什么是分布式存储系统？什么样的分布式数据库更好？

分布式存储是什么?

什么是分布式存储系统？

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什么是分布式存储系统？什么样的分布式数据库更好？

就是将数据分散存储在多 立的设备上

分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？

分布式存储系统，是将数据分散存储在多 立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储存放所有数据，存储成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储分担存储负荷，利用位置定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

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什么是分布式数据存储

定义：

分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。

特点：

1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储以实现存储容量的线性扩展。

2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。

3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file ）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

统一存储和融合存储以及分布式存储的区别

统一存储具体概念：

统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。

基本：

统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。

工作方式：

既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储和一个管理接口，允许存储按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。

分布式存储支持多，是什么，一个磁盘还是一个主控？

一个是存储的简称，存储一般是一个存储（必然带），之间通过高速网络互连。

现在越来越多的存储使用arm CPU+磁盘阵列节省能耗，提高“容量能耗比”。

分布式文件系统有哪些主要的类别？

分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。 下面简要介绍nix平台下分布式文件系统的发展历史：

1、单机文件系统

用于作系统和应用程序的本地存储。

2、网络文件系统（简称：NAS）

基于现有以太网架构，实现不同之间传统文件系统数据共享。

3、集群文件系统

在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同能够共用一个传统文件系统。

4、分布式文件系统

在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。

分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理

神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储与数据和存储管理软件相结合，跨的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144无缝扩展，容量、性能岁增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个以扩展性能和容量。

什么是Hadoop分布式文件系统 10分

分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地上，而是通浮计算机网络与相连。

Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapReduce和Google档案系统的概念类似。

HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。

分布式文件存储系统采用什么方式

一。分布式Session的几种实现方式1.基于数据库的Session共享2.基于NFS共享文件系统3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？4. 基于resin/tomcat web容器本身的session机制5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。6. 基于cookie 进行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session) ：将一台机器上的Session数据广播到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销二、Session Sticky 方式管理 ：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障三、缓存集中式管理 ：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理1、session保存在，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常 工作 。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。是无状态的协议，客户每次读取web页面时，都打开新的会话......

在分布式内存架构编程中,进程间不能（）

【】：D

解析：分布式系统中，程序往往会部署到不同的中。不同的之间需要通过网络来进行通信。

每个的运算的结果终汇集以支撑起分布式系统的庞大运算量。在实际的项目中，一个往往是一个作系统上的进程。

进程和线程是并发编程的两个基本的执行单元。在大多数编程语言中，并发编程主要涉及线程。一个计算机系统通常有许多活动的进程和线程。在给定的时间内，每个处理器中只能有一个线程得到真正的运行。对于单核处理器来说，处理时间是通过时间切片在进程和线程之间进行共享的。

进程有一个的执行环境。进程通常有一个完整的、私有的基本运行时资源。特别是每个进程都有自己的内存空间。作系统的进程表（Process Table）存储了CPU寄存器值、内存映像、打开的文件、统计信息、特权信息等。进程一般定义为执行中的程序，也就是当前作系统的某个虚拟处理器上运行的一个程序。

多个进程并发共享同一个CPU以及其他硬件资源，并且这是透明的，作系统支持进程之间的隔离

综上所述，进程间可以进行通信、进行同步、发送和接收消息，但是不能通过读写变量交换数据，因此选项D正确。

大数据的结构层级？

随着互联网的发展，越来越多的信息充斥在网络上，而大数据就是依靠对这些信息的收集、分类、归纳整理出我们所需要的信息，然后利用这些信息完成一些工作需要的一项能力技术。 今天，电脑培训主要就是来分析一下，大数据这项技术到底有那几个层次。

移动互联网时代，数据量呈现指数级增长，其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%，未来将进一步增大。Hadoop架构的分布式文件系统、分布式数据库和分布式并行计算技术解决了海量多源异构数据在存储、管理和处理上的挑战。 从2006年4月个ApacheHadoop版本发布至今，Hadoop作为一项实现海量数据存储、管理和计算的开源技术，已迭代到了v2.7.2稳定版，其构成组件也由传统的三驾马车HDFS、MapReduce和HBase社区发展为由60多个相关组件组成的庞大生态，包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。其生态系统从1.0版的三层架构演变为现在的四层架构：

底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装(如Parquent)以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。未来HDFS会继续扩展对于新兴存储介质和架构的支持。另一方面，区别于常用的Tachyon或Ignite，分布式内存文件系统新贵Arrow为列式内存存储的处理和交互提供了规范，得到了众多开发者和产业巨头的支持。

区别于传统的关系型数据库，HBase适合于非结构化数据存储。而Cloudera在2023年10月公布的分布式关系型数据库Kudu有望成为下一代分析平台的重要组成，它的出现将进一步把Hadoop市场向传统数据仓库市场靠拢。 中间层——管控层

管控层对Hadoop集群进行高效可靠的资源及数据管理。脱胎于MapReduce1.0的YARN已成为Hadoop2.0的通用资源管理平台。如何与容器技术深度融合，如何提高调度、细粒度管控和多租户支持的能力，是YARN需要进一步解决的问题。另一方面，Hortonworks的Ranger、Cloudera的Sentry和RecordServ组件实现了对数据层面的安全管控。

