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大数据技术创新应用

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山东交通职业学院

目录

Contents

03

大数据存储与管理

1.分布式存储系统

2.分布式文件系统

3.非关系数据库（NoSQL）

4.分布式数据库（HBase）

3.1分布式存储系统

分布式文件系统的特点

3.1.1分布式存储系统的发展过程与特点

高可用性：指分布式存储系统在面对各种异常时可以提供正常服务的能力，系统的可用性可以用系统停服务的时间和正常服务时间的比例来衡量，例如4个99的可用性（99.99%）要求一年停机的时间不能超过365*24*60/10000=53分钟。

高可靠性：重点指分布式系统数据安全方面的指标，数据可靠不丢失，主要用多机冗余、单机磁盘RAID等措施。

分布式文件系统的特点

3.1.1分布式存储系统的发展过程与特点

高扩展性：指分布式存储系统通过扩展集群服务器规模从而提高系统存储容量、计算和性能的能力，业务量增大，对底层分布式存储系统的性能要求越来越高，自动增加服务器来提升服务能力，分为ScaleUp与ScaleOut，前者指通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加服务器数量。衡量可扩展性的要求集群具有线性的可扩展性，系统整体性能与服务器数量呈线性关系。

分布式文件系统的特点

3.1.1分布式存储系统的发展过程与特点

数据一致性：分布式存储系统多个副本之间的数据一致性，有强一致性，弱一致性，最终一致性，因果一致性，顺序一致性。

高安全性：指分布式存储系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取，互联网是开放的，任何人在任何时间任何地点通过任何方式都可以访问网站，针对现存的和潜在的各种攻击与窃取手段，要有相应的应对方案。

分布式文件系统的特点

3.1.1分布式存储系统的发展过程与特点

高性能：衡量分布式存储系统性能常见的指标是系统的吞吐量和系统的响应延迟，系统的吞吐量是在一段时间内可以处理的请求总数，可以用QPS（QueryPerSecond）和TPS（TransactionPersecond）衡量。系统的响应延迟是指某个请求发出到接收到返回结果所消耗的时间，通常用平均延迟来衡量。这两个指标往往是矛盾的，追求高吞吐量，比较难做到低延迟，追求低延迟，吞吐量会受影响。

分布式文件系统的特点

3.1.1分布式存储系统的发展过程与特点

高稳定性：这是一个综合指标，考核分布式存储系统的整体健壮性，任何异常，系统都能坦然面对，系统稳定性越高越好。