分布式项目的数据库资源

基于 Java Spark API 的分布式实战，真心挺适合想搞清楚 Spark 开发流程的你。资料名叫2016012743_王宇轩_大数据实习二.zip，内容蛮全的，从环境搭建、代码结构到部署方式都有讲到。你只要有点 Java 基础，基本能跟上节奏，不算难。 Java 和 Spark 的结合，属于那种“一起用刚刚好”的组合。Spark 的RDD和SparkSession搞懂之后，写起代码来顺手多，逻辑清晰，响应也快。比如你想对一堆日志做个筛选，一通map、filter、reduce就搞定，效率还挺高。 实习项目里讲得比较细，像 Spark 的安装配置、版本匹配这种坑都帮你踩过了。用Maven

Bigtable是一种分布式数据库，用于管理庞大的数据集。它为大数据环境提供高可扩展性和容错能力。

分布式数据库里的老大哥，Cassandra真挺有两把刷子的。支持海量数据、高并发不在话下，拿来用户行为日志、社交数据那是相当合适。你只要加节点，系统性能就能跟着走高，扩展也轻松。 高可用的架构，就算挂几个节点也不慌，数据还在，服务不断。这种事你碰上一次就知道它有多香。再说它的最终一致性设计，牺牲点实时一致，换来更高的可用性，现实中其实挺值的。 它的数据模型比较，不走传统表格路线，用的是列族结构，你可以想成是更自由的表结构，动态加列也没啥问题。对灵活需求强的系统挺友好。 写入流程这块你也别担心，数据先进内存（Memtable）、再写磁盘（SSTable），还能靠提交日志保底，哪怕宕机也不会丢数据

分布式数据库系统是一种将数据分布在多个地理位置不同节点上，并通过网络协同工作的数据库系统。它可以显著提升数据的可用性、可靠性和处理能力，特别适用于大规模数据处理和高并发场景。在高级数据库技术教学大纲中，深入探讨分布式数据库系统的多个方面，包括数据库的基本概念如数据库、数据库管理系统（DBMS）、数据库系统（DBS），以及数据抽象的视图、概念和物理抽象。此外，还介绍了实体联系模型（E-R模型）、数据模型的关键要素：数据结构、数据操作和完整性约束。学习内容还涵盖了分布式环境下的数据一致性、可用性和分区容错性（CAP定理），以及分布式事务处理、复制策略、负载均衡和故障恢复机制等复杂主题。

分布式文件系统的最大好处，就是你不用管文件到底存在哪台机器上，访问起来跟本地差不多。客户机/服务器架构设计思路清晰，多个节点之间协同也比较灵活。像 Hadoop、FastDFS 这些，都已经被用得成熟了，踩坑少。 HDFS 的块存储机制挺靠谱，大文件切块后存不同节点上，挂了一个也不会影响整体。容错性不错，而且扩展也方便，节点一加就能用，适合你做大数据那一套。 MooseFS支持热插拔，挺适合那种动态扩容场景。主节点负责管理元数据，工作节点负责实际存储，结构还算清晰。日常维护成本不高，部署也不复杂。 还有像Lustre这种偏高性能场景的文件系统，主要在科研、图像这些领域用得多。性能是真的强，就是

详细探讨了Mycat技术在大型项目中如何实现MySQL数据库的分布式部署，包括视频教程和学习课件的介绍。

MongoDB是一种分布式文档型数据库，以其灵活性、高性能和易扩展性著称。与传统的关系型数据库不同，MongoDB使用JSON格式的文档作为数据存储单元，支持多种数据类型和复杂数据结构。它通过集合存储数据，类似于关系型数据库中的表，但无需预定义模式。MongoDB的设计简化了数据模型，减少了JOIN操作，提升了查询性能。同时，它支持丰富的查询语言和索引机制，并提供了分片和副本集功能以实现水平扩展和高可用性。

分布式数据库带来的新挑战 分布式数据库在提升数据处理能力的同时，也引入了新的问题： 通信开销与故障率: 分布式系统的网络通信需求较高，容易受网络速度和稳定性的影响。通信问题可能导致系统响应缓慢，甚至故障。同时，系统复杂性也会增加故障率，恢复过程也更加复杂，影响整体可靠性。 数据存取复杂性: 相比集中式数据库，分布式数据库的数据存取路径更加复杂，涉及数据定位、跨节点访问等操作，导致更高的存取开销。

关系数据库的局限性- 可扩展性差- 性能瓶颈- 数据结构变更需停机维护- 空间浪费 HBase 的优势- 高可扩展性- 低写入/查询延迟- 半结构化数据处理 应用场景- 互联网服务- 传统行业在线数据分析