走进数据库集群技术
浅谈IaaS

给新系统设计提几个建议供参考: 1、大道至简 系统越复杂,建设周期越长,关键节点越多,故障概率越高,问题越难解决。 页5
浅谈IaaS
2、自顶向下 先考虑面向最终用户的应用,再逐层提需求向下设计。如果先把下面敲定了,建到上面 和业务系统对接时发现驴唇不对马嘴,就只能自吞苦果了。 3、长远架构 架构设计一定要估算到未来10年的业务需求变化,不求精细,也必须有所打算,否则跑 了两年架构满足不了需要,那就得整个系统推倒重来。虽然早晚会重构,但能多挺一年就省 一年的钱。 4、短期产品 目前整个业界都不流行长生命周期产品,归根结底是最底层芯片技术和最上层业务量发 展速度决定的,芯片两三年换一代,数据量一年要翻好几倍,3-5年升级换代一批产品是很 正常的事情。如果真遇到10年8年不用换情况,并不一定说明用的产品多NB,十有八九是业 务量一直上不去,凑合过日子而已。 5、跟而不追 新技术新概念层出不穷,既不能落伍,又不能冒进,跟而不追是一个尺度的把握。当新 技术冒头后,学习了解和实验分析都是要做的,但系统设计时的选用务必谨慎,如果不能摸 透宁可不用。 6、稳固多变 系统架构要稳固,不能经常受新概念的冲击而贸然变化。好像人的骨架,成型后轻易不 变,动则影响巨大。部件细节要多变,发现满足不了业务需要或可靠性不够就立即更新。好 像人的肌肉,发现赘肉后要抓紧锻炼,否则久了会拖累全身。 总体来说,一个健康持续发展的系统,其生命周期应该是:首先根据用户的业务需要自 顶向下,逐层设计,设计架构要尽量简单明了,可扩展性强,充分考虑到中长期的业务发展 规模及承载能力,并采用前期实验分析过的较成熟技术搭建。系统架构设计完成后,选择已 有一定部署规模的稳定产品实施运维。在系统使用过程中,根据运行表现和业务发展情况对 局部产品技术分阶段更新替换。当整体系统架构性能发挥到瓶颈,已经制约了业务能力发展 的时候,进行重构,建设新一代系统,并逐步将原有业务迁移到新的系统中,实现稳定平滑 过渡。 由产品更新到系统重构是一个量变到质变的过程,所有变化的根因都应该是业务量不断 发展扩充的需求。不要盲目的被新产品技术理念所诱惑,适合的才是最好的,“新”同时还 意味着 “风险”、“不稳定”等含义。 页6
大数据技术原理与应用

HDFS是什么
• • • • • • 分布式文件系统 冗余存储 面向大文件存储设计 面向批量插入设计 基于商用机器提供可靠的数据存储 容忍部分节点故障
HDFS系统架构图
元数据操作
DFSClient
NameNode
Metadata(Name, replicas..) (/home/foo/data,6. .. 同步元数据和日志
MapReduce并行处理的基本过程
1.有一个待处理的大 数据,被划分为大 小相同的数据块(如 64MB),及与此相应 的用户作业程序
2.系统中有一个负责调 度的主节点(Master), 以及数据Map和Reduce 工作节点(Worker)
Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
写入文件流程
1. HDFS Client 向远程的Namenode发起RPC请求; 2. Namenode会检查要创建的文件是否已经存在,创建者是否有权限进行操作, 成功则会为文件创建一个记录,否则会让客户端抛出异常; 3. 当客户端开始写入文件的时候,开发库会将文件切分成多个packets,并在内 部以"data queue"的形式管理这些packets,并向Namenode申请新的blocks, 获取用来存储replicas的合适的datanodes列表,列表的大小根据在Namenode 中对replication的设置而定。 4. 开始以pipeline(管道)的形式将packet写入所有的replicas中。开发库把 packet以流的方式写入第一个datanode,该datanode把该packet存储之后, 再将其传递给在此pipeline中的下一个datanode,直到最后一个datanode, 这种写数据的方式呈流水线的形式。 5. 最后一个datanode成功存储之后会返回一个ack packet,在pipeline里传递 至客户端,在客户端的开发库内部维护着"ack queue",成功收到datanode返 回的ack packet后会从"ack queue"移除相应的packet。 6. 如果传输过程中,有某个datanode出现了故障,那么当前的pipeline会被关 闭,出现故障的datanode会从当前的pipeline中移除,剩余的block会继续剩 下的datanode中继续以pipeline的形式传输,同时Namenode会分配一个新的 datanode,保持replicas设定的数量。
