便宜的论文写作服务


方案配置
单一存储设备整合配置:
服务器:
Option1: hp 9000 Unix服务器;
hp NetServer PC服务器;
Option2: IBM AIX或COMPAQ ALPHA,
SUN Solaris其他NT服务器
存储设备:
hp SureStore XP48或XP512磁盘阵列
hp SureStore Tape Library 6/140,10/180,20/700
软件:
hp SureSoft软件
Option1: hp OmnibackII备份软件及选件
Option2: Veritas NetBackup(hp UX, Solaris, NT)
备份软件及选件
Option3: Veritas Backup Exec(NT)备份软件及选件
Option4:CA ARCserve备份软件及选件
Option5: Legato Networker备份软件及选件
hp SAN存储设备整合配置:
服务器:
Option1: hp 9000 Unix服务器;
hp NetServer PC服务器;
Option2: IBM AIX 或COMPAQALPHA,�
SUN Solaris其他NT服务器
存储设备:
hp SureStore XP48或XP512磁盘阵列
hp SureStore Tape Library 6/140,10/180,20/700
其他硬件设备:
hp SureStore SCSI Bridge FC4/2
Brocade Silkworm Switch 2400/2800
Emulex LP8000 主机总线适配卡(NT/WIN2K/AIX)
Qlogic QLA2200F主机总线适配卡(NT/WIN2K)
JNI FCE6410-N主机总线适配卡(NT/WIN2K)
JNI FC641063主机总线适配卡(Solaris, Sbus总线)
JNI FCI-1063 主机总线适配卡(Solaris,PCI总线)
光纤通道或广域网接口
软件:
hp SureSoft软件
Option1: hp OmnibackII备份软件及选件
Option2: Veritas NetBackup(hp UX, Solaris, NT)
备份软件及选件
Option3: Veritas Backup Exec(NT)备份软件及选件
Option4: CA ARCserve备份软件及选件
Option5: Legato Networker备份软件及选件
适用范围
惠普的存储整合方案适用于企业计算环境中有不同的存储平台,或存储设备分散在不同场所,希望通过存储整合降低成本,同时提高可管理性的场合。. 如果是引用,在引用标号后,不要轻易使用句号,如果写了句号,句号后面的就是剽窃了(尽管自已认为是引用),所以,引用没有结束前,尽量使用分号,这也是我在帮友校对稿子时,因为我非常熟悉WORD,又是计算机专业的,可以猜到武汉大学或北京的论文查重软件的设计上的一点思路。

可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的,文字变成图形、表格变成图形,一目了然,绝对不会检查出是重复剽窃了。这都是真实的,我可是帮多人修改过硕士学位论文,

您好:

我是今年毕业的硕士研究生,因为学校要求论文查重。一般论文第一章都是别人的东西,我想请教老师,关于这种问题如何处理?

别人的东西可以引用,这也是尊重作者,对于作者也是学术的肯定,国际常用的是引文分析,一篇论文的价值,在于,被多少人引用过,我的论文我就一直在关注,被引用过多少次。

如果你往某学术期刊投稿,该学术期刊一定要求(建议)你多引用该期刊的论文,这可以确立该期刊在该学科领域内的学术地位。所以,现在很多学术期刊,后面的引文可以特别长,甚至长度可以和正文相当。这也不代表这个论文的质量差,这在情报学上来说,这是“综述”,是情报含量最大的。美国的兰德公司,就主要干这个,所以,朝鲜战争的报告:朝鲜战争会失败的!美国政府不听,就损失了很多美金。

以上是首先确立引用是正确的,大胆的引用吧!大胆的把鲜花送给引用的作者。

大凡硕士论文,第一章一般都是综述,肯定都是别人的东西,自已要承认,最关键的是:也要让大家承认,所以,一定要大量的引用,绝对做好引用的标记,在WORD中使用尾注,注意句号的结束位置。

计算机查重时,如果你做了正确的引用,不会给你颜色的(重复标记),最让人痛恨的是,明明引用了,却不注明,也不说明,好像是自己写的一样,这就是道德的问题,所以会使重复率升高。

小到一句话,大道一段话,如果是别人的就不要吝啬,一定要尾注的。有两种方式,直接用引号或句号,根据情况。

诀窍:如果大概知道本校的答辩成员的名单,就有意无意引用他们的东西,让他们高兴一点,答辩顺利点,但一定要看懂。让答辩组成员真的认为你真的认真拜读过他的文章!

诀窍二:以上是对于中文的资料的引用的问题,如果你看的外文的多,由外文自己翻译过来引用的,个人认为,不需要尾注,就可以当做自己的,因为查重的数据库只是字符的匹配,无法做到中文和英文的匹配。另一方面,你自己找到的外文资料,你付出了劳动,你自己翻译的,你也付出了劳动,基本可以算你自己的劳动了。你自己的东西了,洋为中用,自古就是这样,

总之,硕士学位论文的第一章,肯定引用了很多论文,将一个问题彻底描述出来,后面才引出自己的观点、方法、策略等等。如果第一段的引用少,这样的论文质量是没有站在伟人的肩膀上的,是肤浅的。

查重是一个匹配的过程,是以句为单位,如果一句话重复了,就很容易判定重复了,所以:

的确是经典的句子,就用上标的尾注的方式,在参考文献中表达出来,或者是用:原文章作者《名字》和引号的方式,将引用的内容框出来。

如果是一般的引用,就采用罗嗦法,将原句中省略的主语、谓语、等等添加全,反正哪怕多一个字,就是胜利,也可以采用横刀法,将一些句子的成分,去除,用一些代词替代。或者是用洋鬼子法,将原文中的洋名,是中文的,就直接用英文,是英文的直接用中文,或是哦中文的全姓名,就用中文的名,如果是中文的名,就找齐了,替换成中文的姓名。

故意在一些缩写的英文边上,加上(注释)(画蛇添足法),总之,将每句话都可以变化一下,哪怕增加一个字或减少一个字,都是胜利了。

特别注意标点符号,变化变化,将英文的复合句,变成两个或多个单句,等等,自己灵活掌握。

因为真正写一篇论文,很罕见地都是自己的,几乎不可能,但大量引用别人的东西,说明你的综合能力强,你已经阅读了大量的资料,这就是一个过程,一个学习、总结的过程。

所有的一切,千万别在版面上让导师责难,这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的,因为他只负责内容,但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。

肯定软件不会识别图片中的文字,其实有非常简单的办法,将别人的东西,先打字到你版面中来,确定好位置、格式,最好是从行头开始,即整块(四边形)的,那么在你的版面中就确定了位置,完后,复制你的文件,将别人的东西留下,其余的全部删除,存盘为另一个文件,在桌面上,将只包含别人的文本的文件,用右键复制(记住是图标),可别进去,完后打开你的论文,在插入的地方,黏贴就可以了,这个方法可以保证,别人的东西时图片,而版面上,你压根看不出来已经是图片了,和你的文字一模一样,不能编辑了,这个方法估计你在任何书上也看不到的,绝对是绝学,简单的复制黏贴学问大得很。(吹牛),结果是插入的地方,如果用鼠标点,会出框子的。至于说引号内的东西,系统会识别为引用,但字数肯定不能占总量的太多,

可以不用插入引用的方式,直接打字到参考文献,本身没问题,但,现在是社会主义了,难道还要走原始社会的路吗?如果在中间插入一个引用,编号是自动变化的,如果自己打,可要累死了。何必?

引用不是错,大量引用表明你看的资料多,总结的多,没错,但这个要算字数,一般不能超出字数的20%或30%,有很多文章,一句话甚至是从几篇文章中出来的,要标[2,3,4]等等。没关系的。

难道你的公式那么多?吃饭的时候,有可能天也要降些灰尘,难道要在真空中吃饭。累!

公式是定理,定律,公认的,不需要引用,观点是个人的,需要引用,因为有反对者。公式是没有人反对的!

刚才无意中发现有人转载、整理了、修改了本人的拙著:没关系,欢迎转载。请注明出处就可以了

查重是一个匹配的过程,是以句为单位,如果一句话重复了,就很容易判定重复了,所以:�

1)如果的确是经典的句子,就用上标的尾注的方式,在参考文献中表达出来。�

2)如果是一般的引用,就采用罗嗦法,将原句中省略的主语、谓语、等等添加全,反正哪怕多一个字,就是胜利。�

3)也可以采用横刀法,将一些句子的成分,去除,用一些代词替代。�

4)或者是用洋鬼子法,将原文中的洋名,是中文的,就直接用英文,是英文的直接用中文,或是哦中文的全姓名,就用中文的名,如果是中文的名,就找齐了,替换成中文的姓名。�

5)故意在一些缩写的英文边上,加上(注释)(画蛇添足法),总之,将每句话都可以变化一下,哪怕增加一个字或减少一个字,都是胜利了。�

6)如果是引用,在引用标号后,不要轻易使用句号,如果写了句号,句号后面的就是剽窃了(尽管自已认为是引用),所以,引用没有结束前,尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面,这是不对的,应该在句号之前。�

7)可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的,文字变成图形、表格变成图形,一目了然,绝对不会检查出是重复剽窃了。. 进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目:
(所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行)
1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右)
2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高
3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode. Megastore使用了Chubby锁服务:Coordinators在启动的时候从远程数据中心获取指定的Chubby locks。为了处理请求,一个Coordinator必需持有其多数locks。一旦因为宕机或者网络问题导致它丢失了大部分锁,它就会恢复到一个默认 保守状态—-认为所有在它所能看见的Entity Groups都是失效的。随后(该Coordinator对应的)副本中的读操作必需从多数其他副本中得到日志位置直到Coordinator重新获取到 锁并且Coordinator的Entries重新验证的。. 只需与一家厂商沟通,便于得到最好的服务。和以前方式不同,并非每家主机系统配置自己的存储设备,因而,一旦出现问题,需要和多家厂商进行沟通,甚至还会出现踢皮球现象,现在存储设备能够支持多平台,不会存在此类现象。
但前一种解决方案,需要通过局域网实现某些存储和备份功能,存在网络瓶颈,而采用SAN整合方式,则解决了网络瓶颈问题,最大限度地提高整套系统的性能。
方案的优点
存储整合一直是惠普公司关注的焦点,同时惠普公司在用户存储系统整合的方案设计和实施方面积累了丰富的经验和大量的成功案例。通过建立惠普存储整合计算环境后:
1.   1) 真正的横向扩展?在使用Memcached的过程中我们已经体会到这种爽了,基本可以无限的增加机器来横向扩展,因为什么,因为我们是通过客户端来决定键值保存在那个实例上,在获取的时候也很明确它在哪个实例上,即使是一次性获取多个键值,也是同样。而对于数据库来说,我们通过各种各样的方式进行了 Sharding,不说其它的,在查询的时候我们根据一定的条件获取批量的数据,怎么样去处理?比如我们按照用户ID去分片,而查询根本不在乎用户ID, 在乎的是用户的年龄和教育程度,最后按照姓名排序,到哪里去取这些数据?不管是基于客户端还是基于服务端的Sharding都是非常难做的,并且即使有了 自动化的Sharding性能不一定能有保障。最简单的是尽量按照功能来分,再下去就是历史数据的概念,真正要做到实时数据分散在各个节点,还是很困难。. NET Framework 驱动程序,但有幸的是,社区提供了一个,此处的“社区”指的是名叫 Sam Corder 的开发人员,他构建了一个. NET、Java 还是其他开发人员都在此列)在经历短短几年的开发工作之后,就会一一痛诉这种表/行/列的“方正”模型如何不能令其满意。尝试对分层数据进行建模的举动甚至能让最有经验的开发人员完全精神崩溃,类似情况不甚枚举,因此Joe Celko 还写过一本书《SQLfor Smarties, Third Edition》(Morgan-Kaufmann,2005),其中完全是关于在关系模型中对分层数据建模的概念。如果在此基础之上再增加一个基本前提:关系数据库认为数据的结构(数据库架构)不灵活,则尝试支持数据的临时“添加”功能将变得十分困难。(快速回答下面的问题:你们之中有多少人处理过包含一个Notes 列(乃至 Note1、Note2、Note3)的数据库?).

