数据库实时同步技术解决⽅案_两个数据库同步_数据库双向同
步⽅案
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介绍
尽管在本论坛中⼤数据并未引起太多讨论， 史蒂夫·琼斯 已经开始了⼏次对话。 ⽆论您是分析师，BI专业⼈⼠，DBA还是开发⼈员，当前正在执⾏的操作都⽆关紧要，如果您打算留在数据业务中，请继续关注，因为⼤数据可能很快就会越过您的道路。 本⽂撰写了当前可⽤的主要⼤数据技术的简单⽽全⾯的技术概述。
听起来似乎有些陈词滥调，但我不能忽略这样⼀个事实，即⼀段时间以来，⼤数据已受到严重宣传，但值得庆幸的是，似乎对它的构成已达成共识。 话虽如此，我还是要提⼀提，您仍然会发现⼀些具有极端观点的专家，或者供应商仍在⼤肆宣传⼤数据的各个⽅⾯以满⾜他们的需求。
⼤数据现在被认为是⼤型且复杂的数据，难以存储，处理， 分析 并使⽤传统的应⽤程序架构（常规的关系数据库，桌⾯分析和BI⼯具）进⾏可视化。 在这种情况下，还可以肯定地说，对于中⼩型公司
⽽⾔，⼤数据可能对⼤型公司⽽⾔不是⼤数据。 ⼤数据经常出现的⼀个组成部分是⾮结构化数据，其形式为⽹页，⽹络⽇志，电⼦邮件，备忘录，评论，⽤户组，聊天，传感器数据，图像⽂件，⾳频视频⽂件， 和营销材料，新闻等
⼤数据的定义最初主要指⼤数据⼤⼩，在那个时代，专家们会在收集的数据量和对未来的预测中使⽤各种字节前缀。 在此期间，⼤型机和基于⽹格的计算机⽹络基础架构对极端数据收集和超级计算⼯作的引⽤也很普遍，这些都⽆法反映当今正在解决的⼤数据问题。
在关于什么构成“⼤”的⼤⼩（阈值）或阈值没有共识的情况下，⼤数据的定义转向了所谓的三个V。 数据的数量，速度和种类，该定义试图将数据的累积速率和各种数据的收集速率结合到初始⼤⼩因⼦之外。 某些圈⼦还引⼊了第四个V，即Veracity。 这个定义的问题在于它在许多⽅⾯仍然模糊不清，因为没有阈值和精确的成分，任何⼈都可以定义⾃⼰的V。
⼀直以来，有些⼈更加强调可以从这些数据中获得的价值，因为他们认为数据爆炸的概念并不是真正的新事物。 该⼩组还迅速将许多与数据分析相关的成功归因于⼤数据，其中⼀些本⾝不在⼤数据上。
这两种趋势通常会持续⼀段时间，并且有⼀些共同点，但是根据论坛的不同，可以将重点放在下⾯列出的任何要点上，⽽没有特定的顺序：
·数据⼤⼩
·⾮结构化和半结构化数据
·通过使⽤可⽤数据来获得业务竞争优势的想法。
·Nosql（或不仅限于SQL）
·⾼级分析（数据挖掘和预测分析，机器学习⾃适应算法。）
·博⼠在某些⾓落办公室改头换⾯，将普通算法⽆法理解的复杂算法应⽤于数据。
·新的RDBM设备，包括特殊的和量⾝定制的硬件和软件。
期末复习计划作文· Cloud computi?g
·数据科学
·统计在当今数据分析中的作⽤和相关性。
由此，⼀种模式终于开始出现。 如果您不想从中获取任何价值，那么收集所有这些⾮结构化数据有什么意义呢？ 同样，存储和分析数据和类型需要⼀些新的硬件和软件，这些硬件和软件必须具有适当的存储和处理能⼒，才能应对任何类型的分析要求。 所有这些因素⽆疑都需要新的软件应⽤程序以及各
种级别的新技能和改进技能。
后来接受的新共识是：
1. ⼤数据分析过去主要⽤于企业知名品牌（亚马逊，推特，⾕歌，雅虎，facebook，必应等），并且有⼤量现⾦燃烧，如今，⼤数据技
术可以成为主流，并适⽤于各种规模的企业。
2. 硬件，特别是⽤于存储的硬件通常是商品硬件，即。e。 价格合理且易于获得的计算机硬件。
3. ⼤数据系统应适合现有的数据库和BI基础架构以及最终⽤户应⽤程序。
从上⾯的定义和思想来看，在技术挑战⽅⾯突出了两个要点。
存储和处理⼤型结构化和⾮结构化数据。
通过分析从数据中获取价值。
