按照美国著名科学家 Eric Brewer 在 2000 年提出的理论,当技术架构从集中式架构向分布式架构演进,会遇到 “CAP 定律”的瓶颈. CAP 说明一个数据处理系统不能同时满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求. CAP永远不可能同时满足,最多只能同时满足两个,提高其中任意两者的同时,必然要牺牲第三者: 所以好的系统是根据具体应用,来决定如何在三者之间进行取舍. Consistency: 一致性——读操作是否总能读到前一个写操作的结果,即是说在分布式环境中,多点读出的数据是否相容 P

数据一致性(consistency).服务可用性(availability).分区容错性(partition-tolerance) 分布式系统理论基础 - CAP 2016-04-04 18:27 by bangerlee, 135 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,

CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼. 分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的. 分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步.CAP 定理是这方面的基本定理,也是理解分布式系统的起点. 本文介绍该定理.它其实很好懂,而且是显而易见的.下面的内容主要参考了 Michael Whittak

在CAP理论中, 对partition tolerance分区容错性的解释一般指的是分布式网络中部分网络不可用时, 系统依然正常对外提供服务, 而传统的系统设计中往往将这个放在最后一位. 这篇文章对这个此进行了分析和重新定义, 并说明了在不同规模分布式系统中的重要性. The ‘CAP’ theorem is a hot topic in the design of distributed data storage systems. However, it’s often widely misu

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中. mysql支持的分区类型包括Range.List.Hash.Key,其中Range比较常用: RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区. LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择. HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算.这个函数可以包含MySQL 中有效的.产生非负整数

Partitioning is a master/slave step configuration that allows for partitions of data to be processed in parallel. Each partition is described via some metadata. For example, if you were processing a database table, partition 1 may be ids 0-100, parti

什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理

一.概述 CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性)这三个基本需求,最多只能同时满足其中的2个. 1.cap原则简介 Consistency(一致性) 指数据在多个副本之间能够保持一致的特性(严格的一致性)Availability(可用性) 指系统提供的服务必须一直处于可用的状态,每次请求都能获取到非错的响应(不保证获取的数据为最新数据)Partition tol

最近在研究分布式系统的一些理论概念,例如关于分布式系统一致性的讨论,看了一些文章我有一些不解.大多数对分布式系统一致性的划分是将其分为三类:强一致性,顺序一致性以及弱一致性.强一致性(Strict Consistency)也称为:原子一致性(Atomic Consistency).线性一致性(Linearizable Consistency). 在谈到Zookeeper的一致性是哪种级别的一致性问题,以及CAP原则中的C是哪一种一致性级别时有些疑惑. 下面是大多数文章中提到的一致性级别 1. 一

分布式CAP理论 来自wiki: 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:[1][2] 一致性(Consistency) (等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability)(每次请求都能获取到非错的响应--但是不保证获取的数据为最新数据) 分区容错性(Partition tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求.系

无论你是一个系统架构师,还是一个普通开发,当你开发或者设计一个分布式系统的时候,CAP理论是无论如何也绕不过去的.本文就来介绍一下到底什么是CAP理论,如何证明CAP理论,以及CAP的权衡问题. CAP理论概述 CAP理论:一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项. CAP的定义 Consistency 一致性 一致性指“all nodes see the same da

CAP定理和BASE理论 标签(空格分隔): 操作系统 CAP定理 CAP定理: 一个分布式系统最多只能满足一致性 (Consistency), 可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)其中的两种. 一致性(Consistency) all nodes see the same data at the same time. 可用性(Availability) Reads and writes always succeed . 分区容错性(Parti

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一

一.ZooKeeper 的实现 1.1 ZooKeeper处理单点故障 我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举,来解决分布式系统的单点故障,如图所示. 图 1.1 ZooKeeper解决单点故障

问题的解读 对于上面三个例子,相信大家一定看出来了,我们的终端用户在使用不同的计算机产品时对于数据一致性的需求是不一样的: 1.有些系统,既要快速地响应用户,同时还要保证系统的数据对于任意客户端都是真实可靠的,就像火车站售票系统 2.有些系统,需要为用户保证绝对可靠的数据安全,虽然在数据一致性上存在延时,但最终务必保证严格的一致性,就像银行的转账系统 3.有些系统,虽然向用户展示了一些可以说是"错误"的数据,但是在整个系统使用过程中,一定会在某一个流程上对系统数据进行准确无误的检查,从

前言 分布式环境的特点 分布性 并发性 程序运行过程中,并发性操作是很常见的.比如同一个分布式系统中的多个节点,同时访问一个共享资源.数据库.分布式存储 无序性 进程之间的消息通信,会出现顺序不一致问题 分布式环境下面临的问题 网络通信 网络本身的不可靠性,因此会涉及到一些网络通信问题 网络分区(脑裂) 当网络发生异常导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断增大,最终导致组成分布式架构的所有节点,只有部分节点能够正常通信 三态 在分布式架构里面,除了成功.失败.超时 分布式事务 ACID(原子

一.cap 分布式领域中存在CAP理论,且该理论已被证明:任何分布式系统只可同时满足两点,无法三者兼顾. ①C:Consistency,一致性,数据一致更新,所有数据变动都是同步的. ②A:Availability,可用性,系统具有好的响应性能. ③P:Partition tolerance,分区容错性. 因此,将精力浪费在思考如何设计能满足三者的完美系统上是愚钝的,应该根据应用场景进行适当取舍. (1)一致性 一致性是指从系统外部读取系统内部的数据时,在一定约束条件下相同,即数据变动在系统内部

原文链接:https://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4138580.html 一.ZooKeeper 的实现 1.1 ZooKeeper处理单点故障 我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举,来解决分布式系统的单点故障,如图所示. 图 1.1 ZooKeeper解决单点故障

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一