mysql集群 数据节点和SQL节点区别
集群最少要求有3台计算机不过我们建议最好是4台;有2台分别运行管理节点和SQL节点,另外2台作为数据节点采取2台数据节点的目的是提高数据的冗余度,管理节点放在一个独立的主机上是为了能够保证在万一有一台数据节点失败的情况下提供仲裁服务
大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台
一.大数据技术可存储巨量数据。
大数据技术一般使用艾萨华公司(LSI)开发的芯片存储技术(以下简称LSI技术),可存储数据超过宇宙天体数的三倍以上,互联网一天所产生的数据内容可以刻满168亿张DVD,相当于《时代》杂志770年的文字量。艾萨华公司的芯片存储技术可存储的数据能够达到千万亿(PB)、百亿亿(EB)乃至十万亿亿(ZB)的级别。
二.大数据技术可以抓取、收集类型繁杂的数据。
包括各种各样的语音、非结构化数据、图像、文本信息、地理位置信息、网络文章等。联合包裹速递服务公司(UPS)早在2009年就开发了行车整合优化和导航大数据技术系统(ORION)对快递线路进行预测和优化,截至2013年底,ORI⁃ON系统已经在大约一万条线路上得到使用,在多送出 42 万件包裹的情况下,为公司节省燃料 150 万吨,少排放二氧化碳 14 万立方米,大数据技术正在引导物流企业将洞察力快速转化为公司决策。
三.大数据分析具有较高的商业价值和应用价值。
物流领域的数据量是非常巨大的,包括来自企业、互联网、港口、运载工具等的数据,如何从如此巨大的数据中挖掘企业所需的数据资料,就需要借助大数据分析技术,如利用大数据来分析集装箱移动信息,物流企业就能知道哪些港口有剩余运载量,哪些港口吞吐量大,货物周转速度快,应在哪个位置的港口部署海运业务,大数据已经成为智慧物流的引擎。
四.计算速度快。
采用非关系型数据库技术(NoSQL)和数据库集群技术(MPP NewSQL)快速处理非结构化以及半结构化的数据,以获取高价值信息,这与传统数据处理技术有着本质的区别。
数据的技术应用范围与使用范围很广,背后也拥有者足够的商业价值,这就让大数据工程师以及数据分析人员有了越来越高的价值。所以更多人选择学习大数据
Web10的时代,数据访问量很有限,用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web20的时代的到来,用户访问量大幅度提升,同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及,所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase HbaseHBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写 *** 作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表,可以用普通的计算机处理超过10亿行数据,还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra CassandraApache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库,其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中,Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取 *** 作进行规模调整,而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱(n(n-1)/2)
> Helloworld使用传统的springmvc,需要配置webxml,applicationContextxml,然后打包为war在tomcat中运行,而如果使用springboot,一切都变得简单起来了。下面使用Maven来创建springboot的webapp工程pomxml400orgspringframeworkgs-spring-boot010orgspringframeworkbootspring-boot-starter-parent133RELEASEorgspringframeworkbootspring-boot-starter-weborgspringframeworkbootspring-boot-starter-testtest18orgspringframeworkbootspring-boot-maven-pluginHelloControllerpackagehello;importorgspringframeworkwebbindannotationRequestMapping;importorgspringframeworkwebbindannotationRestController;@RestControllerpublicclassHelloController{@RequestMapping("/")publicStringindex(){return"GreetingsfromSpringBoot!";}}其中:@RestController表示使用springmvc来接收request请求@RequestMapping映射到主页当请求返回的时候,是纯文本,那是因为@RestController是由@Controller和@ResponseBody组成Application@SpringBootApplicationpublicclassApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){ApplicationContextctx=SpringApplicationrun(Applicationclass,args);Systemoutprintln("Let'sinspectthebeansprovidedbySpringBoot:");}}其中:@SpringBootApplication代表了其有四个注解组成:@Configuration,@EnableAutoConfiguration,@EnableWebMvc,@ComponentScan在SpringApplicationrun中会去自动启动tomcatrun方法返回上下文,在这个上下文中可以拿到所有的bean没有一行配置代码、也没有webxml。