大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理,下载后即可编辑】第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。
3.试述大数据的4个基本特征答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。
5.数据研究经历了哪4个阶段?答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。
6.试述大数据对思维方式的重要影响答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。
7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。
大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用答:9.举例说明大数据的关键技术答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。
答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。
11.定义并解释以下术语:云计算、物联网答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。
12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
第二章1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系答:Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce,HDFS 是谷歌文件系统GFS的开源实现,MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。
中职学校服务器集群技术的搭建和应用

( 3)服务器群集技术所采用的服务器在集群扩展能力方面 ,优势 突 出, 可 以与共享存储设备发挥 “ 云存储 ” 的物理云和虚拟 云存储功能 。
真正实现 了服务器性能及 数据存储 上的几何级倍数 的递增 、负载均衡 、 数据容错等 ,实时响应了校园网各 种应用需求 。 ( 4 ) 采用服务器集群可 以把 中心网络机房的宝贵的空间资源腾 出 来 ,更重要 的是为机房管理人员管理维护带来 了便利 。 ( 5 ) 服务器集群安全性能高 、抗攻击能力强 ,这在实际的应 用实 验攻 防中得 于证实 。实验 中做了一个数据量 1 0 G 的洪泛攻击服务器集 群, 试想如果 单独攻击一 台服务器 的话 , 那么这 台服务器被攻击至瘫痪 的可能性在 9 0 %以上 , 但是如果它攻击的是 1 O 台服务 器呢? 平均每台承 受1 G ,这样一来瘫痪 的可能性就不是那么大 了, 进 一步说 ,如果是 2 0 台服务器 呢?一 台服务器 的吞吐量只有一个点 , 多台服务器集群 , 就能
要 ,搭建 了 We b网站 系统 、办公 自动化系统 、教学管理系统 、人 事管
理系统 、学生管理系统 、资产管理系统等 , 各种应用 系统 为行政办公 、 教学管理提供 了便利 。 各教学部 门也根据教学 、 技能训练及 比赛的需要 , 自 行开发或购买应用软件 、 比赛指定软件等 。 这些管理或教学上的应用 系统 , 缺乏整体规划 、 配合和协作 , 尤其是为解决系统 的应用及本系统 的问题 , 都有一套独立 的数据库 , 这些数据格 式上互不相 同, 导致数据 的不一致性 , 形成 了信息孤 岛。 随着应用的不断深入 , 伴随而来 的是各 种应用 服务 和数据量 的急剧增长 , 不 同应用级别 的用户如行政管理 、 教
