分布式数据处理(标准通用)
SACC2019---MySQL分布式事务数据库金融级灾备双活的指标要求与技术架构---金官丁
3台
型号：E5-2680 v4 cores：28 threads：56
内存
硬盘
备注
64G
512G SSD
256G
800G SSD * 6 两台存储节点与一台 RAID 5 直连MySQL对比服务
数据量说明
数据容量
操作类型 HotDB（耗时） MySQL(耗时)
备注
水平分片表7张 8000万条数据/每张
Active Master
Standby Master
数据分片N
分布式事务数据库核心技术算法功能：计算节点的负载均衡高可用能力
分布式事务数据库的计算节点的高可用实现要求及效果：
Cluster集群版本：通过分布式选举算法保障计算节点服务可 用性，Primary节点切换服务恢复的总时长在秒级， Secondary节点切换服务恢复在毫秒级
HA主备版本：故障判断及切换服务恢复的总时长在秒级
管理平台
update 1 sseelleecctt 11 select 2
负载均衡
Primary Node （计算节点）
数据分片1
集群初始化...
SePcroimnadrayryNNodoede 2 （（计计算算节节点点））
Secondary Node 3 （计算节点）
数据可靠性
数据安全性 服务高可用 水平可扩展
金融级分布式事务数据库特性
数据库基本能力
分布式数据存储
分布式事务
一致性算法
并行计算
读写分离
全局序列
全局索引
分布式事务数据库能力
透明加密
Linux系统 X86架构
Unix系统
……
ARM架构
……
简述数据处理的应用场景及常见处理工具
简述数据处理的应用场景及常见处理工具数据处理是指对原始数据进行提取、转换、加载和分析的过程。
随着大数据时代的到来，数据处理在各个行业中变得越来越重要。
本文将简要介绍数据处理的应用场景以及常见的处理工具。
一、应用场景1. 电商行业：在电商行业中，数据处理可以用于分析用户行为、购买习惯等，从而为企业提供精准的营销策略。
常见的数据处理应用场景包括用户画像分析、推荐算法优化等。
2. 金融行业：金融行业是数据处理的重要应用领域之一。
数据处理可以用于风险管理、欺诈检测、信用评估等。
通过对大量的金融数据进行处理和分析，可以帮助金融机构做出更准确的决策。
3. 物流行业：物流行业需要大量的数据处理来优化运输路线、提高配送效率。
通过对物流数据进行处理，可以实时监控货物的位置、预测交通状况等，从而提高物流运输的效率和准确性。
4. 医疗行业：在医疗行业中，数据处理可以用于疾病预测、药物研发等。
通过对患者的医疗数据进行处理和分析，可以提供更准确的诊断结果，帮助医生做出更科学的治疗方案。
5. 媒体行业：在媒体行业中，数据处理可以用于用户画像分析、内容推荐等。
通过对用户的浏览行为和兴趣偏好进行分析，可以为用户提供个性化的内容推荐，提高用户的粘性和活跃度。
二、常见处理工具1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模的数据。
它采用了分布式存储和计算的架构，能够高效地处理海量数据。
Hadoop主要包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件。
2. Spark：Spark是一个快速而通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。
与Hadoop相比，Spark具有更快的速度和更丰富的功能。
Spark支持多种编程语言，并提供了丰富的API，方便用户进行数据处理和分析。
3. SQL：SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于管理和处理关系型数据库的语言。
SQL可以用于查询、插入、更新和删除数据，是数据处理的重要工具之一。
gige 接口 标准
gige 接口标准
"GigE" 是指千兆以太网（Gigabit Ethernet）接口，用于数据通信，特别是在图像采集和处理领域中，常用于工业相机等设备。
以下是对GigE接口标准的详细介绍：
速率：
GigE接口支持千兆比特每秒（Gbps）的数据传输速率，提供高带宽的网络连接。