基于SpringBoot的应用在大多数情况下都不需要我们去显式地声明各类配置,而是将最常用的默认配置作为约定,在不声明的情况下也能适应大多数的开发场景。总体而言springboot是对javawebapp开发的简化单元测试@RunWith(SpringJUnit4ClassRunnerclass)@SpringApplicationConfiguration(classes=MockServletContextclass)@WebAppConfigurationpublicclassHelloControllerTest{privateMockMvcmvc;@Beforepublicvoidbefore()throwsException{mvc=MockMvcBuildersstandaloneSetup(newHelloController())build();}@Afterpublicvoidafter()throwsException{}/Method:index()/@TestpublicvoidtestIndex()throwsException{//TODO:Testgoesheremvcperform(MockMvcRequestBuildersget("/")accept(MediaTypeAPPLICATION_JSON))andExpect(status()isOk())andExpect(content()string(equalTo("GreetingsfromSpringBoot!")));}}建立restfullweb服务器接上,使用srpingboot建立web服务器就非常简单了,首先建立一个pojo类publicclassGreeting{privatefinallongid;privatefinalStringcontent;}然后使用control来handle> 1 大型网站系统的特点 2 大型网站架构演化历程 21 初始阶段架构 问题:网站运营初期,访问用户少,一台服务器绰绰有余。 特征:应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。 描述:通常服务器 *** 作系统使用 linux,应用程序使用 PHP 开发,然后部署在 Apache 上,数据库使用 Mysql,通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。 22 应用服务和数据服务分离 问题:越来越多的用户访问导致性能越来越差,越来越多的数据导致存储空间不足,一台服务器已不足以支撑。 特征:应用服务器、数据库服务器、文件服务器分别独立部署。 描述:三台服务器对性能要求各不相同:应用服务器要处理大量业务逻辑,因此需要更快更强大的 CPU;数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存,因此需要更快的硬盘和更大的内存;文件服务器需要存储大量文件,因此需要更大容量的硬盘。 23 使用缓存改善性能 问题:随着用户逐渐增多,数据库压力太大导致访问延迟。 特征:由于网站访问和财富分配一样遵循二八定律:80% 的业务访问集中在 20% 的数据上。将数据库中访问较集中的少部分数据缓存在内存中,可以减少数据库的访问次数,降低数据库的访问压力。 描述:缓存分为两种:应用服务器上的本地缓存和分布式缓存服务器上的远程缓存,本地缓存访问速度更快,但缓存数据量有限,同时存在与应用程序争用内存的情况。分布式缓存可以采用集群方式,理论上可以做到不受内存容量限制的缓存服务。 24 使用应用服务器集群 问题:使用缓存后,数据库访问压力得到有效缓解。但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限,在访问高峰期,成为瓶颈。 特征:多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务,解决单一服务器处理能力和存储空间不足的问题。 描述:使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源,提升系统的并发处理能力,使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。 25 数据库读写分离 问题:网站使用缓存后,使绝大部分数据读 *** 作访问都可以不通过数据库就能完成,但是仍有一部分读 *** 作和全部的写 *** 作需要访问数据库,在网站的用户达到一定规模后,数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。 特征:目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能,通过配置两台数据库主从关系,可以将一台数据库服务器的数据更新同步到一台服务器上。网站利用数据库的主从热备功能,实现数据库读写分离,从而改善数据库负载压力。 描述:应用服务器在写 *** 作的时候,访问主数据库,主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库。这样当应用服务器在读 *** 作的时候,访问从数据库获得数据。为了便于应用程序访问读写分离后的数据库,通常在应用服务器端使用专门的数据访问模块,使数据库读写分离的对应用透明。 26 反向代理和 CDN 加速 问题:中国网络环境复杂,不同地区的用户访问网站时,速度差别也极大。 特征:采用 CDN 和反向代理加快系统的静态资源访问速度。 描述:CDN 和反向代理的基本原理都是缓存,区别在于 CDN 部署在网络提供商的机房,使用户在请求网站服务时,可以从距离自己最近的网络提供商机房获取数据;而反向代理则部署在网站的中心机房,当用户请求到达中心机房后,首先访问的服务器时反向代理服务器,如果反向代理服务器中缓存着用户请求的资源,就将其直接返回给用户。 27 分布式文件系统和分布式数据库 问题:随着大型网站业务持续增长,数据库经过读写分离,从一台服务器拆分为两台服务器,依然不能满足需求。 特征:数据库采用分布式数据库,文件系统采用分布式文件系统。 描述:分布式数据库是数据库拆分的最后方法,只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用。