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案

第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。
3.试述大数据的4个基本特征答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。
5.数据研究经历了哪4个阶段?答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。
6.试述大数据对思维方式的重要影响答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。
7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。
大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用答:9.举例说明大数据的关键技术答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。
答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。
11.定义并解释以下术语:云计算、物联网答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。
12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
第二章1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系答:Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce,HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现,MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。
大数据技术及应用_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

大数据技术及应用_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关系数据库是基于行模式存储的,而HBase也是基于行模式存储的。
参考答案:错误2.对于Hive中分区的概念,下列描述错误的是()。
参考答案:分区字段只能有一个3.Action API完成返回数据集中的元素个数的操作命令是()。
参考答案:count()4.HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征,适合的读写任务是()。
参考答案:一次写入,多次读写5.MapReduce作业的初始化调用的方法是()。
参考答案:JobTracker.initJob()6.下述关于 Hadoop的阐述,正确的是()。
参考答案:是一个分布式存储与分布式并行运算系统7.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
参考答案:正确8.以下选项中,不是HBase添加数据需要用到的类和接口的是()。
参考答案:Scan9.关于HDFS的文件写入操作描述正确的是()。
参考答案:默认将文件块复制成三份存放10.HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征,适合的读写任务是?参考答案:一次写入,多次读写11.分布式文件系统HDFS 中的 block 默认保存几份?参考答案:3 份12.Hbase是一个针对结构化数据的可申缩、高可靠,高性能、分布式和面向()的动态模式数据库。
参考答案:列13.YARN是新一代Hadoop(),用户可以运行和管理同一个物理集群机上多种作业。
参考答案:资源管理器14.HDFS采用块的概念,默认的一个块大小是64MB。
参考答案:正确15.MapReduce框架采用了Master/Slave架构,包括一个Master和若干个Slave。
Master上运行JobTracker,Slave上运行TaskTracker 。
