分布式数据架构，现在主流开源分布式系统架构都有哪些

来源：整理时间：2024-08-18 07:25:08 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，现在主流开源分布式系统架构都有哪些
2，现在主流开源分布式系统架构都有哪些
3，实时数据处理用什么分布式框架
4，分布式架构是什么意思
5，什么是分布式数据中心
6，分布式架构浅谈分布式架构核心RPC原理
7，分布式架构的对比
8，在服务器架构中集群负载均衡分布式有什么区别吗

1，现在主流开源分布式系统架构都有哪些

分布式系统是一个非常广泛的概念，它最终要落实到解决实际问题上，不同的问题有不同的方法和架构。所有的开源软件都是以某个应用场景出现，而纯粹以“分布式”概念进行划分的比较少见。但如果以算法划分，到能分出几类：1.以Leader选举为主的一类算法，比如paxos、viewstamp，就是现在zookeeper、Chuby等工具的主体2.以分布式事务为主的一类主要是二段提交，这些分布式数据库管理器及数据库都支持3.以若一致性为主的，主要代表是Cassandra的W、R、N可调节的一致性

现在主流开源分布式系统架构都有哪些

2，现在主流开源分布式系统架构都有哪些

现在主流开源分布式系统架构都有哪些

3，实时数据处理用什么分布式框架

在我看来，一个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算、实时查询这几个方面的功能。hadoop、spark、storm 无论哪一个，单独不可能完成上面的所有功能。hadoop+spark+hive是一个很不错的选择.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系统的解决方案，解决存储问题；hadoop mapreduce、hive、spark application、sparkSQL解决的是离线计算和即席查询的问题；spark streaming解决的是实时计算问题；另外，还需要HBase或者Redis等NOSQL技术来解决实时查询的问题；除了这些，大数据平台中必不可少的需要任务调度系统和数据交换工具；任务调度系统解决所有大数据平台中的任务调度与监控；数据交换工具解决其他数据源与HDFS之间的数据传输，比如：数据库到HDFS、HDFS到数据库等等。关于大数据平台的架构技术文章，可搜索"lxw的大数据田地"，里面有很多。

实时数据处理用什么分布式框架

4，分布式架构是什么意思

分布式架构是指通过将应用程序中不同的任务分配到多个计算机和服务器上，以实现更高级别的计算能力。分布式架构的设计目的是提高应用程序的可伸缩性、可靠性和可用性。它是一种基于处理数据和任务分布的设计方法，将单一应用程序分解为多个小型服务，每个服务可以独立扩展，并通过可扩展的系统和通信协议相互交互。分布式架构的优点是显著的。它可以带来更高的可靠性，因为如果系统的某一部分发生故障，其他部分可以继续运行。此外，分布式架构可以更轻松地扩展，因为需要增加计算能力时，只需要添加更多的服务器而不必担心系统的整体性能。最后，分布式架构可以提供更高的安全性，因为多个服务器之间可以层层保护，从而为机密数据提供额外的保障。分布式架构被广泛用于许多领域，如金融、医疗、在线购物和媒体。作为世界各地企业越来越依赖网络和技术来支持其运营，分布式架构不仅提高了生产力和业务效率，同时也降低了成本。今天，越来越多的组织，包括政府机构大量应用分布式架构，以便更好地服务于其客户，同时增强其业务效率并通过高吞吐量和高速度提高客户体验。

5，什么是分布式数据中心

多个数据中心，处于不同的地理位置，然后可以实现统一管理，无视地理位置的间隔。一般也称作分布式云数据中心，可管理的集中式的数据中心，核心其实就是云计算。

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节点上，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节点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。

6，分布式架构浅谈分布式架构核心RPC原理

在应用的迭代演进过程中，随着系统访问量提高，业务复杂度提高，代码复杂度提高，应用逐渐从单体式架构向面向服务的分布式架构转变。RPC（Remote Procedure Call Protocol远程过程调用）是分布式架构的核心，按响应方式分如下两种：同步调用：客户端调用服务方方法，等待直到服务方返回结果或者超时，再继续自己的操作异步调用：客户端把消息发送给中间件，不再等待服务端返回，直接继续自己的操作。同步调用的实现方式有WebService和RMI。Web Service提供的服务是基于web容器的，底层使用http协议，因而适合不同语言异构系统间的调用。RMI实际上是Java语言的RPC实现，允许方法返回 Java 对象以及基本数据类型，适合用于JAVA语言构建的不同系统间的调用。异步调用的JAVA实现版就是JMS(Java Message Service)，目前开源的的JMS中间件有Apache社区的ActiveMQ和Kafka，另外有阿里的RocketMQ，昨天（2016年11月28日）看到的新闻阿里已经将此组件捐献给Apache社区基金组织。下面重点对RPC同步调用的原理进行探讨。简单来说一个RPC架构里包含如下4个组件: 1、客户端(Client)：服务调用方 2、客户端存根(Client Stub)：存放服务端地址信息，将客户端的请求参数打包成网络消息，再通过网络发送给服务方 3、服务端存根(Server Stub)：接受客户端发送过来的消息并解包，再调用本地服务 4、服务端(Server)：真正的服务提供者。这4个组件调用时序图如下：1、服务调用方（client）调用以本地调用方式调用服务； 2、 client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体；在Java里就是序列化的过程 3、 client stub找到服务地址，并将消息通过网络发送到服务端； 4、 server stub收到消息后进行解码,在Java里就是反序列化的过程； 5、 server stub根据解码结果调用本地的服务； 6、本地服务执行处理逻辑； 7、本地服务将结果返回给server stub； 8、 server stub将返回结果打包成消息，Java里的序列化； 9、 server stub将打包后的消息通过网络并发送至消费方 10、 client stub接收到消息，并进行解码, Java里的反序列化； 11、服务调用方（client）得到最终结果。 RPC框架的目标就是把2-10步封装起来，把调用、编码/解码的过程封装起来，让用户像调用本地服务一样的调用远程服务。要做到对客户端（调用方）透明化服务， RPC框架需要考虑解决如下问题： 1、服务端提供的服务如何发布，客户端如何发现服务； 2、如何对请求对象和返回结果进行序列化和反序列化； 3、如何更高效进行网络通信。以上问题在一些开源的RPC框架里都有比较好的解决，如阿里的Dubbo，Facebook的Thrift。有兴趣的同学可以对这两个框架进行深入学习研究。原文地址:https://www.cnblogs.com/aspirant/p/8631195.html

