CAP原理 概述 CAP理论的主要场景是在分布式环境下,在单机环境下,基本可不考虑CAP问题. CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点.而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的.所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点. 为了保证一致性(CP),不能访问未同步完成的节点,也就失去了部分可用性: 为了保证可用性(AP),允许读取所有节点的数据,但是数据可能不一致. CAP理解 Consistency:一

CAP概述 C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性 P:Partition Tolerance分区容错性 CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个. CAP的定义 1.C: Consistency 一致性 对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角.从客户端来看,一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题.从服务端来看,则是更新如何复制分布到整个系统,以保证数据

1. Nosql数据库的四大分类 2. 分布式数据库CAP原理 2.1 关系型数据库事务遵循的ACID规则 首先了解传统关系型数据库事务遵循的ACID规则: 原子性(Atomicity):事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功. 一致性(Consistency):数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束. 独立性(Isolation):指并发的事务之间不会相互影响,一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改,那么在另一个事务提交

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

根据维基百科定义[CAP] 根据定理,一个分布式系统最多只能满足其中两项, 不可能同时满则C-A-P三项 首先说一下对各项原则的理解 (1)一致性C: 单机环境下, 数据只有一份,所有的客户端访问的是同一份数据,不会出现两个客户端看到不一样的数据:分布式环境下,同一份数据会保存在多台服务器上,大量客户端来访问数据,负载会分布在各个服务器上,两个不同的客户端C1,C2可能访问的是不同的两台服务器S1,S2, 如果S1,S2上当前数据完全一样,C1,C2会拿到同样的数据,满足一致性:而要保证每个时刻

对CAP原理的理解 CAP原理按照定义,指的是C(Consistency)一致性,A(Availability)可用性,P(Partition tolerance)分区容错性在一个完整的计算机系统中三种特性不能同时得到完全满足. Consistency((强)一致性):指的是在同一时间点,所有的数据状态是否是一致的.对于一致性的理解,个人认为可以从关系型数据库的事务概念出发来进行理解.例如:一次银行账户的转账,双方账户的金额必须同时增加,和减少.不能出现转账账户已经扣钱,而被转账账户未能增加金额

前文简单介绍了NoSql数据库的四大分类以及常用的数据库技术,本文简单介绍分布式数据库CAP原理. 一.传统的CAID是什么 1. A(Atomicity)原子性:事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务中的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务失败,需要回滚. 2. C(Consistency)一致性:数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本一致性的约束. 3. I(Isolation)隔离性:并发事务之间互不影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外

定义 在一个分布式系统(指系统中的节点互相连接并共享数据)中,当涉及读写操作时,只能保证一致性 (Consistency).可用性 (Availability).分区容错性 (Partition Tolerance)三者中的两个,另外一个必须被牺牲. 一致性:CAP中的C和ACID 中的C不是一个含义,ACID 中的C是指数据库中的数据满足一定的约束条件.而CAP中的C是指线性一致性,即:客户端向系统写入什么,那么读出来的也会是什么.也就是要保证客户端读取到的数据一定是上次写入的最新数据. 可用

在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之为帽子戏法(Hat-trick).在分布式数据系统中,也有一个帽子原理(CAP Theorem),不过此帽子非彼帽子.CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布

MongoDB数据库默认情况下是没有做权限控制的,只要能够连接所开放的端口就能进行访问,而且拥有root级别的权限:对于生产环境而言是极不安全的,所以需要建立用户,进行授权控制. 单机环境下的用户授权模块配置: MongoDB的社区版本中有两个模块可以控制用户的访问: --auth: 在mongod启动项中加入--auth,mongodb启动后,就可以完成授权模块的启用): PS:虽然auth模块启用后本机还能否登陆到数据库,但是不具备增删改查的权限了,所以启动auth模块之前就应该创建一个超级

前面说过Kafka集群环境的部署,现在主要说一下在本地测试中Kafka单机环境的部署,和前面一样首先保证zookeeper服务的正常运行,然后解压并释放kafka安装包,并放到指定位置: tar -xvzf kafka_2.9.2-0.8.2.2.tar.gz mkdir /usr/kafka mv kafka_2.9.2-0.8.2.2 /usr/kafka/ cd /usr/kafka/kafka_2.9.2-0.8.2.2 现在开始编辑配置文件server.properties,执行命令:

前面说过storm集群的部署,这篇主要介绍storm单机环境部署,其实他们之间很类似,就是将之前配置文件中所有的集群条目改成本机的地址即可,部署之前应该按前面solr和zookeeper单机环境部署那篇文章中,正确设置好zookeeper并且启动zookeeper服务,设置方法和前面完全一致,接下来开始配置storm,首先释放storm并且放到/usr/目录下,命令如下: $ .tar.gz $ mkdir /usr/storm $ / /usr/storm/ $ cd /usr/storm/a

首先和之前一样下载solr-5.3.1.tgz,然后执行下面命令释放文件并放置在/usr/目录下: $ .tgz $ /usr/ $ cd /usr/solr- 这个时候先不用启动solr,因为单机模式下为了和之前保持通用仍然使用外部zookeeper,只是zookeeper也是以单机模式运行,此时和之前一样下载zookeeper,然后释放到指定目录,操作如下: $ mkdir /usr/zookeeper $ .tar.gz $ /usr/zookeeper $ cd /usr/zookeep

大部分的开发环境都是在单机环境下进行的,今天整理了一下BizTalk Server 2006 R2在单机环境下的安装步骤. 1. 软件需求 在独立服务器中完整安装BizTalk Server 2006 R2的基本软件需求 Windows 2003 Server with Service Pack 2 (SP2), or Windows 2003 Server R2 Microsoft Office Excel 2003 and InfoPath 2003 with Service Pack 2

前言: 终于盼来了公司的自用服务器:1U.至强CPU 1.8G 4核.16G内存.500G硬盘 X 2 (RAID1);装了64位win2008,和64位mssql2008.仔细把玩了一天把新老业务系统的数据库迁移到了新服务器,性能啊真是刚刚的.不错,除了去年玩过的电信托管的客户服务器配置比这个高之外,这是第三高的了.小公司也用不上云计算啥的,这个服务器也是千呼万唤才出来,当然没啥专门运维人员,开发兼任的. 分享内容-数据库备份策略: 1.备份计划 由于成本问题公司肯定不会考虑冗余的单独的存储设

HBase 是一个开源的非关系(NoSQL)的可伸缩性分布式数据库.它是面向列的,并适合于存储超大型松散数据.HBase适合于实时,随机对Big数据进行读写操作的业务环境. @hbase单机环境的搭建 1.首先配置好JDK,准备好hbase-0.98.12.1-hadoop2-bin.tar的压缩包,然后解压到相应目录中 2.进入conf/hbase-env.sh.文件,进行JDK的配置,将其中的JAVA_HOME指向到你Java的安装目录 3.编辑conf/hbase-site.xml文件,添

本文介绍安装spark单机环境的方法,可用于测试及开发.主要分成以下4部分: (1)环境准备 (2)安装scala (3)安装spark (4)验证安装情况 1.环境准备 (1)配套软件版本要求:Spark runs on Java 6+ and Python 2.6+. For the Scala API, Spark 1.3.1 uses Scala 2.10. You will need to use a compatible Scala version (2.10.x). (2)安装好l

windows7 spark单机环境搭建 follow this link how to run apache spark on windows7 pycharm 访问本机 spark 安装py4j 配置pycharm 在PYTHON_HOME\lib\site-packages下新建pyspark.pth文件内容为: D:\program\spark-1.5.1-bin-hadoop2.4\python 试运行

Twitter Storm:单机环境的安装与配置 好久没写博客了,这一段时间一直被导师push着做毕业设计.由于目前的方向偏向于图像识别检索,毕设打算做一个基于分布式计算平台的图像检索系统,查阅相关资料发现Hadoop不适用于实时的计算环境,而Twitter Storm却能够满足自己的需求.我花了大概3~4天的时间,才将一个单机环境下的Storm平台部署好,期间经历了各种各样的“奇葩”的错误,此外,网上相关的Storm配置文章各种各样,叙述得多少有些不完整,为此我特下下这篇博客,记录整个安装过程

本文根据:http://www.360doc.com/content/15/0312/17/20874412_454622619.shtml整理而来 RabbitMQ具有很好的消息传递性能,同时又是开源软件,使用范围较广. 因为自己使用的是Windows系统,因此简而言之入手点自然就是RabbitMQ提供的bat文件了.RabbitMQ提供了5个bat文件,分别是:rabbitmq-service.bat,rabbitmq-server.bat,rabbitmq-plugins.bat,rabb

CAP原理 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(Consistence) 分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值.(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability) 集群出现故障节点后,是否还能响应客户端的读写请求.(对数据更新具备高可用性) 分区容忍性(Partition tolerance) 实际中通信产生延