大数据与云计算学习(1)
⼤数据与云计算学习(1)⼤数据学习⼀、⼤数据概述:1、⼤数据概念和特征。
正确答案:⼤数据意指⼀个超⼤的、难以⽤现有常规的数据库管理技术和⼯具处理的数据集数据量⼤(Volume):存储的数据量巨⼤,PB级别是常态,因⽽对其分析的计算量也⼤。
数据类型繁多(Variety):数据的来源及格式多样,数据格式除了传统的结构化数据外,还包括半结构化或⾮结构化数据,⽐如⽤户上传的⾳频和视频内容。
⽽随着⼈类活动的进⼀步拓宽,数据的来源更加多样。
处理速度快(Velocity):数据增长速度快,⽽且越新的数据价值越⼤,这就要求对数据的处理速度也要快,以便能够从数据中及时地提取知识,发现价值。
价值密度低(Value):在成本可接受的条件下,通过快速采集、发现和分析,从⼤量、多种类别的数据中提取价值的体系架构。
复杂度(Complexity):对数据的处理和分析的难度⼤。
2、试述⼤数据时代的“数据爆炸”的特性正确答案:⼈类社会产⽣的数据以每年50%速度增长,即每两年增加⼀倍。
3、试述⼤数据对思维⽅式的重要影响?你如何理解数据思维?正确答案:三种思维的转变:全样⽽⾮抽样,效率⽽⾮精确,相关⽽⾮因果具备数据思维,能帮助创业者抓住商业机会。
⽣活中的⼤部分数据,数据思维都可以给你启发。
像AlphaGo ⼀样思考、学习、挑战、迭代AlphaGo= ⼤数据 + ⼈⼯智能 + ⼤规模计算4、举例说明⼤数据的应⽤领域正确答案:⾦融⾏业:⼤数据在⾼频交易、社区情绪分析和信贷风险分析三⼤⾦融创新领域发挥重要作⽤。
汽车⾏业:利⽤⼤数据和物联⽹技术的五⼈驾驶汽车,在不远的未来将⾛进我们的⽇常⽣活。
互联⽹⾏业:借助于⼤数据技术,可以分析客户⾏为,进⾏商品推荐和有针对性⼴告投放。
个⼈⽣活:利⽤与每个⼈相关联的“个⼈⼤数据”,分析个⼈⽣活⾏为习惯,为其提供更加周全的个性化服务。
5、云计算长定义和短定义:正确答案:长定义:云计算是⼀种商业计算模型。
它将计算任务分布在⼤量计算机构成的资源池上,使各种应⽤系统能够根据需要获取计算⼒、存储空间和信息服务。
dataHub数据事例平台
......信息库
政府
落后的信息生态影响到方方面面
应用建设 电子证照 社区服务 信用体系 综合治税 安全维稳 决策指挥 应急管理 ……
服务
共 享
人口库
法人库
空间地 理库
专题库
物联信 息库
政务信息资源
dataHub数据融合平台
2. 产品介绍和应用场景
dataHub数据融合平台
信息集中管理,资源高效融合
药 监
社会保障 社会信用 投资审批 注册年检 市场监管 计划生育 人口管理 综合治税
……
数据重复采集问题多多
卫生 公安 人社 民政 科信 市残联 税务
出生
教育
就业、婚姻
社保养老
死亡
取之于民而不能用之于民
交通信息库 法人信息库
企业/开发者
地理信息库
婚育信息库
气象信息库 各种应用程序
社保信息库
市民
灾害信息库
先进的信息安全技术,全面保障数据层、功能 层与服务层数据安全; 严格的权限机制及管理规范下进行数据共享, 保障各部门利益;
平台应用场景2:跨部门业务支撑
工 商 税 务 公 安 劳 社 民 政 质 监 银 行 计 生
卫 生
药 监
︒ ︒ ︒
社会保障 社会信用
垂 直 应 用 系 统
投资审批 注册年检 市场监管
物 理 分 散 ︑ 逻 辑 集 中
…
…
部 置 门 系 节 统 点
……
前置机 (其它)
业务系统
业务系统
业务系统
业务系统
业务系统
业务系统
业务系统
业务系统
业务系统
平台应用场景1:跨部门数据调配
大数据将给我们带来怎样的变化
大数据带来的工作、学习和生活的变化以及给我们的启示 我们都听过这个预测:到 2020 年,电子数据存储量将在 2009 年的基础上增加 44 倍,达 到 35 万亿 GB。根据 IDC 数据显示,截止到 2010 年,这个数字已经达到了 120 万 PB,或 1.2ZB。如果把所有这些数据都存入 DVD 光盘,光盘高度将等同于从地球到月球的一个来 回——也就是大约 480,000 英里。 对于那些喜欢杞人忧天的人来说,这是数据存储的末日即将到来的不祥预兆。而对于机会 主义者们而言,这就好比是个信息金矿,随着技术的进步,金矿开采会变得越来越容易。 走进大数据--一种新兴的数据挖掘技术,它正在让数据处理和分析变得更便宜更快速。