DRDA(Distributed Relational Database Architecture )分布式关系数据库体系结构
分布式关系数据库体系结构(DRDA)是一个跨IBM平台访问、遵循SQL标准的数据库信息的IBM标准。它是IBM的信息仓库框架中的重要组成部分,该框架定义了庞大的后台服务器,客户机可通过较小的基于工作组的中介服务器来访问它。DRDA具有下列功能:  
定义了客户机和后台数据库之间的接口协议。  
提供了IBM的DB2、DBM、SQL/DS和SQL/400数据库系统的互连框架。  
支持多供应商提供的数据库系统。  
支持分布式数据库上的事务(工作单元)处理。  
在DRDA中,客户机叫做应用请求器(ARS),后台服务器叫做应用服务器(AS),协议叫做应用支持协议(ASP),提供AR和AS间的接口。整个过程操作在SNA网上,但也计划支持OSI和TCP/IP。有一个附加的协议叫做数据库支持协议(DSP),它使一个AS能对另一服务器扮演AR的角色。通过这种方法服务器之间能相互通话并传递来自客户AR的请求,如图D-25所示。最初的协议对一个数据库只支持一个结构化查询语言(SQL)的语句,但未来的版本将对一个或多个数据库提供多个语句的支持。  
DRDA是IBM环境中建立客户机/服务器计算的基础之一。其它基础是高级的对等联网(APPN)和分布式数据管理(DDM)。通过信息仓库和DRDA,IBM计算机将它的企业中心组成部分的大型计算机,用作各种类型信息(包括多媒体信息)的存储平台。 . Megastore使用了Chubby锁服务:Coordinators在启动的时候从远程数据中心获取指定的Chubby locks。为了处理请求,一个Coordinator必需持有其多数locks。一旦因为宕机或者网络问题导致它丢失了大部分锁,它就会恢复到一个默认 保守状态—-认为所有在它所能看见的Entity Groups都是失效的。随后(该Coordinator对应的)副本中的读操作必需从多数其他副本中得到日志位置直到Coordinator重新获取到 锁并且Coordinator的Entries重新验证的。. 像许多关注这一领域的人一样,我不喜欢从本质上将SQL与NoSQL这一术语对立起来。同时我对该术语现有的解释”Not Only SQL”也不甚满意。对我来说,我们这里所讨论的并非是是否使用SQL。(相反的是,我们仍然可以选择类似SQL这样的查询接口(缺少对join等的支持)来与这些数据库交互,使用现有的资源和技术来管理开发伸缩性和可维护性。) 这一运动是要找到存储和检索数据的其他高效的途径,而不是盲目地在任何情况下都把关系数据库当作万金油。因此,我认为’Non Relational Database'(非关系型数据库)能够更好的表达这一思想。. To minimize wide-area roundtrips, the library submits remotePaxos operations to stateless intermediary replication servers communicatingwith their local Bigtables. FindOne({ismaster:1});
{ “ismaster” : 0. 一、主从配置(Master Slave)

