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发布时间:2021-02-19 16:35:33 所属栏目:传媒 来源:互联网
导读:在工程实践中,如果由primary 直接同时发送给其他N 个副本发送数据,则每个 secondary 的更新吞吐受限于primary 总的出口网络带宽,最大为primary 网络出口带宽的1/N。 为了解决这个问题,有些系统(例如,GFS),使用接力的方式同步数据,即primary 将更新发

在工程实践中,如果由primary 直接同时发送给其他N 个副本发送数据,则每个 secondary 的更新吞吐受限于primary 总的出口网络带宽,最大为primary 网络出口带宽的1/N。

为了解决这个问题,有些系统(例如,GFS),使用接力的方式同步数据,即primary 将更新发送给第一 个secondary 副本,第一个secondary 副本发送给第二secondary 副本,依次类推。

数据读取方式

数据读取方式也与一致性高度相关。如果只需要最终一致性,则读取任何副本都可以满足需求。

如果需要会话一致性,则可以为副本设置版本号,每次更新后递增版本号,用户读取副本时验证版本号,从而保证用户读到的数据在会话范围内单调递增。使用primary-secondary 比较困难的是实现强一致性。

由于数据的更新流程都是由primary 控制的,primary 副本上的数据一定是最新的,所以 如果始终只读primary 副本的数据,可以实现强一致性。如果只读primary 副本,则secondary 副本将不提供读服务。

实践中,如果副本不与机器绑定,而是按照数据段为单位维护副本,仅有primary 副本提供读服务在很多场景下并不会造出机器资源浪费。

将副本分散到集群中个,假设primary 也是随机的确定的,那么每台机器上都有一些数据的primary 副本,也有另一些数据段的secondary 副本。从而某台服务器实际都提供读写服务。


 

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。

三、可视化(前端展现)工具开发

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据,经过时间考验,完全可扩展的,功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合,以用来构建极其丰富的用户界面。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是分析师、艺术家的合体,需要具备多种交叉科学和商业技能。


 

(编辑:广安站长网)

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