物理连接：
使用标准的RJ-45插座，类似于常见的以太网连接。
这使得它在现有的网络基础设施中更容易集成。
协议标准：
基于IEEE 802.3协议标准，与传统的以太网技术兼容。
这意味着它可以与其他以太网设备进行互操作。
数据帧格式：
遵循以太网数据帧格式，但在数据帧头部有特定的GigE Vision协议标识，以支持图像传输和设备控制。
GigE Vision标准：
为工业相机等设备提供了一个通用的图像传输和设备控制标准，确保了兼容性和互操作性。
GigE Vision定义了设备发现、图像传输和设备控制等方面的标准协议。
远距离传输：
GigE接口支持远距离传输，允许设备与计算机之间的连接距离达到几百英尺。
网络兼容性：
由于基于以太网标准，GigE设备可以连接到企业网络中，实现分
布式图像采集和处理。
驱动程序和软件支持：
有丰富的驱动程序和软件支持，包括用于设备控制、图像采集和数据处理的库和工具。
实时性能：
虽然GigE提供了高带宽，但由于以太网的共享特性，对于一些对实时性能要求较高的应用，可能不如一些专用的实时通信接口。
GigE接口的广泛应用使其成为工业图像采集领域的一种常见选择，尤其是在需要高带宽、灵活性和网络兼容性的场景中。
数据中台技术路线
技术路线分布式大数据平台分布式大数据平台（TBDS）是可靠、安全、易用的一站式大数据处理平台，提供了多种高性能分析引擎方便应对实时流数据处理、离线批数据分析、实时多维分析等场景的海量数据分析挑战。
此外，还提供了全链路的数据开发以及数据治理服务帮助提升大数据开发效率。
面对数据仓库、用户画像、精准推荐、风险管控等应用场景挑战，TBDS提供一体化大数据应用解决方案。
分布式HTAP数据库提供分布式HTAP数据库TBase 采用无共享的集群架构，提供监控、安全、审计等全套解决方案，适用于GB~PB级海量HTAP 场景。
高效的OLTP/OLAP 能力，分布式HTAP数据库TBase 支持千万级的TPS 事务处理能力，具有全局sequence 功能。
TPC-DS 性能测试结果业界领先，采用高效的压缩算法，压缩比超过400:1。
强大的数据治理能力，分布式HTAP数据库TBase 提供弹性在线扩容能力。
同时提供数据的冷热分离解决方案以及数据防倾斜的解决方案。
数据汇聚数据汇聚采用前后端分离模式部署，前端采用静态页面的形式提高用户的并发访问，后端采用springboot框架编写业务框架。
抽取数据部分采用python脚本的方式，仅消耗本机内存。
后端api服务以及汇聚执行器均可分布式部署。
任务调度采用quartz自带的调度任务锁的形式，保持高可用和防止重复调度出现。
汇聚执行器采用多机器部署的方式，在汇聚开始时，根据当前各个节点分布的任务情况，选择可用的任务少的节点开始任务。
数据标准化数据标准化从技术架构上引入了LUCENE、HANLP、CAFFENIE、SPARK、SPRINGEL等先进技术，在数据对标、数据处理。
使数据标准化平台可以极大的提高对标效率与数据计算处理后端api服务以及标准执行器均可分布式部署。
任务调度采用quartz自带的调度任务锁的形式，保持高可用和防止重复调度出现。
标准执行器采用多机器部署的方式，在标准化开始时，根据当前各个节点分布的任务情况，选择可用的任务少的节点开始任务。
《BOTDR分布式光纤传感信号处理关键技术研究》
《BOTDR分布式光纤传感信号处理关键技术研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，分布式光纤传感技术逐渐成为了一个热门的研究领域。
其中，基于光时域反射（OTDR）技术的BOTDR（Brillouin Optical Time Domain Reflectometer）分布式光纤传感系统因其高灵敏度、大动态范围和长距离监测等优点，被广泛应用于各种领域。
然而，BOTDR系统在信号处理方面仍存在一些关键技术难题，如信号噪声抑制、信号解调与处理等。
本文将针对BOTDR分布式光纤传感信号处理的关键技术进行研究，旨在提高系统的性能和可靠性。
二、BOTDR分布式光纤传感系统概述BOTDR系统主要由激光器、光纤、光探测器及信号处理模块等组成。