不到不得已时,更常用的数据库拆分手段是业务分库,将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。 28 使用 NoSQL 和搜索引擎 问题:随着网站业务越来越复杂,对数据存储和检索的需求也越来越复杂。 特征:系统引入 NoSQL 数据库及搜索引擎。 描述:NoSQL 数据库及搜索引擎对可伸缩的分布式特性具有更好的支持。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据,减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。 29 业务拆分 问题:大型网站的业务场景日益复杂,分为多个产品线。 特征:采用分而治之的手段将整个网站业务分成不同的产品线。系统上按照业务进行拆分改造,应用服务器按照业务区分进行分别部署。 描述:应用之间可以通过超链接建立关系,也可以通过消息队列进行数据分发,当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。 纵向拆分:将一个大应用拆分为多个小应用,如果新业务较为独立,那么就直接将其设计部署为一个独立的 Web 应用系统。纵向拆分相对较为简单,通过梳理业务,将较少相关的业务剥离即可。 横向拆分:将复用的业务拆分出来,独立部署为分布式服务,新增业务只需要调用这些分布式服务横向拆分需要识别可复用的业务,设计服务接口,规范服务依赖关系。 210 分布式服务 问题:随着业务越拆越小,存储系统越来越庞大,应用系统整体复杂程度呈指数级上升,部署维护越来越困难。由于所有应用要和所有数据库系统连接,最终导致数据库连接资源不足,拒绝服务。 特征:公共业务提取出来,独立部署。由这些可复用的业务连接数据库,通过分布式服务提供共用业务服务。 3 大型网站架构模式 31 分层 大型网站架构中常采用分层结构,将软件系统分为应用层、服务层、数据层: 分层架构的约束:禁止跨层次的调用(应用层直接调用数据层)及逆向调用(数据层调用服务层,或者服务层调用应用层)。 分层结构内部还可以继续分层,如应用可以再细分为视图层和业务逻辑层;服务层也可以细分为数据接口层和逻辑处理层。 32 分割 将不同的功能和服务分割开来,包装成高内聚低耦合的模块单元。这有助于软件的开发和维护,便于不同模块的分布式部署,提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 33 分布式 大于大型网站,分层和分割的一个主要目的是为了切分后的模块便于分布式部署,即将不同模块部署在不同的服务器上,通过远程调用协同工作。 分布式意味可以用更多的机器工作,那么 CPU、内存、存储资源也就更丰富,能够处理的并发访问和数据量就越大,进而能够为更多的用户提供服务。 分布式也引入了一些问题: 常用的分布式方案: 34 集群 集群即多台服务器部署相同应用构成一个集群,通过负载均衡设备共同对外提供服务。 集群需要具备伸缩性和故障转移机制:伸缩性是指可以根据用户访问量向集群添加或减少机器;故障转移是指,当某台机器出现故障时,负载均衡设备或失效转移机制将请求转发到集群中的其他机器上,从而不影响用户使用。 35 缓存 缓存就是将数据存放在距离最近的位置以加快处理速度。缓存是改善软件性能的第一手段。 网站应用中,缓存除了可以加快数据访问速度以外,还可以减轻后端应用和数据存储的负载压力。 常见缓存手段: 使用缓存有两个前提: 36 异步 软件发展的一个重要目标和驱动力是降低软件耦合性。事物之间直接关系越少,彼此影响就越小,也就更容易独立发展。 大型网站架构中,系统解耦的手段除了分层、分割、分布式等,还有一个重要手段——异步。 业务间的消息传递不是同步调用,而是将一个业务 *** 作拆分成多阶段,每个阶段间通过共享数据的方式异步执行进行协作。 异步架构是典型的生产者消费模式,二者不存在直接调用。异步消息队列还有如下特性: 37 冗余 大型网站,出现服务器宕机是必然事件。要保证部分服务器宕机的情况下网站依然可以继续服务,不丢失数据,就需要一定程度的服务器冗余运行,数据冗余备份。这样当某台服务器宕机是,可以将其上的服务和数据访问转移到其他机器上。 访问和负载很小的服务也必须部署 至少两台服务器构成一个集群,目的就是通过冗余实现服务高可用。数据除了定期备份,存档保存,实现 冷备份 外;为了保证在线业务高可用,还需要对数据库进行主从分离,实时同步实现 热备份。 为了抵御地震、海啸等不可抗因素导致的网站完全瘫痪,某些大型网站会对整个数据中心进行备份,全球范围内部署 灾备数据中心。网站程序和数据实时同步到多个灾备数据中心。 38 自动化 大型网站架构的自动化架构设计主要集中在发布运维方面: 39 安全 4 大型网站核心架构要素 架构 的一种通俗说法是:最高层次的规划,难以改变的决定。 41 性能 性能问题无处不在,所以网站性能优化手段也十分繁多: 42 可用性 可用性指部分服务器出现故障时,还能否对用户提供服务 43 伸缩性 衡量伸缩的标准就是是否可以用多台服务器构建集群,是否容易向集群中增删服务器节点。增删服务器节点后是否可以提供和之前无差别的服务。集群中可容纳的总服务器数是否有限制。 44 扩展性 衡量扩展性的标准就是增加新的业务产品时,是否可以实现对现有产品透明无影响,不需要任何改动或很少改动,既有功能就可以上线新产品。主要手段有:事件驱动架构和分布式服务。 45 安全性 安全性保护网站不受恶意攻击,保护网站重要数据不被窃取。 欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java程序员开发: 721575865 群内提供免费的Java架构学习资料(里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码,MyBatis,Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料)合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己,不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰!趁年轻,使劲拼,给未来的自己一个交代!
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