即使存储变得越来越便宜，存储⼤数据也可以管理多台（数⼗到数百台）服务器。 其次，从⼤量数据（在某些情况下接近实时）获得价值还需要⼤量的处理和分析能⼒。 最后，管理和呈现⽤于分析和集
成到任何新技术和系统中的后端处理需要许多表⽰层和协议。
从这些挑战中，我们可以将⼤数据技术的主要功能分解为两个解决⽅案：
1. ⼀个具有存储和处理能⼒的新引擎，可以处理这些新数据以及对其进⾏的任何类型的分析。 引擎应该能够扩展以存储PB的数据并运⾏
⼤规模并⾏计算。
2. 管理⼯具，API，连接器和前端分析⼯具，可访问来⾃引擎的数据，以进⾏分析和与现有系统集成。
在本讨论的其余部分，我们将研究解决这些挑战的主要技术解决⽅案。 在本⽂中，我们将研究在引擎设计中采⽤分布式系统⽅法的⾮关系技术。 在以下⽂章中，我们将研究在引擎设计中采⽤⼤规模并⾏处理的关系技术，最后，我们将探讨新兴的混合⽅法。
如今，Hadoop⼏乎是⼤数据的同义词。 在不提及Hadoop，Google和其他少数⼏个⼤公司的情况下，要说明⼤数据技术⼏乎是不可能的。
有很多⾮关系型⼤数据解决⽅案，但Hadoop是最受欢迎的。 Apache Hadoop软件库是⼀个 开源框架
玄彬河智苑在各个市场领域都取得了成功。 ⼏乎每个主要的⼤数据播放器都有⼀个直接或间接围绕Hadoop设计的项⽬。
那么Hadoop和Google共有什么⼤数据技术？
1. 它们都实现了特殊版本的 分布式⽂件系统- ⽤于存储和复制数据的协议。 Google拥有Google分布式⽂件系统（GFDS），Apache拥
有Hadoop分布式⽂件系统（HDFS）。
2. 他们俩还实现了⼀个特殊的应⽤程序，允许使⽤ MapReduce。
Hadoop引擎的主要卖点是：
·HDFS（Hadoop分布式⽂件系统）使应⽤程序能够利⽤商⽤硬件扩展到PB级数据。
·Hadoop的MapReduce API⽀持⼯作并⾏化。
·容错设计实现了可靠性。 Hadoop引擎具有通过MapReduce执⾏进⾏复制的能⼒，这意味着它能够在分布式系统上的⼀个节点上检测到任务故障，并在其他运⾏状况良好的节点上重新启动程序。
请注意，我们讨论的技术主要是后端技术，这些技术使存储数据和运⾏⼤规模并⾏计算成为可能-这些技术不是前端分析平台。 所有其他实施⽅式，例如利⽤引擎管理数据（结构化和⾮结构化）的数据库以及任何其他前端分析和监视⼯具，都构成了我称之为“其他内容”的⼀部分。
例如，Google管理他们的 结构化数据 （超过60种产品）通过内部类似数据库的应⽤程序 ⼤表。 ⼤表是在GDFS（Google分布式⽂件系统）中设计的分布式存储系统，可与MapReduce⼀起使⽤以运⾏⼤规模并⾏计算。 Google声称Bigtable不是数据库，它只是⼀个数据库，并且与数据库共享许多实施策略。
但是重点是，例如Bigtable修改了Google的Big Data公式，如下所⽰。电视家3.0怎么安装到电视上
Google⼤数据解决⽅案= Google Engine + Bigtable+东西2 +……+东西n
因此，对于这些⾮关系分布式⼤数据技术⽽⾔，即使其引擎对于⼤数据解决⽅案⽽⾔是必需的，但同样重要的是 其他的东西 从这个插图中我们可以看到。
Hadoop⼤数据技术的“其他内容”部分的主要组成部分是导致某些专家称为“现象”的现象的原因。 Hadoop宿醉。
该术语源于以下事实：许多选择Hadoop解决⽅案的早期采⽤者并不知道他们仅获得基本引擎。 问题
是，根据您要解决的⼤数据问题，实现的前端部分可能⾮常重要。
前两节中讨论的主要障碍导致了提出解决⽅案的竞赛，这些解决⽅案将解决采⽤Hadoop解决⽅案中的⼤多数挑战。 在Apache Hadoop世界中，这还引发了许多其他项⽬。 您可能听说过项⽬，其中⼤多数听起来像是农场中的东西（与以Hadoop命名的玩具⼤象的名称⼀致）。