系统通过发射激光脉冲至光纤中，利用光纤中的声波散射效应，检测光信号的改变来获取沿光纤分布的声波信息。
其具有高灵敏度、大动态范围、长距离监测等优点，可广泛应用于结构健康监测、地震监测、油气管道检测等领域。
三、信号处理关键技术研究（一）信号噪声抑制技术BOTDR系统在信号传输和检测过程中，往往会受到各种噪声的干扰，如瑞利散射噪声、菲涅尔反射噪声等。
这些噪声会影响系统的信噪比，降低系统的性能。
因此，研究有效的信号噪声抑制技术是提高BOTDR系统性能的关键。
目前，常用的噪声抑制技术包括数字滤波、小波变换、经验模态分解等。
这些技术可以在一定程度上降低噪声对信号的影响，提高系统的信噪比。
（二）信号解调与处理技术BOTDR系统的信号解调与处理是获取光纤中声波信息的关键步骤。
由于光纤中声波信号的频率较低，且受到多种因素的影响，导致信号的解调与处理难度较大。
目前，常用的解调与处理方法包括基于频域分析的解调方法、基于时域分析的解调方法以及人工智能算法等。
这些方法可以根据具体的应用场景和需求，选择合适的解调与处理方法，以提高系统的解调精度和处理速度。
（三）分布式数据处理技术BOTDR系统可以实现对光纤的分布式监测，因此需要处理大量的数据。
S1000D研发文档详解第三章
第三章S1000D系统研发物理架构导语任何IT系统研发与具体业务系统架构设计，首先要对该系统对象的总体业务架构进行详细调研、用户需求分析和数据存储技术决策分析。
S1000D标准中构建了一个公共资源数据库（CSDB）基础理论与概念，其核心要素主要体现在数据信息的存储与输入输出采用数据模块方式，存储对象与输入输出数据信息主要基于XML电子文档标准，数据处理机制为元素（参数）、属性（参数）和XML Schema 模式等作为系统研发的三大要素约束组成。
为了进一步理解S1000D标准中的公共（通用）资源数据库（CSDB）基本涵义，本章将简要介绍其他几种类型数据库基本架构。
一、分布式数据库一般介绍A、简述任何IT系统研发，在初始阶段，一定会面临这样一个问题，那就是如何满足构建高效、规范、安全、可靠、可控的计算机信息技术体系的管理要求。
纵观近年来各行各业相关海量数据快速增长，多用户、多频次、远程离线和在线查询等所带来主要挑战是数据掘取、快速处理与响应需求大幅提高。
同时，有可能伴随着数十倍的数据交换高峰（浪涌式）压力，以及用户对数据需求复杂度分析、快速响应的诉求增加等。
通常，几十年来的传统数据库在处理此类应用场景时，就数据库技术的扩展性、运行性能、吞吐量和可靠性等方面已经遇到了明显瓶颈，目前采用的主流技术是通过业务拆分、硬件系统扩容、负载均衡技术或设备不断升级、软件体系不断重构等方式来应对，这样会造成企业在计算机设备上不断投入、系统维护和人力资源成本螺旋式不断攀升。
目前面对互联网大数据技术业态不断发展，各种数据信息交互和存储也呈现几何级数增长情况下，首先要针对S1000D标准和规范定义下的数据产生、维护，和IT系统如何去管理和应对，应该有个比较清新认识才行。
§、基于S1000D标准的数据产生与存放，所对应的基础数据模块（DM）生成，若是按照数据模块编码（DMC）所构成数据模块数量（简单数量）来看，文件个数的饱和容量可能为36位字符的17次方---36位字符的47次方之多，这仅是数据信息对应的文件名要素（编码资源），其中还要包括数据库系统本身运行的物理资源占有。
大数据方向_面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与理论1. 请简述大数据的概念及其与传统数据处理的区别。
2. 请解释什么是Hadoop，并简要说明其组成部分。
3. 请简述MapReduce的核心思想及其在Hadoop中的应用。
4. 请描述HDFS（Hadoop分布式文件系统）的工作原理及其优势。
5. 请说明YARN（Yet Another Resource Negotiator）的作用及其在Hadoop中的地位。
6. 请解释什么是Spark，以及它与传统的大数据处理技术相比有哪些优势。
7. 请描述Spark的架构及其核心组件。
8. 请说明什么是Hive，并简要介绍其作用。
9. 请解释什么是HBase，以及它在大数据中的应用场景。
