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熟悉分布式存储和计算框架
汇报人：
UE
目录
分布式存储系统
分布式计算框架
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
ApacheSpark
ApacheFlink
分布式存储系统
01
分布式存储系统是一种通过网络将数据分散存储在多个物理节点上的数据存储方式。
它通过将数据分成多个数据块，并将每个数据块存储在不同的节点上，实现了数据的分布式存储和共享。
分布式存储系统中的节点通过网络连接，协同工作，共同提供数据存储和访问服务。
高可用性和可扩展性
分布式存储系统能够实现自动容错和负载均衡，保证数据的高可用性。同时，随着节点数量的增加，系统容量和性能可以线性扩展。
高性能
分布式存储系统通过并行处理和负载均衡技术，提高了数据访问速度和数据处理能力。同时，分布式存储系统能够满足大规模数据处理和高并发访问的需求。
灵活性
分布式存储系统能够支持多种数据类型和访问模式，如块存储、文件存储和对象存储等。此外，分布式存储系统能够支持多种应用场景，如云计算、大数据处理和内容分发等。
低成本
分布式存储系统采用廉价的硬件设备构建，降低了数据中心的成本。此外，分布式存储系统能够实现数据冗余和备份，减少了数据丢失的风险。
数据一致性和副本一致性
01
在分布式存储系统中，如何保证数据一致性和副本一致性是一个挑战。需要设计合适的分布式协议和算法，确保数据的正确性和可靠性。
数据分片和路由
02
在分布式存储系统中，如何将数据分片并路由到合适的节点上是一个挑战。需要设计高效的分片算法和路由机制，以实现数据的均匀分布和快速访问。
负载均衡和容错
03
在分布式存储系统中，如何实现负载均衡和容错是一个挑战。需要设计合理的负载均衡策略和容错机制，以保证系统的稳定性和可用性。
分布式计算框架
02
基于数据分片的分布式计算框架
这种框架将数据分成多个分片，并将每个分片分配给一个计算节点进行处理。常见的基于数据分片的分布式计算框架包括Hadoop和Spark。
基于服务的分布式计算框架
这种框架将应用程序拆分成多个服务，每个服务都可以独立部署和运行。服务之间通过轻量级通信协议进行通信，常见的基于服务的分布式计算框架包括Dubbo和gRPC。
基于虚拟化技术的分布式计算框架
这种框架通过虚拟化技术将一台物理计算机虚拟化为多个虚拟计算机，每个虚拟计算机可以运行一个独立的计算节点。常见的基于虚拟化技术的分布式计算框架包括Docker和Kubernetes。
分布式计算框架可以用于处理大规模数据集，进行数据挖掘、机器学习和数据分析等任务。
数据处理和分析
分布式计算框架可以用于构建实时计算系统，支持高并发、低延迟的计算需求。
实时计算
分布式计算框架可以作为云计算平台的核心组件，支持弹性伸缩、高可用性和可扩展的计算服务。
云计算
分布式计算框架可以用于构建大规模的系统集成，将多个独立系统进行集成，实现系统之间的数据交换和业务协同。
大规模系统集成
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
03
可扩展性、容错性、数据块大小固定、数据备份等。
适合处理大规模数据、提供高吞吐量、支持流式数据访问、简化编程模型等。
优势
特点
大数据处理、日志分析、搜索引擎、社交网络等。
应用场景
百度搜索引擎使用HDFS存储网页爬取结果，淘宝使用HDFS存储商品图片等。
案例
ApacheSpark
04
架构概述
ApacheSpark是一个开源的、通用的、大规模数据处理引擎，其架构包括Driver、Executor和ClusterManager三个部分。
SparkCore是Spark的核心组件，负责任务的调度和执行；SparkSQL和SparkStreaming分别提供了SQL查询和实时数据处理的功能。
Spark采用基于RDD（ResilientDistributedDataset）的数据抽象，通过宽窄依赖进行任务的调度和容错处理，支持多种编程语言（如Scala、Python、Java等）。
核心组件
工作原理
特点
Spark具有高性能、易用性、通用性、灵活性等特点，支持批处理、流处理、机器学习等多种数据处理场景。
优势
Spark在处理大规模数据时具有高效性，能够快速地完成数据处理任务；同时，Spark提供了丰富的API和工具，使得开发人员可以更加方便地进行数据处理和分析。
应用场景
Spark广泛应用于大数据处理、数据挖掘、机器学习等领域，如电商推荐系统、金融风控系统、日志分析系统等。
案例
例如，某电商公司利用Spark构建了推荐系统，通过对用户行为数据的分析，实现了精准的商品推荐；某金融机构利用Spark进行风险控制和欺诈检测，提高了风险防范能力。
ApacheFlink
05
ApacheFlink是一个流处理和批处理的开源框架，其架构包括