  主从数据库需要两个数据库节点即可,一主一从(并不一定非得两台独立的服务器,可使用–dbpath参数指定数据库目录)。一个从节点可以有多个主节点,这种情况下,local. �
方案配置
单一存储设备整合配置:
服务器:
Option1: hp 9000 Unix服务器;
hp NetServer PC服务器;
Option2: IBM AIX或COMPAQ ALPHA,
SUN Solaris其他NT服务器
存储设备:
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软件:
hp SureSoft软件
Option1: hp OmnibackII备份软件及选件
Option2: Veritas NetBackup(hp UX, Solaris, NT)
备份软件及选件
Option3: Veritas Backup Exec(NT)备份软件及选件
Option4:CA ARCserve备份软件及选件
Option5: Legato Networker备份软件及选件
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服务器:
Option1: hp 9000 Unix服务器;
hp NetServer PC服务器;
Option2: IBM AIX 或COMPAQALPHA,�
SUN Solaris其他NT服务器
存储设备:
hp SureStore XP48或XP512磁盘阵列
hp SureStore Tape Library 6/140,10/180,20/700
其他硬件设备:
hp SureStore SCSI Bridge FC4/2
Brocade Silkworm Switch 2400/2800
Emulex LP8000 主机总线适配卡(NT/WIN2K/AIX)
Qlogic QLA2200F主机总线适配卡(NT/WIN2K)
JNI FCE6410-N主机总线适配卡(NT/WIN2K)
JNI FC641063主机总线适配卡(Solaris, Sbus总线)
JNI FCI-1063 主机总线适配卡(Solaris,PCI总线)
光纤通道或广域网接口
软件:
hp SureSoft软件
Option1: hp OmnibackII备份软件及选件
Option2: Veritas NetBackup(hp UX, Solaris, NT)
备份软件及选件
Option3: Veritas Backup Exec(NT)备份软件及选件
Option4: CA ARCserve备份软件及选件
Option5: Legato Networker备份软件及选件
适用范围
惠普的存储整合方案适用于企业计算环境中有不同的存储平台,或存储设备分散在不同场所,希望通过存储整合降低成本,同时提高可管理性的场合。. ③内置GridFS,支持大容量的存储。
  GridFS是一个出色的分布式文件系统,可以支持海量的数据存储。
  内置了GridFS了MongoDB,能够满足对大数据集的快速范围查询。
④内置Sharding。
提供基于Range的Auto Sharding机制:一个collection可按照记录的范围,分成若干个段,切分到不同的Shard上。
Shards可以和复制结合,配合Replica sets能够实现Sharding+fail-over,不同的Shard之间可以负载均衡。查询是对客户端是透明的。客户端执行查询,统计,MapReduce等操作,这些会被MongoDB自动路由到后端的数据节点。这让我们关注于自己的业务,适当的时候可以无痛的升级。MongoDB的Sharding设计能力最大可支持约20 petabytes,足以支撑一般应用。
这可以保证MongoDB运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。. 如果是引用,在引用标号后,不要轻易使用句号,如果写了句号,句号后面的就是剽窃了(尽管自已认为是引用),所以,引用没有结束前,尽量使用分号,这也是我在帮友校对稿子时,因为我非常熟悉WORD,又是计算机专业的,可以猜到武汉大学或北京的论文查重软件的设计上的一点思路。

可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的,文字变成图形、表格变成图形,一目了然,绝对不会检查出是重复剽窃了。这都是真实的,我可是帮多人修改过硕士学位论文,

您好:

我是今年毕业的硕士研究生,因为学校要求论文查重。一般论文第一章都是别人的东西,我想请教老师,关于这种问题如何处理?

别人的东西可以引用,这也是尊重作者,对于作者也是学术的肯定,国际常用的是引文分析,一篇论文的价值,在于,被多少人引用过,我的论文我就一直在关注,被引用过多少次。

如果你往某学术期刊投稿,该学术期刊一定要求(建议)你多引用该期刊的论文,这可以确立该期刊在该学科领域内的学术地位。所以,现在很多学术期刊,后面的引文可以特别长,甚至长度可以和正文相当。这也不代表这个论文的质量差,这在情报学上来说,这是“综述”,是情报含量最大的。美国的兰德公司,就主要干这个,所以,朝鲜战争的报告:朝鲜战争会失败的!美国政府不听,就损失了很多美金。

以上是首先确立引用是正确的,大胆的引用吧!大胆的把鲜花送给引用的作者。

大凡硕士论文,第一章一般都是综述,肯定都是别人的东西,自已要承认,最关键的是:也要让大家承认,所以,一定要大量的引用,绝对做好引用的标记,在WORD中使用尾注,注意句号的结束位置。

计算机查重时,如果你做了正确的引用,不会给你颜色的(重复标记),最让人痛恨的是,明明引用了,却不注明,也不说明,好像是自己写的一样,这就是道德的问题,所以会使重复率升高。

小到一句话,大道一段话,如果是别人的就不要吝啬,一定要尾注的。有两种方式,直接用引号或句号,根据情况。

诀窍:如果大概知道本校的答辩成员的名单,就有意无意引用他们的东西,让他们高兴一点,答辩顺利点,但一定要看懂。让答辩组成员真的认为你真的认真拜读过他的文章!

诀窍二:以上是对于中文的资料的引用的问题,如果你看的外文的多,由外文自己翻译过来引用的,个人认为,不需要尾注,就可以当做自己的,因为查重的数据库只是字符的匹配,无法做到中文和英文的匹配。另一方面,你自己找到的外文资料,你付出了劳动,你自己翻译的,你也付出了劳动,基本可以算你自己的劳动了。你自己的东西了,洋为中用,自古就是这样,

总之,硕士学位论文的第一章,肯定引用了很多论文,将一个问题彻底描述出来,后面才引出自己的观点、方法、策略等等。如果第一段的引用少,这样的论文质量是没有站在伟人的肩膀上的,是肤浅的。

查重是一个匹配的过程,是以句为单位,如果一句话重复了,就很容易判定重复了,所以:

的确是经典的句子,就用上标的尾注的方式,在参考文献中表达出来,或者是用:原文章作者《名字》和引号的方式,将引用的内容框出来。

如果是一般的引用,就采用罗嗦法,将原句中省略的主语、谓语、等等添加全,反正哪怕多一个字,就是胜利,也可以采用横刀法,将一些句子的成分,去除,用一些代词替代。或者是用洋鬼子法,将原文中的洋名,是中文的,就直接用英文,是英文的直接用中文,或是哦中文的全姓名,就用中文的名,如果是中文的名,就找齐了,替换成中文的姓名。

故意在一些缩写的英文边上,加上(注释)(画蛇添足法),总之,将每句话都可以变化一下,哪怕增加一个字或减少一个字,都是胜利了。

特别注意标点符号,变化变化,将英文的复合句,变成两个或多个单句,等等,自己灵活掌握。

因为真正写一篇论文,很罕见地都是自己的,几乎不可能,但大量引用别人的东西,说明你的综合能力强,你已经阅读了大量的资料,这就是一个过程,一个学习、总结的过程。

所有的一切,千万别在版面上让导师责难,这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的,因为他只负责内容,但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。

肯定软件不会识别图片中的文字,其实有非常简单的办法,将别人的东西,先打字到你版面中来,确定好位置、格式,最好是从行头开始,即整块(四边形)的,那么在你的版面中就确定了位置,完后,复制你的文件,将别人的东西留下,其余的全部删除,存盘为另一个文件,在桌面上,将只包含别人的文本的文件,用右键复制(记住是图标),可别进去,完后打开你的论文,在插入的地方,黏贴就可以了,这个方法可以保证,别人的东西时图片,而版面上,你压根看不出来已经是图片了,和你的文字一模一样,不能编辑了,这个方法估计你在任何书上也看不到的,绝对是绝学,简单的复制黏贴学问大得很。(吹牛),结果是插入的地方,如果用鼠标点,会出框子的。至于说引号内的东西,系统会识别为引用,但字数肯定不能占总量的太多,

可以不用插入引用的方式,直接打字到参考文献,本身没问题,但,现在是社会主义了,难道还要走原始社会的路吗?如果在中间插入一个引用,编号是自动变化的,如果自己打,可要累死了。何必?

引用不是错,大量引用表明你看的资料多,总结的多,没错,但这个要算字数,一般不能超出字数的20%或30%,有很多文章,一句话甚至是从几篇文章中出来的,要标[2,3,4]等等。没关系的。

难道你的公式那么多?吃饭的时候,有可能天也要降些灰尘,难道要在真空中吃饭。累!

公式是定理,定律,公认的,不需要引用,观点是个人的,需要引用,因为有反对者。公式是没有人反对的!

刚才无意中发现有人转载、整理了、修改了本人的拙著:没关系,欢迎转载。请注明出处就可以了

查重是一个匹配的过程,是以句为单位,如果一句话重复了,就很容易判定重复了,所以:�

1)如果的确是经典的句子,就用上标的尾注的方式,在参考文献中表达出来。�

2)如果是一般的引用,就采用罗嗦法,将原句中省略的主语、谓语、等等添加全,反正哪怕多一个字,就是胜利。�

3)也可以采用横刀法,将一些句子的成分,去除,用一些代词替代。�

4)或者是用洋鬼子法,将原文中的洋名,是中文的,就直接用英文,是英文的直接用中文,或是哦中文的全姓名,就用中文的名,如果是中文的名,就找齐了,替换成中文的姓名。�

5)故意在一些缩写的英文边上,加上(注释)(画蛇添足法),总之,将每句话都可以变化一下,哪怕增加一个字或减少一个字,都是胜利了。�

6)如果是引用,在引用标号后,不要轻易使用句号,如果写了句号,句号后面的就是剽窃了(尽管自已认为是引用),所以,引用没有结束前,尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面,这是不对的,应该在句号之前。�

7)可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的,文字变成图形、表格变成图形,一目了然,绝对不会检查出是重复剽窃了。. 此外,面向文档的数据库往往在高性能或高并发性环境中表现突出:MongoDB专门迎合高性能需求,而它的近亲CouchDB 则更多的是针对高并发性的情况。两者都放弃了对多对象事务的支持,也就是说,尽管它们支持在数据库中对单个对象进行的并发修改,但若尝试一次性对多个对象进行修改,将会在一小段时间内看到这些修改正依序进行。文档以“原子方式”更新,但不存在涉及多文档更新的事务概念。这并不意味着MongoDB 没有任何稳定性,只是说MongoDB 实例与 SQL Server 实例一样不能经受电源故障。需要原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID) 完整要素的系统更适合采用传统的关系数据库系统,因此关键任务数据很可能不会太快出现在MongoDB 实例内,但Web 服务器上的复制数据或缓存数据可能要除外。. 乐收推广提供原上草论文投稿网-论文投稿,论文发表的工商管理专业毕业论文写作指导 – 写作指导 – 文章栏目相关信息,了解. MooseFS是一种分布式文件系统,MooseFS文件系统结构包括以下四种角色:
  1 管理服务器managingserver (master)
  2 元数据日志服务器Metaloggerserver(Metalogger)
  3 数据存储服务器data servers(chunkservers)
  4 客户机挂载使用clientcomputers
各种角色作用:
   1 管理服务器:负责各个数据存储服务器的管理,文件读写调度,文件空间回收以及恢复.

