时只关心:如何分割输入数据,在大量计算机组成的集群上的调度,集群中计算机的错误处理,管理集群中计算机之间必要的通信。
采用MapReduce架构可以使那些没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。
我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的集群上:一个典型的MapReduce 计算往往由几千台机器组成、处理以TB计算的数据。
程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,在Google的集群上,每天都有1000多个MapReduce程序在执行。
在过去的5年里,包括本文作者在内的Google的很多程序员,为了处理海量的原始数据,已经实现了数以百计的、专用的计算方法。
这些计算方法用来处理大量的原始数据,比如,文档抓取(类似网络爬虫的程序)、Web请求日志等等;也为了计算处理各种类型的衍生数据,比如倒排索引、Web文档的图结构的各种表示形势、每台主机上网络爬虫抓取的页面数量的汇总、每天被请求的最多的查询的集合等等。
大多数这样的数据处理运算在概念上很容易理解。
然而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。
基于Hadoop数据分析系统设计(优秀毕业设计)

第一章 某某企业数据分析系统设计需求分析
某某企业成立于 1999 年,其运营的门户网站每年产生大概 2T 的日志信息, 为了分析网站的日志,部署了一套 Oracle 数据库系统,将所有的日志信息都导 入 Oracle 的表中。 随着时间的推移,存储在 Oracle 数据库中的日志系统越来越 大, 查询的速度变得越来越慢, 并经常因为查询的数据量非常大而导致系统死机。 日志信息的分析成为了 XX 企业急需解决的问题,考虑到单机分析的扩展性与成 本问题,且 XX 企业当前有一部分服务器处于闲置状态,最终决定在现有服务器 的基础上部署一套分布式的系统来对当前大量的数据进行分析。 结合淘宝目前已 经部署成功的数据雷达系统,同时由于 XX 企业预算有限,为了节约资金,决定 采用开源的 Hadoop 来部署公司的数据分析系统。 采用 Hadoop 集群优势:
1. 采用单 master 的设计,单 master 的设计极大地简化了系统的设计和实现, 由此带来了机器规模限制和单点失效问题。 2. 编程复杂,学习曲线过于陡峭,让许多人难以深入。 3. 开源性,在广大社区维护不断推进 Hadoop 的发展的同时,一旦代码出现漏 洞并未被发现, 而又被有心的人利用, 将会对数据的安全造成毁灭性的后果。 4. 缺乏认证,Hadoop 并没有对使用 Hadoop 的权限进行细致的划分。
3.8.1 Hive 安装...................................................................................................... 33 3.8.2 使用 MySQL 存储 Metastore..................................................................... 33 3.8.3 Hive 的使用.................................................................................................. 36 3.9 HBASE 安装与配置.......................................................................................... 37
数据采集系统毕业设计论文

数据采集系统毕业设计论文摘要:本论文研究了数据采集系统的设计与实现,旨在构建一个能够高效、准确地采集数据的系统。
本系统基于分布式架构,利用多个数据采集节点进行数据采集,并通过中心节点进行数据整合与分析。
系统使用了先进的数据采集技术和数据处理算法,提高了数据采集的效率和准确性。