10. 请说明什么是NoSQL，并列举几种常见的NoSQL数据库及其特点。
二、Hadoop生态系统1. 请介绍Hadoop生态系统中常用的数据处理工具，如Hive、Pig、Spark等。
2. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据分析工具，如Elasticsearch、Kafka、Flume等。
3. 请解释Hadoop生态系统中数据存储解决方案，如HDFS、HBase、Cassandra等。
4. 请描述Hadoop生态系统中常用的数据仓库解决方案，如Apache Hudi、Delta Lake等。
5. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。
三、大数据技术1. 请简述大数据技术中的数据清洗、数据集成、数据存储、数据挖掘等基本概念。
2. 请介绍大数据技术中的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等。
3. 请说明大数据技术中的数据可视化方法及其在数据分析中的应用。
4. 请描述大数据技术中的实时数据处理技术，如流处理、事件驱动等。
5. 请介绍大数据技术中的机器学习算法及其在数据分析中的应用。
四、大数据应用案例1. 请列举大数据技术在金融、医疗、电商、物联网等领域的应用案例。
fba操作考试试题
fba操作考试试题一、选择题（每题2分，共10分）1. FBA代表什么？A. 快速业务分析B. 完全业务自动化C. 功能基础分析D. 财务预算分析答案：C2. FBA操作中，以下哪项不是必要的步骤？A. 需求分析B. 功能点计数C. 数据库设计D. 系统测试答案：C3. 在FBA操作中，以下哪项是用于衡量软件项目规模的单位？A. 行代码B. 功能点C. 工作小时D. 项目预算答案：B4. FBA操作中，以下哪项不是功能点分析的14个通用功能点？A. 数据通信B. 分布式数据处理C. 安全性D. 用户界面设计答案：D5. FBA操作中，以下哪项不是功能点分析的目的？A. 估算项目成本B. 估算项目时间C. 评估项目风险D. 确定项目范围答案：C二、填空题（每题2分，共10分）1. FBA操作中，________是用来衡量软件项目规模和复杂度的单位。
答案：功能点2. 在FBA操作中，________是指软件项目中用户可以感知的功能。
答案：用户功能3. FBA操作中，________是指软件项目中用户无法直接感知，但对系统运行至关重要的功能。
答案：系统功能4. FBA操作中，________是指软件项目中用户与系统交互的界面。
答案：用户效率5. FBA操作中，________是指软件项目中数据的输入、处理和输出。
答案：数据通信三、简答题（每题5分，共20分）1. 简述FBA操作中功能点分析的主要步骤。
答案：FBA操作中功能点分析的主要步骤包括：确定项目范围、识别用户功能、识别系统功能、确定数据通信、评估分布式数据处理、评估性能要求、评估设备效率、评估在线数据输入、评估用户效率、评估在线更新、评估复杂的处理、评估可重用性、评估安装便利性、评估操作便利性、评估多站点使用、评估变更的便利性。
2. 描述FBA操作中如何确定功能点的权重。
答案：在FBA操作中，确定功能点的权重通常涉及对每个功能点的14个通用功能点进行评估，每个功能点根据其复杂度被赋予一个权重值，这些权重值是基于行业标准和历史数据确定的。
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分布式数据处理
整个70年代中期，流行的思想是利用大型设备采用集中信息服务的方式来争取公司信
息服务的全面性和综合性。随着规模的扩大，灵活性就降低了，这就削弱了信息服务部门的
响应能力。这种响应能力的减弱是取消集中方式的主要原因；另一个原因是计算机硬件成本
的迅速降低，特别是小型计算机系统的降价。
□ 分布式数据处理的含义
分散的选择方案就是分布式数据处理(DDP)方案。分布式数据处理不仅是一种技术上的
概念，也是一种结构上的概念。分布式数据处理的概念是建立在集中和分散这两种信息服务
都能实现的原则基础上的。
集中/分散的问题归结起来就是建立综合的信息系统(集中)和对用户服务(分散)这两者