缓存(Cache)机制是提升文件系统性能的一个重要手段,通用文件系统为了提高性能,一般需要实现复杂的缓存机制。GFS文件系统根据应用的特点,没有实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑的。从必要性上讲,客户端大部分是流式顺序读写,并不存在大量的重复读写,缓存这部分数据对系统整体性能的提高作用不大;而对于Chunk Server,由于GFS的数据在Chunk Server上以文件的形式存储,如果对某块数据读取频繁,本地的文件系统自然会将其缓存。从可行性上讲,如何维护缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题,在GFS中各个Chunk Server的稳定性都无法确保,加之网络等多种不确定因素,一致性问题尤为复杂。此外由于读取的数据量巨大,以当前的内存容量无法完全缓存。对于存储在Master中的元数据,GFS采取了缓存策略,GFS中Client发起的所有操作都需要先经过Master。Master需要对其元数据进行频繁操作,为了提高操作的效率,Master的元数据都是直接保存在内存中进行操作。同时采用相应的压缩机制降低元数据占用空间的大小,提高内存的利用率。. 吧。

1 Moosefs简介

1. 开放的标准,能够支持多平台的整合,包括:hp UX,
IBM AIX, Sun Solaris和Microsoft,Windows NT, W2K. Each applicationserver has a designated local replica.   2) 多线程,多进程。在写入速度达不到预期的情况下我们多开几个线程同时写,或者多开几个Mongodb进程(同一机器),也就是多个数据库实例,然后向不同 的实例去写。这样是否能提高性能?很遗憾,非常有限,甚至可以说根本不能提高。为什么使用Memcached的时候多开线程可以提高写入速度?那是因为内 存数据交换的瓶颈我们没达到,而对于磁盘来说,IO的瓶颈每秒那么几十兆的是很容易达到的,一旦达到这个瓶颈了,无论是开多少个进程都无法提高性能了。还 好Mongodb使用内存映射,看到内存使用的多了,其实我对它的信心又多了一点(内存占用多了我觉得CPU更容易让它不闲着),怕就怕某个DB不使用什 么内存,看着IO瓶颈到了,内存和CPU还是吃不饱。. �
方案配置
单一存储设备整合配置:
服务器:
Option1: hp 9000 Unix服务器;
hp NetServer PC服务器;
Option2: IBM AIX或COMPAQ ALPHA,
SUN Solaris其他NT服务器
存储设备:
hp SureStore XP48或XP512磁盘阵列
hp SureStore Tape Library 6/140,10/180,20/700
软件:
hp SureSoft软件
Option1: hp OmnibackII备份软件及选件
Option2: Veritas NetBackup(hp UX, Solaris, NT)
备份软件及选件
Option3: Veritas Backup Exec(NT)备份软件及选件
Option4:CA ARCserve备份软件及选件
Option5: Legato Networker备份软件及选件
hp SAN存储设备整合配置:
服务器:
Option1: hp 9000 Unix服务器;
hp NetServer PC服务器;
Option2: IBM AIX 或COMPAQALPHA,�
SUN Solaris其他NT服务器
存储设备:
hp SureStore XP48或XP512磁盘阵列
hp SureStore Tape Library 6/140,10/180,20/700
其他硬件设备:
hp SureStore SCSI Bridge FC4/2
Brocade Silkworm Switch 2400/2800
Emulex LP8000 主机总线适配卡(NT/WIN2K/AIX)
Qlogic QLA2200F主机总线适配卡(NT/WIN2K)
JNI FCE6410-N主机总线适配卡(NT/WIN2K)
JNI FC641063主机总线适配卡(Solaris, Sbus总线)
JNI FCI-1063 主机总线适配卡(Solaris,PCI总线)
光纤通道或广域网接口
软件:
hp SureSoft软件
Option1: hp OmnibackII备份软件及选件
Option2: Veritas NetBackup(hp UX, Solaris, NT)
备份软件及选件
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Option5: Legato Networker备份软件及选件
适用范围
惠普的存储整合方案适用于企业计算环境中有不同的存储平台,或存储设备分散在不同场所,希望通过存储整合降低成本,同时提高可管理性的场合。. NET Framework 驱动程序,但有幸的是,社区提供了一个,此处的“社区”指的是名叫 Sam Corder 的开发人员,他构建了一个. 1)集中式数据处理