分布式计算系统能不能改造成共享式存储器系统(并行计算)?怎么改造

分布式计算系统和共享式存储器系统的设计思想和架构方式有很大的不同，因此将分布式计算系统改造成共享式存储器系统并不是一件简单的事情。

分布式计算系统通常采用了分布式文件系统等技术，使得数据可以分散存储在多个计算上，并通过网络进行相互传输和通讯。而共享式存储器系统则是所有计算共享同一个物理存储器，在不同的上可以访问同样的数据。

因此，如果要将分布式计算系统改造成共享式存储器系统，需要进行大量的系统架构和编程上的改动。具体的改造方案会依据所使用的分布式计算系统和共享式存储器系统的具体实现方式而有所不同，但一些基本步骤可能包括：

1. 重新设计系统架构：将原来的分布式架构转变为共享式架构，使得所有计算可以访问同一个存储器。

2. 修改数据存储方式：将原来的分布式存储方式改为共享式存储方式，即所有计算共享同一个存储器空间。

3. 修改通信协议：修改之间的通信协议，以适应共享式存储器系统的特性。

4. 重新编写程序：根据新的系统架构和通信协议，需要重新编写程序，在共享式存储器系统上进行并行计算。

总之，将分布式计算系统改造成共享式存储器系统需要经过设计、修改和重新编写程序等一系列复杂的工作。针对具体问题的解决方案需要根据具体情况进一步探讨和研究。

分布式计算系统和共享式存储器系统本质上是两种不同的架构体系，它们的设计目的、运作方式、软硬件组成等方面都有很大的区别，因此不能直接将分布式计算系统改造成共享式存储器系统。

分布式计算系统的设计目的是为了实现大规模计算任务的分布式处理，其中各个之间通过网络进行通信和协作，每个都有自己的计算资源和存储资源，通过分布式算法实现任务的并行计算和协同处理。而共享式存储器系统的设计目的则是为了实现多个共享同一个存储资源，通过共享存储实现并行计算和数据共享，从而提高整个系统的计算能力和存储能力。

要将分布式计算系统改造成共享式存储器系统，需要进行大量的软硬件重构和重新设计。具体来说，可以考虑以下几个方面的改造：

1.硬件方面：需要将分布式计算中的存储资源统一起来，构建一个共享式存储器系统。这可以通过引入专门的存储和存储设备来实现，从而实现多个共享同一块存储设备。

2.软件方面：需要对分布式计算系统的软件进行修改和重新开发，以适应共享式存储器系统的需求。这包括设计适合共享存储的并行计算算法和数据管理策略，修改之间的通信协议和接口，实现数据共享和同步等功能。

3.系统架构方面：需要重新设计系统的架构体系，以适应共享式存储器系统的需求。这包括设计适合共享存储的分布式计算架构，实现存储资源的动态调度和管理，构建高可用性的共享存储系统等。

总的来说，将分布式计算系统改造成共享式存储器系统是一个非常复杂和繁琐的过程，需要针对具体的应用场景进行深入的分析和设计。在进行改造时需要充分考虑系统的性能、可扩展性、可靠性等因素，以实现更高效、更可靠、更灵活的计算和存储系统。

存储器系统由一个或多个存储器 模块组成,所有的存储器模块使用一个统一编址的地 址空间。处理机可以用不同的地址访问不同的存储器 模块。

飞机、火车订票系统属于什么方面的计算机应用？

属于数据处理方面的计算机应用。

数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。

通常，一个好的数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、的数据分析与预测、的可视化图表以及简练易懂的结果解释。

扩展资料：

数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

MapReduce是一个批处理的分布式计算框架，可对海量数据进行并行分析与处理，它适合对各种结构化、非结构化数据的处理。分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。

总之，无论哪种大数据分布式处理与计算系统，都有利于提高大数据的价值性、可用性、时效性和准确性。

大数据的类型和存储形式决定了其所采用的数据处理系统，而数据处理系统的性能与优劣直接影响大数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。因此在进行大数据处理时，要根据大数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统，以实现大数据质量的化。

参考资料来源：

gemfire和redis的区别

GemFire和Redis都是分布式内存缓存系统，但是它们有以下区别：

1. 数据存储：Redis将数据存储在内存中，可以通过持久化机制将数据定期写入磁盘，但是磁盘IO会影响性能；而GemFire可以将数据存储在内存中也可以存储在磁盘中，可以通过缓存数据到磁盘来避免内存不足的问题。

2. 数据模型：Redis使用键值存储模型，支持丰富的数据类型，如字符串、列表、哈希表、和有序等；而GemFire使用内存对象模型，可以存储Ja对象、JSON对象、XML文档等。

3. 数据分布：Redis使用一致性哈希算法将数据分布在多个上，每个负责部分数据的存储和查询；而GemFire支持多种分布策略，如哈希分区、范围分区、和备份等。

4. 事务支持：Redis支持简单的事务，可以将多个作封装在一个事务中，但是不支持复杂的事务和回滚作；而GemFire支持分布式事务，可以在多个上执行复杂的事务，并支持回滚作。

5. 应用场景：Redis适合存储小型数据，如缓存、会话数据、计数器、排行榜等；而GemFire适合存储大型数据和复杂对象，如金融交易数据、传感器数据、分布式会话等。

总的来说，GemFire和Redis都是高性能的分布式内存缓存系统，但是它们的应用场景和数据模型有所不同，需要根据具体的需求来选择合适的系统。