实验结果表明,本系统在数据采集速度和准确性方面均具有较好的性能。
关键词:数据采集系统;分布式架构;数据整合;数据分析;数据采集技术;数据处理算法1.引言数据采集是现代科学研究和工业生产中不可或缺的一环。
随着信息化时代的发展,数据采集系统的需求越来越迫切。
本论文旨在设计一个能够高效、准确地采集数据的系统,利用现代的数据采集技术和数据处理算法,提高数据采集的效率和准确性。
2.数据采集系统的设计与实现2.1系统架构设计本系统采用了分布式架构,包括多个数据采集节点和一个中心节点。
数据采集节点负责采集数据并发送到中心节点进行处理和存储。
2.2数据采集技术本系统利用了先进的数据采集技术,包括传感器、网络通信和无线传输技术。
传感器负责采集各类数据,网络通信技术实现了节点之间的信息传递,无线传输技术实现了数据的远程传输。
2.3数据处理算法本系统采用了一系列数据处理算法,包括数据清洗、数据压缩和数据加密等。
数据清洗算法用于去除数据中的噪声和异常值,数据压缩算法用于减小数据的存储空间,数据加密算法用于保护数据的安全性。
3.实验结果与分析本系统经过实验验证,结果表明系统在数据采集速度和准确性方面具有良好的性能。
系统能够实时地采集数据,并能够处理和存储大量的数据。
同时,系统具有较低的误差率和较高的数据采集率。
4.总结与展望本论文主要研究了数据采集系统的设计和实现,旨在构建一个能够高效、准确地采集数据的系统。
通过分布式架构、先进的数据采集技术和数据处理算法,本系统提高了数据采集的效率和准确性。
未来,可以进一步优化系统的性能,提高系统的稳定性和可扩展性。
大数据论文总结

大数据论文总结大数据是指传统数据管理和处理技术无法有效处理的海量、高维度和多样化的数据集合。
随着互联网的快速发展和智能手机的普及,大数据的规模和复杂性呈现爆炸式增长。
为了利用大数据中蕴藏的价值,学者们开展了大量的研究,并发表了大量的论文。
本文将对大数据领域的一些重要论文做总结,以期为大数据相关研究提供参考和启发。
一、《A Survey of Big Data Technologies for Data Processingand Analytics》(2016)是大数据领域的一篇经典综述论文。
该论文系统地总结了大数据处理和分析方面的关键技术,包括分布式数据存储、分布式文件系统、数据处理框架和分布式机器学习等。
通过对现有技术的比较和分析,论文指出了当前技术的不足和发展方向,并为大数据应用提供了技术指导。
二、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》(2004)是大数据领域的一个里程碑性论文。
该论文介绍了一种用于大规模数据处理的分布式计算模型MapReduce。
通过将大数据问题分解成小规模的子问题,并在分布式计算集群上并行处理,MapReduce模型有效地解决了大数据处理的可扩展性和容错性等问题,成为了大数据处理框架的基石之一。
三、《The Google File System》(2003)是大数据领域的另一篇重要论文。
该论文介绍了Google设计的分布式文件系统GFS,用于存储和管理大规模数据集。
GFS通过将数据划分成固定大小的块,并在集群中的多个节点上进行冗余备份,实现了高可靠性和高性能的分布式存储。
GFS的设计思想对后来的分布式文件系统产生了深远的影响。
四、《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》(2012)是大数据处理领域的一篇重要论文。
大数据与云计算(论文).

大数据与云计算摘要:近年来,大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算(Cloud computing)”正高速发展,“数据即资源”的“大数据(big data)”时代已经来临[1]。
大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求,需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革,形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。