7，分布式架构的对比

EMC VMAXVMAX架构包含1个到8个VMAX引擎（存储节点）。这些引擎相互连接在一起，被称为虚拟Matrix架构。每个引擎都可以当作存储阵列，拥有自己的前端主机端口连接、后端磁盘导向器、高速缓存（内部镜像化）和处理器。VMAX引擎使用Matrix接口主板封装器（MIBE）连接在一起。MIBE有副本以备冗余。虚拟Matrix可以进行引擎之间的记忆体访问。当主机访问端口和数据不在同一个引擎上的时候需要虚拟Matrix提供连接性。3Par InServ3Par由多个存储节点组成。这些存储节点汇集到一个高速连接上。3Par称之为InSpire架构。2到8个节点（按对配置）连接到一个被动背板，每个节点之间的带宽可高达1.6Gb/秒。3Par如图所示展示他们的8节点架构，连接的数量很容易就能看清楚。我还看到2节点、4节点、6节点和8节点部署下的连接是如何增加的。InServ阵列按对写入高速缓存数据，因此每个节点都有一个伴点。如果一个节点发生故障，伴点上的高速缓存可以马上写入另一个节点，从而保护高速缓存数据。IBM XIVIBM XIV阵列采用的是另一种节点设置方式。节点直接连接到底层硬件的数据保护机制。XIV只使用RIAD-1类型的保护，采用的是1MB大小的数据块，也称为分区。数据以伪随机方式均匀分布在节点上，确保对任何LUN来说，数据都是写入在所有节点上。本文底部的XIV图片显示了这个架构。节点（在XIV中称为模块）分成接口模块和数据模块。接口模块有自己的高速缓存、处理器、数据磁盘和主机接口。数据模块没有主机接口，但是仍然有高速缓存、处理器和磁盘。每个模块有12个1TB SATA驱动器。当数据写入阵列的时候，这些1MB分区写入到所有驱动器和模块中，确保任意一个分区的两个镜像对不会都处在同一个模块上。LUN的顺序分区分布在各个模块上。这样做的结果就是所有的模块都参与服务所有的卷，且单个模块的故障不会导致数据丢失。

8，在服务器架构中集群负载均衡分布式有什么区别吗

集群就是很多的服务器来实现一种功能，向mysql，很多的服务器都安装mysql,负载均衡就是用来调节的，比方说有很多的用户都在访问读取数据，可是读取a服务器的mysql多，而读取别的服务器的mysql就少，负载均衡把访问a的用户转给b一部分，防止a由于访问量过大造成宕机什么的。分布式就是有很多把服务器的相同功能分别部署在很多太计算机上，然后每个地方放上几台，这几台负责提供本地的服务，并且和总的服务器连接，保持数据传递。

关于分布式，集群与负载均衡及其联系与区别当单体应用无法满足需求，需要拆散服务，或横向增加服务器节点时我们慢慢的就要接触集群管理，分布式处理等问题了。[分布式]一个程序或系统，只要不同服务运行在不同的机器上，就可以叫分布式.[集群]集群就是实现相同业务的机器(物理的或逻辑的)集合，可以属于同一机房，也可分属不同的机房。[负载均衡]按照一定的策略把任务分配到不同的操作单元上去执行.关于分布式，集群与负载均衡及其联系与区别

高可用性集群中的节点一般是一主一备，或者一主多备，通过备份提高整个系统可用性。而负载均衡集群一般是多主，每个节点都分担流量

服务器集群：服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。服务器负载均衡：负载均衡（Load Balancing）建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。分布式服务器：所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库操作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS 中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。这个三种架构都是常见的服务器架构，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要数据安全；负载均衡主要是为了分担访问量，避免临时的网络堵塞，主要用于电子商务类型的网站；分布式服务器主要是解决跨区域，多个单个节点达到高速访问的目前，一般是类似CDN的用途的话，会采用分布式服务器。纯手工打字，希望可以帮的到你！