分布式MySQL总结.pdf
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云数据库
云数据库平台
张成远 (@NEU_寒水)
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MYSQL分布式搭建 2013.08.05一 、注意事项数据节点 和 sql节点是否能链接管理节点 注意端口号 telnet 关闭防火墙：Service iptables stop;Sql 节点启动时 注意权限二、软件安装：（一）管理节点MGM配置管理节点首先在合适的位置，创建一个管理节点的配置文件，步骤如下：[root@localhost ~]# mkdir /var/lib/mysql-cluster[root@localhost ~]# cd /var/lib/mysql-cluster[root@localhost mysql-cluster]# vi config.ini配置文件co
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随着互联网的迅猛发展，数据规模的增大和访问量的增加，单机数据库已经无法满足业务的需求。分布式数据库的概念应运而生，MySQL作为最流行的关系型数据库之一，也有了相应的分布式部署方案。
一、概述
MySQL分布式部署方案是通过将数据和负载分散到多个节点上，实现数据的存储和查询的高可用性、高并发性和高性能性能需求。分布式数据库的设计需要考虑数据的分片、负载均衡和数据一致性等关键问题。
二、数据分片
数据分片是将数据库按照一定的规则划分为多个分片，每个分片存储一部分数据。常见的分片规则有基于范围、基于哈希和基于列表等。在分片过程中需要考虑数据的均衡性和一致性问题。同时，还需
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基于springcloud+mysql+eureka的分布式架构.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112818065 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110237794.3
(22)申请日 2021.03.04
(66)本国优先权数
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Ceph分布式存储分析和总结.docx
Ceph分布式存储系统
Ceph是根据加州大学SantaCruz分校的SageWeil的博士论文所设计开发的新一代自由软件分布式文件系统，其设计目标是良好的可扩展性(PB级别以上)、高性能及高可靠性。
Ceph其命名和UCSC（Ceph的诞生地）的吉祥物有关，这个吉祥物是“Sammy”，一个香蕉色的蛞蝓，就是头足类中无壳的软体动物。这些有多触角的头足类动物，是对一个分布式文件系统高度并行的形象比喻。
其设计遵循了三个原则：数据与元数据的分离，动态的分布式的元数据管理，可靠统一的
分布式对象存储机制。本文将从Ceph的架构出发，综合性的介绍Ceph分布式文件系统特点及其实现方式。
一、Ceph基
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分布式光伏行业现状总结.pdf
分布式光伏行业现状总结
声明：本文内容信息来源于公开渠道，对文中内容的准确性、完
整性、及时性或可靠性不作任何保证。本文内容仅供参考与学习交流
使用，不构成相关领域的建议和依据。
一、分布式光伏行业发展的主要特点
（一）政策支持与推动
1、电力体制改革：分布式光伏成为能源供给侧结构改革的重要组
成部分，政府出台一系列政策措施，推动分布式光伏的发展。
2、国家政策扶持：国家出台了一系列政策来鼓励和支持分布式光
伏的发展，包括补贴政策、税收优惠政策等，使得分布式光伏具备了
较好的投资回报率。
3、地方政府支持：各地方政府也纷纷出台相关政策，提供土地资
源、财政支持和项目审批等各方面的支持，促进分布
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分布式工作总结范文.doc
分布式工作总结范文
篇一：实习工作总结
实习工作总结
我于2013年10月底来到通威公司光伏电力事业部并在合肥项目组实习锻炼两月，把分布式光伏发电项目从头到尾跟了一遍。以前对太阳能发电领域很陌生，知之甚少，本次实习拓宽了自己的眼界，增长了自己的见识，学到了很多对自己有用的东西。这些都是宝贵的经验，为以后的工作打下了基础。以下是以我的理解从几个方面来对分布式光伏项目工作开展做一个总结。
一、 前期准备阶段
首先，需要同当地通威分子公司总经理充分沟通，取得总经理的全力支持，务必安排对当地情况十分熟悉的骨干员工全程协助，这对工作开展很重要。这次合肥通威李总就专门派市场部的冯浩经理全程协助，
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分布式复习
什么是MapReduce?
MapReduce是Hadoop中的大数据并行处理框架，其原理简单且易于实现。它将一个数据处理任务划分成Map和Reduce两个任务，使得用户可以在不清楚分布式计算框架内部运行机制的情况下轻松完成计算任务。
MapReduce模型简介：
MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce
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MapReduce采用“分而治之”策略，一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集，会被切分成许多独立的分片（sp
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徐凯文分布式我改的.doc
基于 Hadoop集群的日志分析系统的设计与实现
徐凯文
（北华大学 计算机科学技术学院 网络12-2 班 26号）
摘 要 ：
当前 Internet 上存在着海量的日志数据，他们中蕴藏着大量可用的信息。对海量数据的存储和分析都是一个艰巨而 复杂的任务，单一主机已经无法满足要求，使用分布式存储和分布式计算来分析数据已经成为了必然的趋势。分布式计 算框架 Hadoop 已经日趋成熟，被广泛的应用于很多领域。该文描述了一个针对大日志分析的分布式集群的构建与实现 过程。介绍了日志分析的现状，使用