结合的问题，规模的大小已不再是争论点。从理论上来说，分布式数据处理将这两个领域能
最好地结合在一起。计算机系统不仅能连接到所有的业务领域，而且能致力于各业务领域的
应用。由于所有的分布式系统都用一个网络联在一起，所以信息系统的综合也就很容易实现
了。
公司应该认识到分布式处理系统会具有较高的运行效率，因为其中某个计算机系统的失
效并不危及整个公司的工作。事实上，在一个设计周到的分布式数据处理系统中，任何一个
计算机子系统都能用来使整个系统正常工作。
□ 分布式数据处理的范围
在分布式数据处理系统中，计算机组成网络，每台计算机可以与一台或多台其它计算机
联结起来。分布式数据处理网络一般按照地理位置或功能来考虑设计，而大多数网络是这两
方面的结合。
分布式数据处理也是一个经常使用的术语，它与日常所说的意思不同，很容易被用户和
信息服务工作人员误解。由于缺乏统一的认识，所以经常导致一些问题得不到解决。例如：
“分布的内容是什么?”“分布到什么程度才能最好地满足公司的需要?”下面所列的部分或
全部内容都可以用于分布式信息服务系统：
1.输入/输出
2.处理
3.数据存储
4.个人信息或管理部门的信息
5.检查和控制
6.规划
在考虑任一信息服务改革尝试之前，应首先解决哪一方面要分布，以及哪一方面要分布
到什么程度的问题。
□ 分布式数据处理的控制
卫星计算机系统和分布式数据处理系统的中心能够通过集中的信息服务部门(由业务领
域所分派的)或决策组织(其中用户和信息服务分担管理责任)来控制。无论哪一种情况，为
了保持公司数据库的兼容性、一致性和信息处理的综合性，集中小组通常应负责下列工作：
1.评价和选择硬件
2.制定标准、方法和文件
3.制定近期和长期信息服务规划
4.补充或雇佣信息服务人员
5.运行公司的数据库(包括提供数据库所需的数据)
6.建立公司范围内的信息服务优先权(通常是由信息服务指导委员会决定)
7.采用当前可用的技术
8.提供信息服务和用户培训计划
由厂商开发和提供的新式的硬件和软件促进了分布式数据处理的发展，分布式数据处理
的有效的技术和突出的优点已使得许多对此坚信不疑的业务领域的管理人员能承担起管理
信息服务小组和计算中心的责任。下图说明了分布式数据处理的信息服务组织机构。
□ 信息中心
某些用户管理人员和行政领导感到由信息服务部门来承担越来越多的业务领域的工作
责任是一个令人担心的事情。如果这种趋势继续发展，的确就有了担心的理由。然而，80
年代的用户管理人员不但非常愿意直接参与影响他们眼前工作的信息服务系统，而且愿意参
与公司信息服务中其它方面的工作。这种积极态度是分散的信息服务工作成功的关键。
1.信息中心的作用
为了能使用户有效地直接参与信息服务工作，公司必须提供设备、技术支持和团体用户
的培训，这些是由信息中心来完成的。信息中心是实现分布式数据处理必不可少的一个部门。
2.成立信息中心的目的
成立信息中心的出发点是使用户能获得一个不必请求信息服务部门就能自己帮助自己
的场所。信息中心的任务是向用户提供一个机会使其成为进行信息服务的直接参加者。这样
可以自己处理信息服务请求，用户就不必提出一份正式服务申请以获得批准，也不必将要求
通知给系统分析员等等。用户仅仅利用信息中心便可自己完成这一切。由于有这样的条件，
用户非常希望自己成为信息服务工作中的一名成员。现有的信息中心已得到了用户的普遍承
认和依赖，这远远超出了最初的预料。
3.信息中心的业务管理
信息中心的业务管理一般就是公司信息服务的职责。信息中心能提供便利的场所。适当的硬
件(显示器、打印机、有可能还提供图形终端)以及信息服务的专门技术。信息服务人员在信
息中心回答问题、提供指导和帮助。决不应该要求他们参加生产性工作。根据用户要解决的
问题的复杂程度，每5到10个固定用户就要分配一名信息服务专业人员到信息中心工作。
信息中心人员要定期举办有关各种技术和面向用户课题的讲座及报告会。
寄 语
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直接使用，或者按照实际需求进行适当修改套
用，实用便捷！一份好的范本，将极大的提高你
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