分布式資料庫章節

『壹』 大數據技術原理與應用第二版和第三版有什麼區別

第三版更加完善
《大數據技術原理與應用（第2版）》於2017年1月出版，在過去的三年裡，大數據技術又獲得了新的發展，開源流計算框架Flink迅速崛起，在市場上和Spark展開了激烈的角逐。與此同時，Hadoop、HBase和Spark的版本也在不斷更新升級，一些編程介面發生了變化。
因此，為了適應大數據技術的新發展，繼續保持本書的先進性和實用性，我們及時對第2版內容進行了補充和修訂。在篇章設計上，本書依然分為四大部分，包括大數據基礎篇、大數據存儲與管理篇、大數據處理與分析篇和大數據應用篇。
在大數據基礎篇中，第1章介紹大數據的基本概念和應用領域，並闡述大數據、雲計算和物聯網的相互關系；第2章介紹大數據處理架構Hadoop，並把Hadoop版本升級到了3.0。在大數據存儲與管理篇中，第3章介紹了分布式文件系統HDFS，在編程實踐部分根據3.0版本的HDFS進行了修訂；第4章介紹了分布式資料庫HBase，在編程實踐部分根據HBase2.0版本的API進行了修訂；
第5章介紹了NoSQL資料庫，並增加了實驗內容；第6章介紹了雲資料庫，並刪除了阿里雲RDS的實踐內容和相關實驗。在大數據處理與分析篇中，第7章介紹了分布式並行編程模型MapRece；在第8章中對Hadoop進行了再探討，介紹了Hadoop的發展演化和一些新特性；第9章介紹了基於Hadoop的數據倉庫Hive，該章節為本書新增內容，很多大數據教師建議增加此章內容；在第10章中介紹了當前比較熱門的、基於內存的分布式計算框架Spark，並把Spark版本升級到了2.4.0；
第11章介紹了流計算以及開源流計算框架Storm；第12章介紹了開源流處理框架Flink，該章節為本書新增內容，從而使本書能夠反映當前最熱門的新興大數據技術；第13章介紹了典型的大數據分析技術——圖計算；最後在第14章簡單介紹了可視化技術。在大數據應用篇中，用3章（第15章～第17章）內容介紹了大數據在互聯網、生物醫學領域和其他行業的典型應用。

『貳』 什麼是分布式資料庫

精確的分布式資料庫定義：分布式資料庫是由一組數據組成的，這組數據分布在計算機網路中的不同的計算機上，網路中的每個節點具有獨立處理的能力(稱為場地自治)，可以執行局部應用。同時，每個節點也能通過網路通信子系統執行全局應用。與之前的定義相比，更注重場地自治性以及自治場地之間的協作性。

分布式資料庫系統：一個粗略的定義是“分布式資料庫由一組數據組成，這些數據物理上分布在計算機網路的不同節點上(亦稱場地)上，邏輯上是屬於同一個系統。” 這里強調兩點：

(1)分布性：資料庫中的數據不是存儲在同一場地，更確切的說，不存儲在同一計算機的存儲設備上，這就可以和集中式資料庫相互區別。

(2)邏輯整體性：這些數據邏輯上是互相聯系的，是一個整體(邏輯上如同集中資料庫)。

『叄』 MYSQL分布式資料庫操作 急~~~~~~``

可以參考"訂閱伺服器和分發" 使資料庫表同步。

就是從本地資料庫表更新到遠回程資料庫表是答同步進行的
打開企業管理器→工具→復制→創建和管理發布→創建發布→下步選要發布的資料庫→選否，定義選項和屬性→（根據情況選發布類型）事務發布→下步選擇你要發布的數據表→編輯名稱（隨便）→否，根據指定方式創建發布→完成
*創建完成了發布在開始訂閱遠程的資料庫
企業管理器→工具→復制→創建和管理發布→展開你所創建發布的資料庫選擇
發布的表→強制新訂閱→下一步→選擇遠程伺服器（如果沒有就先到企業管理器上連接）→*編要訂閱的資料庫名（這里是很多新手會搞錯的地方：是需訂閱的遠程資料庫名）→是，初始化（這項是沒做過復制的資料庫可選，如果以前做過的選擇此項就會導至以前訂閱的數據丟失。*做過復制的資料庫可選"否"）→完成
遠程也同上。

可以找兩台PC試一下。

『肆』 分布式關系資料庫體系結構的介紹

分布式關系資料庫體系結構(DRDA) 分布式關系資料庫體系結構(DRDA)是一個跨IBM平台訪問、遵循SQL標準的資料庫信息的IBM標准。它是IBM的信息倉庫框架中的重要組成部分，該框架定義了龐大的後台伺服器，客戶機可通過較小的基於工作組的中介伺服器來訪問它。

『伍』 分布式資料庫的簡介

分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
另一方面，隨著數據量越來越大，關系型資料庫開始暴露出一些難以克服的缺點，以NoSQL 為代表的非關系型資料庫，其高可擴展性、高並發性等優勢出現了快速發展，一時間市場上出現了大量的key-value 存儲系統、文檔型資料庫等NoSQL 資料庫產品。NoSQL 類型資料庫正日漸成為大數據時代下分布式資料庫領域的主力。
這種組織資料庫的方法克服了物理中心資料庫組織的弱點。 首先，降低了數據傳送代價，因為大多數的對資料庫的訪問操作都是針對局部資料庫的，而不是對其他位置的資料庫訪問； 其次，系統的可靠性提高了很多，因為當網路出現故障時，仍然允許對局部資料庫的操作，而且一個位置的故障不影響其他位置的處理工作，只有當訪問出現故障位置的數據時，在某種程度上才受影響； 第三，便於系統的擴充，增加一個新的局部資料庫，或在某個位置擴充一台適當的小型計算機，都很容易實現。然而有些功能要付出更高的代價。例如，為了調配在幾個位置上的活動，事務管理的性能比在中心資料庫時花費更高，而且甚至抵消許多其他的優點。 分布式軟體系統(Distributed Software Systems)是支持分布式處理的軟體系統,是在由通信網路互聯的多處理機體系結構上執行任務的系統。它包括分布式操作系統、分布式程序設計語言及其編譯(解釋)系統、分布式文件系統和分布式資料庫系統等。
分布式操作系統負責管理分布式處理系統資源和控制分布式程序運行。它和集中式操作系統的區別在於資源管理、進程通信和系統結構等方面。 分布式程序設計語言用於編寫運行於分布式計算機系統上的分布式程序。一個分布式程序由若干個可以獨立執行的程序模塊組成,它們分布於一個分布式處理系統的多台計算機上被同時執行。它與集中式的程序設計語言相比有三個特點：分布性、通信性和穩健性。 分布式文件系統具有執行遠程文件存取的能力,並以透明方式對分布在網路上的文件進行管理和存取。 分布式資料庫系統由分布於多個計算機結點上的若干個資料庫系統組成,它提供有效的存取手段來操縱這些結點上的子資料庫。分布式資料庫在使用上可視為一個完整的資料庫,而實際上它是分布在地理分散的各個結點上。當然,分布在各個結點上的子資料庫在邏輯上是相關的。
Hadoop的分布式文件系統HDFS，作為開源的分布式平台，為目前流行的很多分布式資料庫提供了支持，譬如HBase等。Yonghong的分布式文件系統ZFS，為分布式數據集市Z-DataMart提供了底層平台。