蜂巢： 建⽴在Hadoop之上的数据仓库基础架构。 该界⾯允许⽤户使⽤HiveQL（⼀种类似SQL的查询语⾔）发出查询。
猪： ⼀个接⼝ 允许开发⼈员使⽤⾼级语⾔（称为Pig Latin）编写数据分析程序，该语⾔是为探索⾮常⼤的数据集⽽定制的。
蜂蜡：Beeswax应⽤程序使您可以在Apache Hive上执⾏查询。
HiveQL：Hadoop的⼀种类似SQL的语⾔，可将脚本（现有的或新的）转换为MapReduce作业。
HBase的： 在顶部提供⾮关系数据库。 BLOB存储是⼀个特别适合HBase的应⽤程序，它需要⼤型数据库并且需要快速检索。
BLOBS（⼆进制⼤对象）通常是图像，⾳频剪辑或其他多媒体对象，并且将BLOB存储在数据库中可实现各种创新应⽤程序。
将这些技术中的⼀些应⽤于我的⽅程式，典型的Hadoop解决⽅案如下所⽰。
Hadoop⼤数据解决⽅案= Hadoop引擎+ Hbase + Hive +……+东西n
如前所述，hadoop引擎运⾏MapReduce作业。 问题是，普通数据专业⼈⼠不知道该应⽤技术，但是⾮常熟悉良好的旧SQL语⾔。 因此，就像Hive和HiveQL是具有类似于SQL的查询语⾔的将数据转换为MapReduce⼯作的类似于SQL的查询语⾔⼀样，在该⾏业中，⼀些主要参与者之间也存在着竞争，每个参与者都试图提供类似的基础设施， 在Hadoop之上提供更快，更⼴泛的SQL查询功能。 除了众多的初创企业之外，⼀些主要的初创企业还包括： Cloudera的Impala，Hortonworks的Stinger，MapR的Apache Drill，EMC的Pivotal
HD，IBM的Big SQL，Teradata的SQL-H。 ⼀些最初是由单独的努⼒开始的项⽬变成了婚姻。
这些新型的⾮关系数据库，例如hadoop世界中的Hbase，主要是在考虑⾮结构化数据的情况下设计的，通常被称为Nosql数据库。 这些数据库是⾮关系的，分布式的，开源的和⽔平可伸缩的。
尽管许多公司都在Hadoop之上设计了许多⼯具，但还有许多是⾮Hadoop的，它们是建⽴在其他开源平台或专有引擎上的。 例如，亚马逊有⾃⼰的Dynamo，Facebook有Cassandra。
但是，Nosql数据库的普遍接受的特征是：它们⽆架构，具有轻松的复制⽀持，具有简单的API并具有
存储⼤量数据的能⼒。 它们主要是BASE，⽽不是像它们的关系对应对象那样的ACID。
它们还基于不同的存储和查询范例进⾏分类。 下⾯概述了⼀些主要的故障摘要和⼏个数据库⽰例。
·宽列存储/列系列
o Hbase（hadoop）
o卡桑德拉（facebook）
·⽂件存储
o MongoDB
o CouchDB
·关键值/元组存储
o DynamoDB
o LevelDB
最初，有⼈认为SQL和关系数据库已过时。 但是，如果您去过他们的任何演讲，他们都会很快承认现有的障碍。 例如，与带有标准查询语⾔的RDBMS不同，它们都运⾏专有查询语⾔，其中⼀些具有相对陡峭的学习曲线。
在本次会议中，我们将⼤数据的演变视为⼀种现象。 我们还研究了⾮关系型⼤数据技术世界和⼀些⼤数据术语。 技术概述的特征是⼀般性的，基础和详细实现可能会有所不同。 它们具有良好的伸缩性，并具有管理⼤量数据的能⼒。
在下⼀部分中，我们将研究关系⼤数据技术如何使⽤MPP引擎和设备来应对⼤数据挑战。 我们还将研究混合⽅法，其中适配器以SQL Server为例，允许两组技术融合。
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