大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。
本文所提到的大数据包含着云计算,因为云计算是支撑大数据的平台。
关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘引言在学术界,大数据这一概念的提出相对较早。
2008 年9 月,《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。
2011 年5 月,麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation,competition,and productivity)的研究报告,指出大数据将成为企业的核心资产,对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。
2012 年,联合国发布大数据政务白皮书,指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。
2012 年3 月29日,奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》,宣布启动对大数据的研发计划,标志着美国把大数据提高到国家战略层面,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
大数据应用正在风靡全球,大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅,那么大数据真的是无懈可击吗?答案显然是否定的。
随着互联网和移动设备的普及,大数据已经在我们的生活中无处不在,而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。
架构师论文

架构师论文作为一个架构师,有很多论文的话题可以从不同的角度进行探讨。
以下是一些可能的架构师论文的选题:1. "分布式系统架构设计的挑战与解决方案":讨论现代分布式系统中的常见挑战,如数据一致性、可扩展性和故障容忍性,并提出解决方案。
2. "微服务架构设计的最佳实践":探讨微服务架构的设计原则和最佳实践,包括服务拆分、通信模式、数据管理和监控等方面。
3. "云计算架构的安全性与隐私保护":讨论云计算架构中的安全性和隐私保护问题,并介绍一些常用的安全措施和技术。
4. "大数据架构设计与数据分析":探讨大数据架构设计的原则和技术栈,包括数据收集、存储、处理和分析等方面。
5. "物联网架构设计的挑战与实践":讨论物联网架构设计中的挑战,如设备连接、通信协议和数据处理等,并提出一些实践经验。
6. "容器化架构设计与部署":探讨容器化架构设计的原则和最佳实践,包括容器编排、容器管理和容器安全等方面。
7. "事件驱动架构的设计与实现":介绍事件驱动架构的设计原则和实现方法,包括事件的发布与订阅、事件处理和事件驱动的系统集成等方面。
8. "自动化测试在架构设计中的应用":讨论自动化测试在架构设计中的重要性和应用,包括测试驱动开发、持续集成和自动化测试工具等方面。
9. "DevOps在软件开发中的实践":介绍DevOps在软件开发中的实践经验,包括持续交付、自动化部署和监控等方面。
10. "区块链架构设计与应用":探讨区块链架构设计的原则和应用场景,包括公链、联盟链和私链的区别,以及智能合约的设计与实现等方面。
这些论文选题可以从理论和实践等不同角度进行研究,并且可以结合相关的案例和数据进行支持。
DSS论文

浅析决策支持系统发展趋势[摘要] 本文首先提出了决策支持系统(DSS)的基本概念,并结合现代新技术的发展趋势,提出了新一代DSS 的主要发展方向:群决策支持系统(GDSS);分布式决策支持系统(DDSS);智能决策支持系统(IDSS);决策支持中心(DSC)及行为导向的决策支持系统(BODSS)。
结合各种决策支持系统的具体内容,全面、系统地阐述了各决策支持系统的特点及应用方向。
DSS是当前信息系统研究的最新发展阶段,DSS的各类研究成果为各级各类决策提供了科学的方法和依据,因此DSS成为软科学中的一个重要分支。
本文简要评述了近20年来DSS 研究的理论成果与应用现状,分析了DSS研究存在的问题和不足,重点介绍了DSS研究发展趋势。