大 数据技术一旦进入超级计算时代,很快便可应用于普通企业,在遍地开花的过程中,它将 改变许多行业业务经营的模式。 在计算机世界里,大数据被定义为一种使用非传统的数据过滤工具,对大量有序或无序数 据集合进行的挖掘过程,它包括但不仅限于分布式计算(Hadoop)。 大数据已经站在了数据存储宣传的风口浪尖,也存在着大量不确定因素,这点上非常像 “云”。我们请教了一些分析人士和大数据爱好者,请他们解释一下大数据究竟是什么,以 及它对于未来数据存储的意义。 大数据走进历史舞台 适用于企业的大数据已经出现,这在部分程度上要归功于计算能耗的降低以及系统已具备 执行多重处理的能力这样一个事实。而且随着主存储器成本的不断下降,和过去相比,公 司可以将更多的数据存到存储器中。并且,将多台计算机连到服务器集群也变得更容易了。 这三个变化加在一起成就了大数据,IDC 数据库管理分析师 Carl Olofson 如是说。 “我们不仅要把这些事情做好,还要能承受得起相应的开支”,他说。 “过去的某些超级 计算机也具有执行系统多重处理的能力,(这些系统紧密相连,形成了一个集群)但因为要 使用专门的硬件,它的成本高达几十万美元甚至更多。”现在我们可以使用普通硬件完成相 同的配置。正因为这样,我们能更快更省得处理更多数据。"
分布式人工智能系统框架设计及应用
分布式人工智能系统框架设计及应用随着人工智能技术的不断发展,分布式人工智能系统也逐渐走进了人们的视野。
分布式人工智能系统,简称DIAS,是指由多台计算机组成的集群在共享数据和任务资源的同时,利用人工智能算法进行任务完成。
这种系统可以提高人工智能的计算速度和效率,同时也可以提高系统的容错性和可扩展性。
本文将重点探讨分布式人工智能系统的框架设计及其应用。
一、DIAS框架设计1.1 架构设计分布式人工智能系统的架构设计是整个系统设计的起点,该设计应该考虑到系统的可扩展性和可维护性。
通常来说,DIAS的架构包含数据存储、数据处理、任务调度、算法执行和通信传输等多个功能模块,这些模块通常需要进行负载均衡和容错处理。
1.2 数据存储DIAS的数据存储模块通常采用分布式文件系统或分布式数据库实现。
分布式文件系统可以将大规模数据划分为多个存储单元分别存储在不同计算节点上,通过均衡数据读写等负载可以减少单个节点压力并提高系统的数据读写速度。
分布式数据库则可以提供数据的高并发访问和可扩展性。
1.3 数据处理数据处理是DIAS系统的核心模块,通过对大规模数据进行处理和分析来获取模型的参数和预测结果。
常用的数据处理技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
同时,该模块也应该提供调试和可视化等技术支持。
1.4 任务调度任务调度是保证DIAS系统性能的关键模块,可以采用分布式任务调度框架来实现。
该框架能够将系统的任务调度自动化协调,并根据各个节点的负载情况进行任务分配和执行。
1.5 算法执行DIAS的算法执行模块可以采用多种编程语言来实现,如Java、Python和Scala 等,包括机器学习算法实现和模型部署等技术。
1.6 通信传输DIAS的通信传输模块通常采用RPC或消息队列等技术来实现,通过异步通信可以提高系统的并行处理能力和可扩展性。
同时还可以进行消息推送和监控等技术支持。
二、DIAS应用2.1 分布式机器学习分布式机器学习是DIAS的重要应用之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
讯链路级的冗余具有容错功能
▲ 软件级冗余:由于现代操作系统和数据库引
擎的高度并发性,由竞争条件、死锁、以及时间 相关引发的错误占据了非正常停机服务的绝大多 数原因。采用多个冗余的运行数据库进程能屏蔽 瞬时和永久的软件错误。基于数据库引擎的集群 系统都用多个处理器来实现一个逻辑数据库,它 们只能提供部分软件冗余,因为每一瞬间每个处 理器执行的都是不同的任务。
(传统意义上,硬件越贵,性能越高,但往往事与愿违。想通过追加和升级 硬件设备来改善硬件级的冗余,要进行详细的需求分析和论证 )
▲ 通讯链路级冗余:冗余的通讯链路可以
屏蔽瞬时和永久的通讯链路级的错误。 ● 基于数据库引擎的集群系统有两种结构: 共享磁盘和独立磁盘。RAC, MSCS 可以认为是共 享磁盘的集群系统。UDB和ASE 是独立磁盘的集 群系统。共享磁盘集群系统的通讯的冗余度最小。