[关键词] 管理系统决策支持系统发展趋势决策质量决策支持系统/软科学/数据仓库/数据开采一、决策支持系统的兴起决策是时时处处存在的一种社会现象。
任何行动都是相关决策的一种结果。
正是这种普遍性,使人们一直致力于开发一种系统,来辅助或支持人们进行决策,以便促进提高决策的效率与质量。
尤其是随着现代信息技术和人工智能技术的发展和普及应用,更有力地推动了决策支持系统(Decision Support System)的发展。
DSS是决策支持系统(Decision Support System)的简称。
其概念最早由Scott Morton和Keen 于20世纪70年代中期提出,是20世纪70年代末期兴起的一种新的管理系统。
它是一种以计算机为工具,应用决策科学及有关学科的理论与方法,以人机交互方式辅助决策者解决半结构化或非结构化决策问题的信息系统,是以特定形式辅助决策的一种科学工具。
它通过人机对话等方式为决策者提供了一个将知识性、主动性、创造性和信息处理能力相结合,定性与定量相结合的工作环境,协助决策者分析问题、探索决策方法,进行评价、预测和选优。
广泛用于企业管理、系统开发、经济分析与规划、战略研究、资源管理、投资规划等方面。
毕业设计论文旅游民宿系统设计

毕业设计论文旅游民宿系统设计摘要:本文通过分析国内旅游民宿市场的现状和存在的问题,设计了一套旅游民宿系统。
该系统包括用户管理、房源管理、订单管理和支付管理等功能模块。
通过引入云计算和大数据分析技术,提高了系统的实用性和用户体验,并为旅游民宿平台的发展提供了有力支持。
关键词:旅游民宿,系统设计,云计算,大数据分析1.引言随着人们旅游需求的不断增长,旅游民宿市场逐渐发展壮大。
然而,当前国内旅游民宿市场存在着一些问题,如信息不对称、用户体验不佳、管理不规范等。
针对这些问题,本文设计了一套旅游民宿系统,以提高市场的透明度和用户的体验。
2.系统需求分析2.1用户管理用户管理模块主要包括用户注册、登录、个人信息管理等功能。
用户可以通过系统进行注册和登录,并完善个人信息。
系统通过用户信息的管理,提供个性化的推荐服务和用户评价等功能。
2.2房源管理房源管理模块主要包括房源发布、展示、等功能。
房东可以通过系统发布和管理自己的房源信息,包括房屋照片、价格、位置等。
用户可以通过系统和浏览房源信息,并对房源进行预订和评价。
2.3订单管理订单管理模块主要包括订单生成、查看、修改和取消等功能。
用户可以通过系统预订民宿房源,并查看自己的订单信息。
房东可以通过系统查看自己的订单信息,并及时处理订单状态。
2.4支付管理支付管理模块主要包括在线支付和退款功能。
用户可以通过系统选择支付方式,进行支付操作。
系统还提供退款功能,方便用户和房东的纠纷解决和资金安全保障。
3.系统架构设计为了提高系统的稳定性和可靠性,本文采用了分布式系统架构、云计算和大数据分析技术。
分布式系统架构允许系统的各个模块独立部署和运行,提高系统的可扩展性。
云计算技术可以提供弹性计算和存储资源,满足系统的高并发访问需求。
大数据分析技术可以对用户数据和行为进行分析,提供个性化的推荐服务和精准营销。
4.系统实现和测试本文基于Java语言和MySQL数据库,采用Spring MVC框架和Hibernate ORM框架实现了旅游民宿系统的功能模块。
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论 文 题 目:分布式和分布式操作系统简介 学 院: 计算机科学与工程学院 专 业: 计算机科学与技术 班 级: 计算机科学与技术师范(1)班 学生姓名: 学 号: 指导教师: 摘 要: 分布式操作系统中多任务的分配以及任务调度、负载均衡是实现的难点,其中进程和线程是红丝线任务执行和分配最重要的概念之一。如何在分布式系统中实现进程与线程的创建以及信息之间的交互是分布式系统设计至关重要的部分。通过对传统操作系统中进程和线程的实现机理以及比较,进一步论述在分布式操作系统中,如何实现多任务分配,如何在不同主机的进程间进行分配以及进行负载均衡。
关键字: 分布式操作系统;网络操作系统;进程;多任务调度;线程;负载均衡。 一、引言 分布式系统是计算机发展的一个大趋势,目前云计算、云存储的概念已经逐渐落地,实际上云计算就是分布式系统的一个实现。在分布式系统中,进程(在很多操作系统中也称为任务)是十分重要的概念,是实现任务调度与执行的关键,而线程是轻量级的进程,在响应速度与执行效率上相比进程有很大的改进。在分布式系统中如何实现多任务执行,如何在分布的主机以及cpu上进行创建和分配,涉及到调度策略。另外,如何实现分布式系统中进程以及线程间的通信,也是需要重点考虑的问题。并且关乎分布式系统执行的效率和效果。 我在对分布式操作系统的研究和学习中发现,许多传统单击操作操作系统的概念实际上是可以沿用的, 但是由于分布式系统自身的特性决定了,这些概念的复用是需要根据分布式系统进行调整和完善的。希望通过本文对传统进程与线程的简单分析和比较,从而探讨如何在分布式环境中对多任务进行负载均衡。 二、分布式系统概述 计算机系统正在经历着一场革命。从1945年现代计算机时代开始到1985年前后,计算机是庞大而又昂贵的。即使是微型机,通常也每台价值数万美元。因此,大多数机构只有少数的几台计算机,同时,由于缺乏一种把它们连接起来的方法,所以这些计算机只能相互独立地运行。 但是,从20世纪80年代中期开始,技术上的两大进步开始改变这种状况。首先是功能更强的微处理机的开发,开始出现了8位的机型,随后不久16位,32位,甚至64位的CPU也开始普及。其中许多机器具有较大主机(即,大型机)的计算能力,但价格却只是它的几分之一。 三、分布式系统特点 分布式操作系统是在比单机复杂的多机环境下得到实现的,操作系统在进行任何一项任务的始终都要依赖于通信软件模块,故而分布式操作系统具有区别于单机操作系统的下列显著特点: (1)具有干预互连的各处理机之间交互关系的责任。分布式操作系统必须保证在不同处理机上执行的进程彼此互不干扰,并严格同步,以及保证避免或妥善解决各处理机对某些资源的竞争和引起的死锁等问题。 (2)分布式操作系统的控制结构是分布式的。分布式操作系统一般由内核和实用程序组成。内核主要负责处理各种中断、通信和调度实用程序。而实用程序有多个,它们分别完成一部分的系统功能。由于分布计算机系统由多台计算机组成,分布式操作系统的内核就必须有多个,每台计算机上都应有一个内核,而每台计算机上所配置的实用程序可以各不相同,且可以以多副本形式分布于不同的计算机上。内核一般由基本部分和外加部分组成。5'bDH部分主要用来控制外部设备,它根据各台计算机所配置的外部设备而定。各台计算机的内核的基本部分是相同的,它运行于硬件之上,是一种具有有限功能的较小的操作系统内核,主要作用是让系统管理员以它为基础建立操作系统,其主要功能为进程通信、低级进程管理、低级存储管理、输入/输出管理等。 (3)分布式操作系统按其逻辑功能可分为全局操作系统和局部操作系统两部分。由于分布式操作系统把资源看成统一的整体来处理,系统基于单一策略来控制和管理,因而在操作系统的设计上要体现出各处理机间的协调一致,整体地去分配任务及公共事务、特殊事务(意外处理、错误捕获等),即把整体性分散于内核和管理程序之中,这一部分称为全局操作系统。但在每台计算机上的操作系统又有独立于其他机器的管理功能,这一部分称之为局部操作系统。它主要负责属于本机独立运行的基本管理功能以及本机与其他机器的同步通信、消息发送的事务管理。这样的划分是为了使各处理机在运行中既具有独立性和一定的自主权,又能保持系统中各机的步调一致并能良好地合作。 (4)分布式操作系统的基本调度单位不是一般系统中的进程,而是一种任务队列,即多个处理机上的并发进程的集合。多处理机系统以任务级并行为特征。同一任务队列的各进程可分布在不同的处理机上并行地执行,同一处理机也可执行多个不同的任务队列的进程。任务队列的各进程或各个任务队列之间都有很复杂的内在联系。 (5)分布式操作系统的组成情况与系统的耦合方式关系很大。紧耦合的分布式系统中,系统资源的耦合程度很高,需使用专门的各种软件/硬件机制来解决冲突和竞争等问题,在松耦合的分布式系统中,各处理机配有自己的本地资源,系统的重要问题是机问的同步与通信的管理。 (6)分布式操作系统为加强各处理机间的动态协作,借鉴了网络操作系统中的消息传送协议技术,具体采取什么协议则根据系统的互连模式而定。 