技术前沿:
走近数据库集群技术
Database cluster technology
计科院03级 1班 潘金沙 40312021
集群技术是使用特定的连接方式,将价 格相对较低的硬件设备结合起来,能提供 高性能相当的任务处理能力。 用来保存计算最终结果的数据库是整个 信息系统的重要组成部分,技术也相对成 熟。然而,对于所有数据库而言,除了记 录正确的处理结果之外,也面临着一些挑 战:如何提高处理速度,数据可用性、数 据安全性和数据集可扩性。
系统为了提高磁盘访问速度,建立一个虚拟 的涵盖所有数据“大”数据库,而不用去考虑数 据的实际物理磁盘存放位置。
▲ 分散数据的存放:利用多个物理服务器来存放
数据集的不同部分,使得不同的服务器进行并行计算 成为可能。 系统通过化整为零的策略,将数据表格分散到 多个服务器或者每个服务器分管几个内容不同的表格, 这样做的目的在于通过多服务器间并行运算以提高访 问速度。
四、主流产品
在数据库集群产品方面,其中主要包括基于 数据库引擎的集群技术的Oracle RAC、 Microsoft MSCS、IBM DB2 UDB、Sybase ASE,以及基于数据库网关(中间件)的集 群技术的ICX-UDS等产品。
SQL Server 2005是微软的下一代数据管 理和分析解决方案,给企业级应用数据和分 析程序带来更好的安全性、稳定性和可靠性, 更易于创建、部署和管理。它凭借针对故障 转移群集机制的支持能力,得以增强的多实 例支持能力以及分析服务对象与数据备份及 恢复能力,分析服务的可用性得到了提高。 它提供了诸如表分区、快照隔离、64位支持 等方面的高级可伸缩性功能,使用户能轻松 构建和部署关键应用。表和索引的分区功能 显著增强了对大型数据库的查询性能。
五、性能指标 (集群系统的细节技术指标:8个 )
处理速度
※ 磁盘技术——所有集群系统都能很好地
应用磁盘技术,但是由于DM,FM会对磁盘 系统带来传输速度的负面影响,因此这方面 它们相对欠缺。
※ 数据分割——所有基于数据库引擎的集
群系统都有很好数据分割能力。
※ SMP——所有基于数据库引擎的集群系
ICX 网关和负载均衡器配置示意图
小结
理想的数据库集群应具备的特点 1、提高速度——只通过简单地增加数据库服务 器就能相对提高数据库处理速度。 2、数据同步——在任何时刻需要有多个随时可 用的实时同步数据服务。最好有多个异地的同步数 据服务。 3、安全保证——除了密码保护之外,我们最好 能控制企业内部对数据库的非法访问。 4、 可扩展性——应保证我们能任意增大数据集 而没有对可用性产生负面影响。
* 同步主动复制数据集:要求所有并发事务处
理在所有数据库服务器上同时完成。直接好处就 是解决了队列管理问题,同时通过负载均衡实现 更高性能和可用性。RAC, UDB, MSCS 和 ASE是 用完全串行化并结合两阶段提交协议来实现的, 设计目标就是为了获得一份可用于快速灾难恢复 的数据集。
主动更新数据集是目前比较先进的数据冗余 方法。专业人员还可以进行更底层的技术细节比 较。底层技术的差异直接影响着一些重要指标。
改善软件设计来提高冗余性能和屏蔽软件级错误是每 个技术开发商的梦想。传统的集群系统只能提供部分软 件冗余。
▲ 数据冗余:
1) 被动更新数据集:所有目前的数据复制 技术(同步或异步),例如磁盘镜像、数据库文件复 制以及数据库厂商自带的数据库备份工具都只能产 生被动复制数据集。它一般只用于灾难恢复。
大多数应用都是采用被动更新数据集的方法。 这种方法容灾能力差,资源占用多,已面临淘汰和 革新。
2、可用性 (4种方法)
▲ 硬件级冗余:让多处理机同时执行同样的任
务用以屏蔽瞬时和永久的硬件错误。有两种实现方 法:构造特殊的冗余处理机和使用多个独立的数据 库服务器。 ●基于数据库的集群系统都是用多个独立的数据 库服务器来实现一个逻辑数据库,在任意瞬间,每 台处理器运行的都是不同的任务。这种系统可以屏 蔽单个或多个服务器的损坏,但是因为没有处理的 冗余度,每次恢复的时间比较长。
对于统计报表和数据挖掘类应用,可以通 过复制和只读去获得更快的处理速度。还能 指定更多的只读来负载均衡。ICX 网关的容 错可以通过备份网关来达到。加载一个非同 步的数据库可以造出不影响主服务机群的近 于实时的数据源。 ICX的最大优点是在数据库集群技术面临 的挑战上有了新的探索,此项基于中间件的 数据库集群技术为获得具有高可扩性的高性 能数据库提供了一条切实可行的途径,同时 能灵活地适应未来的技术变化。