四、分布式操作系统和网络操作系统 (一)、分布式操作系统 分布式操作系统,用于通信和资源共享的计算机网络中,除了共享文件系统外,用户知道网络中其他计算机的存在,每台计算机拥有自己的操作系统,整个网络并没有整体的协调。网络操作系统仅仅维护了全局文件系统和用户的帐户信息,并要求客尸和服务器间遵循一致的通信协议而已。对于应用于集群的分布式操作系统来说,试图让用户感觉不到多台计算机的存在,并提供较高的计算性能和可用性。因此分布式操作系统(DistributedOperatingSystem)的设计要充分地体现系统的透明性、可靠性和并行性。 透明性让用户感觉到面对的集群就和一台计算机一样是分布式系统设计首要解决的问题,也就是设计透明性的系统,包括:①位置透明性,使用户不需要关心所使用的系统资源的具体位置是在哪台机器上:②迁移透明性,使得系统资源可以在系统内任意移动却不影响它们在全局名字空间的名字;③复制透明性,允许系统在多个节点上复制使用频率很高的文件并自动维护文件的一致性,而用户仅感觉到复制文件的存在:④并发透明性,使得多个用户同时并发请求某资源时可能感觉到系统的迟钝但感觉不到其他用户的存在;⑤并行透明性,使得单个任务被系统并行处理,但用户仅仅感觉到系统的响应比较快而不需要知道并行的存在。 可靠性设计分布式系统的原因之一是因为它能比单处理机系统更加可靠。当某个机器故障停机时,其他机器能接替它的工作。可靠性实际包含了:①可用性(Availability),一般通过冗余关键性的软硬件宋实现,当其中一个失效时,其他的部件能接替工作:②安全性,分布式系统的安全性问题比单处理机系统远为复杂,防止非法使用文件和其他资源的任务更为艰巨。2.2.2.3.并行性提供高性能的计算能力是设计分布式系统的一个初衷,但这个目标的达成受到很多的限制,比如通信较慢使得进程的全局调度困难重重。为了改善通信延迟的影响,通常要减少消息的数目,但为了提高性能,应该让一个任务并行地运行在多个处理器上,这是一对矛盾。所以,为了提高性能,分布式系统的调度要复杂得多。对紧耦合的多处理机系统,包括让操作系统内核运行于一个专用处理机上,而其他用户进程运行在其他处理机上的主从式(Master/Slave)系统,操作系统与用户进程同等调度与任意处理机上的多成多处理(SMP)系统,其设计的复杂性介于分布式操作系统和单处理机操作系统之间。网络操作系统、分布式操作系统和紧耦合多处理机操作系统三者。 (二)、网络操作系统 计算机网络计算机网络是指将若干台计算机用通信线路按照一定规范连接起来,以实现资源共享和信息交换为目的的系统。计算机网络从诞生到目前为止,其发展历史可以划分为四个阶段:第一代网络:面向终端的远程联机系统。其特点是整个系统里只有一台主机,远程终端没有独立的处理能力,它通过通信线路点到点的直接方式或通过专用通信处理机或集中器的间接方式和主机相连从而构成网络。在前一种连接方式下主机和终端通信的任务由主机来完成:而在后一种方式下该任务则由通信处理机和集中器承担。这种网络主要用于数据处理远程终端,负责数据采集,主机则对采集到的数据进行加工处理,常用于航空自动售票系统、商场的销售管理系统等。由于终端不具有独立的处理能力,因此这种系统并不是严格意义上的网络。 第二代网络:以通信子网为中心的计算机通信网。其特点是系统中有多台主机(可以带有各自的终端),这些主机之间通过通信线路相互连接。通信子网是网络中纯粹通信的部分,其功能是负责把消息从一台主机传到另一台主机,消息传递采用分组交换技术。这种网络出现在20世纪60年代后期,1969年由美国国防部高级研究计划局建立的阿帕网(ARPANET)就是其典型代表。 第三代网络:遵循国际标准化网络体系结构的计算机网络。其特点是按照分层的方法设一计算机网络系统。1974年美国IBM公司研制的系统网络体系结构SNA就是其早期代表。网络体系结构的出现方便了具有相同体系结构的网络用户之间的互连,但同时其局限性也是显然的。20世纪70年代后期,为了解决不同网络体系结构用户之间难以相互连接的问题,国际标准化组织(1SO)提出了一个试图使各种计算机都能够互连的标准框架,即开放系统互连基本参考模型(OSl)。该模型包括7层:物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层,模型中给出了每一层应该完成的功能。20世纪80年代建立的计算机网络多属第三代计算机网络。