应用透明度
因为在错误回复和分区方面对应用程序 不透明以及它们对应用程序都有些特殊的要 求,基于数据库引擎的RAC、MSCS、UDB、 ASE和ICX在这方面都有待提高的地方。而 DM、FM和RAID它们对应用程序可以说是完 全透明的。
六、实例
ICX-UDS ——ICX-UDS不受基于数据库引擎 的集群技术限制,可以支持不同的数据库。 它类似通常的代理服务器。把ICX放置在 关键的网络路径上,监听数据库系统流量。 ICX网关将自动过滤出无状态的查询访问, 并将负载均衡到所有服务器上。在这里,网 关就象一个在线“编译器”,它将所有对数 据库的更新操作发送到所有数据库上执行, 而将无状态的查询操作只发送到其中某一数 据库服务器上。
可靠性——是指系统牢固程度。
二、数据库集群技术的两类体系
1、基于数据库引擎的集群技术 (共享磁盘或非共享磁盘)
2、基于数据库网关(中间件)的集群技术(不共享
磁盘)
三、数据库集群的关键技术
1、提高处理速度(4种方法)
▲ 提高磁盘速度:主要思想是提高磁盘的
并发度。尽管实现方法各不相同,但是它们最后 的目的都是提供一个逻辑数据库的存储映象。
统的SMP性能指标都比较接近。
※ 负载均衡——一般的数据库引擎的集群
系统由于使用了备份的数据集,因此只能支 持有限的负载均衡。这一指标不同产品之间 有差异。
数据可用性
※ 处理器和软件冗余——只有部分集群
系统支持该功能。
※ 通讯链路冗余——一般来说,共享磁
盘的集群系统通讯链路冗余指标较低,独立 磁盘的集群系统指标较高。
▲ 对称多处理器系统: 利用多处理机硬件技术
来提高数据库的处理速度。 所有基于数据库引擎的集群都支持这个技术。将 多CPU处理器进行合理调度,来同时处理不同的访 问要求,但这种技术在数据库上的应用的实际收益是 很有限的。
▲ 交易处理负载均衡:在保持数据集内容
同步的前提下,将只读操作分布到多个独立的服务 器上运行。因为绝大多数的数据库操作是浏览和查 询,如果我们能拥有多个内容同步的数据库服务器, 交易负载均衡就具有最大的潜力(可以远远大于上 面叙述的最多达四个处理器的对称多处理器系统) 来提高数据库的处理速度,同时会具有非常高的数 据可用性。 负载平衡算是一项“老”技术了。但将性能提 高到最大也是集群设计所追求的终极目标。传统意 义上,利用备份数据进行交易负载均衡只适用于一 些非常有限的应用。
3、提高安全和数据集可扩性的技术
在提高数据库安全性和数据集可扩性这两 方面,可以创新的空间是很小的。数据库最常 见的安全办法是口令保护,要么是分布式的, 要么是集中式的。在数据库前面增加防火墙会 增加额外的延迟,因此,尽管许多安全侵犯事 件是来自于公司内部,但是数据库防火墙还是 很少被采用。如果数据库集群技术是基于中间 件技术实现的,就有可能在不增加额外延迟的 情况下,在数据经过的路径上实现防火墙功能。 数据库数据集的可扩性只能通过将数据分布到 多个独立的物理服务器上来实现。
数据冗余:
※ 主动异步复制——除了磁盘和文件镜
像外,其他集群系统支持该功能。 ※ 主动同步复制——所有集群系统支持 该功能,细节指标略有不同。 ※ 被动异步复制——所有集群系统该性 能指标都比较接近。 ※ 被动同步更新——所有集群系统该性 能指标都比较接近。
通过广域网的复制技术:
※的口令保护基本上保证 了数据的安全。
※ 数据库防火墙——大多数数据库集群
系统得数据库防火墙很少被采用,而ICX则 采用在数据经过的路径上实现防火墙功能。
数据集的可扩性
※ 数据分区——所有基于数据库引擎的
集群系统都具备数据分区以保证数据集的可 扩展。
※ 数据分区的可用性——所有集群系统该
※ 远程被动同步复制——DM和FM支持这
种类型的复制,因为这种复制方式只在距离 很近的时候才能使用(使用双模光纤,半径 五英里)。同样地,因为DM和FM对集群是 透明的, 所有的集群系统都可以利用它们提供 的功能, 如果部署的话,所有的集群系统都是 类似的。
安全性
※ 口令——这是所有集群系统的基本性
集群——是一组通过协同工作方式运行同一套应用程序并
针对客户端及应用程序提供单一系统映像的独立计算机。 集群技术的目标在于通过多层网络结构进一步提高伸缩能 力、可用性与可靠性。