集中式计算机网络由一个大型的中央系统,其终端是客户机,数据全部存储在中央系统,由数据库管理系统进行管理,所有的处理都由该大型系统完成,终端只是用来输入和输出。终端自己不作任何处理,所有任务都在主机上进行处理。
  集中式数据存储的主要特点是能把所有数据保存在一个地方,各地办公室的远程终端通过电缆同中央计算机(主机)相联,保证了每个终端使用的都是同一信息。备份数据容易,因为他们都存储在服务器上,而服务器是唯一需要备份的系统。这还意味这服务器是唯一需要安全保护的系统,终端没有任何数据。银行的自动提款机(ATM)采用的就是集中式计算机网络。另外所有的事务都在主机上进行处理,终端也不需要软驱,所以网络感染病毒的可能性很低。这种类型的网络总费用比较低,因为主机拥有大量存储空间、功能强大的系统,而使终端可以使用功能简单而便宜的微机和其他终端设备。
这类网络不利的一面是来自所有终端的计算都由主机完成,这类网络处理速度可能有些慢。另外,如果用户有各种不同的需要,在集中式计算机网络上满足这些需要可能是十分困难的,因为每个用户的应用程序和资源都必须单独设置,而让这些应用程序和资源都在同一台集中式计算机上操作,使得系统效率不高。还有,因为所有用户都必须连接到一台中央计算机,集中连接可能成为集中式网络的一个大问题。由于这些限制,如今的大多数网络都采用了分布式和协作式网络计算模型。
2)分布式数据处理
由于个人计算机的性能得到极大的提高及其使用的普及,使处理能力分布到网络上的所有计算机成为可能。分布式计算是和集中式计算相对立的概念,分布式计算的数据可以分布在很大区域。
分布式网络中,数据的存储和处理都是在本地工作站上进行的。数据输出可以打印,也可保存在软盘上。通过网络主要是得到更快、更便捷的数据访问。因为每台计算机都能够存储和处理数据,所以不要求服务器功能十分强大,其价格也就不必过于昂贵。这种类型的网络可以适应用户的各种需要,同时允许他们共享网络的数据、资源和服务。在分布式网络中使用的计算机既能够作为独立的系统使用,也可以把它们连接在一起得到更强的网络功能。
分布式计算的优点是可以快速访问、多用户使用。每台计算机可以访问系统内其他计算机的信息文件;系统设计上具有更大的灵活性,既可为独立的计算机的地区用户的特殊需求服务,也可为联网的企业需求服务,实现系统内不同计算机之间的通信;每台计算机都可以拥有和保持所需要的最大数据和文件;减少了数据传输的成本和风险。为分散地区和中心办公室双方提供更迅速的信息通信和处理方式,为每个分散的数据库提供作用域,数据存储于许多存储单元中,但任何用户都可以进行全局访问,使故障的不利影响最小化,以较低的成本来满足企业的特定要求。
分布式计算的缺点是:对病毒比较敏感,任何用户都可能引入被病毒感染的文件,并将病毒扩散到整个网络。备份困难,如果用户将数据存储在各自的系统上,而不是将他们存储在中央系统中,难于制定一项有效的备份计划。这种情况还可能导致用户使用同一文件的不同版本。为了运行程序要求性能更好的PC机;要求使用适当的程序;不同计算机的文件数据需要复制;对某些PC机要求有足够的存储容量,形成不必要的存储成本;管理和维护比较复杂;设备必须要互相兼容。
3)协作式数据处理
协作式数据处理系统内的计算机能够联合处理数据,处理既可集中实施,也可分区实施。协作式计算允许各个客户计算机合作处理一项共同的任务,采用这种方法,任务完成的速度要快于仅在一个客户计算机运行。协作式计算允许计算机在整个网络内共享处理能力,可以使用其它计算机上的处理能力完成任务。除了具有在多个计算机系统上处理任务的能力,该类型的网络在共享资源方面类似于分布式计算。
协作式计算和分布式计算具有相似的优缺点。例如协作式网络上可以容纳各种不同的客户,协作式计算的优点是处理能力强,允许多用户使用。缺点是病毒可迅速扩散到整个网络。因为数据能够在整个网络内存储,形成多个副本,文件同步困难。并且也使得备份所有的重要数据比较困难。. Google的伟大很大程度上得益于其强大的数据存储和计算能力,GFS和Bigtable使得其基本摆脱了昂贵的人力运维,并节省了机器资源;MapReduce使其可以很快看到各种搜索策略试验的效果。鉴于此,国内外出现了很多的模仿者,它们都是所谓的“高科技”企业,且往往还打上“云计算”的标签。从头到尾实现一套Google的存储/计算/查询系统是极其复杂的,也只有寥寥无几的几个巨头可以做到,Hadoop做为一种开源的简化实现,帮了很多科技公司的大忙。前些时候,Yahoo将Hadoop的创始人收于麾下,使得Hadoop完成华丽大转身,性能实现了一个飞跃式提升。
  Hadoop主要包括HDFS(分布式文件系统,对应GFS),MapReduce(分布式计算系统)和HBase(分布式查询系统,对应Bigtable),其中以HDFS和MapReduce较为成熟。另外,Hadoop还包括一些辅助系统,如分布式锁服务ZooKeeper,对应GoogleChubby。这一套系统的设计目标如下:
  1. 单一存储设备整合:

将数据库和OA的数据集中存放在同一存储设备上。该存储设备支持开放标准,可连结不同平台的服务器(hp,sun,IBM、NTServer等),如hp的SureStore系列存储设备中的XP512、XP48等。下图为整合后的逻辑示意图:
2. 客户端在访问GFS时,首先访问Master节点,获取将要与之进行交互的Chunk Server信息,然后直接访问这些Chunk Server完成数据存取。GFS的这种设计方法实现了控制流和数据流的分离。Client与Master之间只有控制流,而无数据流,这样就极大地降低了Master的负载,使之不成为系统性能的一个瓶颈。Client与Chunk Server之间直接传输数据流,同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储,Client可以同时访问多个Chunk Server,从而使得整个系统的I/O高度并行,系统整体性能得到提高。.

  1) 真正的横向扩展?在使用Memcached的过程中我们已经体会到这种爽了,基本可以无限的增加机器来横向扩展,因为什么,因为我们是通过客户端来决定键值保存在那个实例上,在获取的时候也很明确它在哪个实例上,即使是一次性获取多个键值,也是同样。而对于数据库来说,我们通过各种各样的方式进行了 Sharding,不说其它的,在查询的时候我们根据一定的条件获取批量的数据,怎么样去处理?比如我们按照用户ID去分片,而查询根本不在乎用户ID, 在乎的是用户的年龄和教育程度,最后按照姓名排序,到哪里去取这些数据?不管是基于客户端还是基于服务端的Sharding都是非常难做的,并且即使有了 自动化的Sharding性能不一定能有保障。最简单的是尽量按照功能来分,再下去就是历史数据的概念,真正要做到实时数据分散在各个节点,还是很困难。. Each applicationserver has a designated local replica. Net/jakenson/article/details/7060431 MongoDB的内部构造《MongoDB The Definitive Guide》 MongoDB的官方文档基本是how to do. 0 , “remote” : “192. 写作服务 电子书写作服务 你能帮我做作业吗 代笔作家 几何帮助在线 hw帮助 便宜的文章写作服务 seo. 如果是引用,在引用标号后,不要轻易使用句号,如果写了句号,句号后面的就是剽窃了(尽管自已认为是引用),所以,引用没有结束前,尽量使用分号,这也是我在帮友校对稿子时,因为我非常熟悉WORD,又是计算机专业的,可以猜到武汉大学或北京的论文查重软件的设计上的一点思路。

可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的,文字变成图形、表格变成图形,一目了然,绝对不会检查出是重复剽窃了。这都是真实的,我可是帮多人修改过硕士学位论文,

您好:

我是今年毕业的硕士研究生,因为学校要求论文查重。一般论文第一章都是别人的东西,我想请教老师,关于这种问题如何处理?

别人的东西可以引用,这也是尊重作者,对于作者也是学术的肯定,国际常用的是引文分析,一篇论文的价值,在于,被多少人引用过,我的论文我就一直在关注,被引用过多少次。

如果你往某学术期刊投稿,该学术期刊一定要求(建议)你多引用该期刊的论文,这可以确立该期刊在该学科领域内的学术地位。所以,现在很多学术期刊,后面的引文可以特别长,甚至长度可以和正文相当。这也不代表这个论文的质量差,这在情报学上来说,这是“综述”,是情报含量最大的。美国的兰德公司,就主要干这个,所以,朝鲜战争的报告:朝鲜战争会失败的!美国政府不听,就损失了很多美金。

以上是首先确立引用是正确的,大胆的引用吧!大胆的把鲜花送给引用的作者。

大凡硕士论文,第一章一般都是综述,肯定都是别人的东西,自已要承认,最关键的是:也要让大家承认,所以,一定要大量的引用,绝对做好引用的标记,在WORD中使用尾注,注意句号的结束位置。

计算机查重时,如果你做了正确的引用,不会给你颜色的(重复标记),最让人痛恨的是,明明引用了,却不注明,也不说明,好像是自己写的一样,这就是道德的问题,所以会使重复率升高。

小到一句话,大道一段话,如果是别人的就不要吝啬,一定要尾注的。有两种方式,直接用引号或句号,根据情况。

诀窍:如果大概知道本校的答辩成员的名单,就有意无意引用他们的东西,让他们高兴一点,答辩顺利点,但一定要看懂。让答辩组成员真的认为你真的认真拜读过他的文章!

诀窍二:以上是对于中文的资料的引用的问题,如果你看的外文的多,由外文自己翻译过来引用的,个人认为,不需要尾注,就可以当做自己的,因为查重的数据库只是字符的匹配,无法做到中文和英文的匹配。另一方面,你自己找到的外文资料,你付出了劳动,你自己翻译的,你也付出了劳动,基本可以算你自己的劳动了。你自己的东西了,洋为中用,自古就是这样,

总之,硕士学位论文的第一章,肯定引用了很多论文,将一个问题彻底描述出来,后面才引出自己的观点、方法、策略等等。如果第一段的引用少,这样的论文质量是没有站在伟人的肩膀上的,是肤浅的。

查重是一个匹配的过程,是以句为单位,如果一句话重复了,就很容易判定重复了,所以:

的确是经典的句子,就用上标的尾注的方式,在参考文献中表达出来,或者是用:原文章作者《名字》和引号的方式,将引用的内容框出来。

如果是一般的引用,就采用罗嗦法,将原句中省略的主语、谓语、等等添加全,反正哪怕多一个字,就是胜利,也可以采用横刀法,将一些句子的成分,去除,用一些代词替代。或者是用洋鬼子法,将原文中的洋名,是中文的,就直接用英文,是英文的直接用中文,或是哦中文的全姓名,就用中文的名,如果是中文的名,就找齐了,替换成中文的姓名。

故意在一些缩写的英文边上,加上(注释)(画蛇添足法),总之,将每句话都可以变化一下,哪怕增加一个字或减少一个字,都是胜利了。

特别注意标点符号,变化变化,将英文的复合句,变成两个或多个单句,等等,自己灵活掌握。

因为真正写一篇论文,很罕见地都是自己的,几乎不可能,但大量引用别人的东西,说明你的综合能力强,你已经阅读了大量的资料,这就是一个过程,一个学习、总结的过程。

所有的一切,千万别在版面上让导师责难,这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的,因为他只负责内容,但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。

肯定软件不会识别图片中的文字,其实有非常简单的办法,将别人的东西,先打字到你版面中来,确定好位置、格式,最好是从行头开始,即整块(四边形)的,那么在你的版面中就确定了位置,完后,复制你的文件,将别人的东西留下,其余的全部删除,存盘为另一个文件,在桌面上,将只包含别人的文本的文件,用右键复制(记住是图标),可别进去,完后打开你的论文,在插入的地方,黏贴就可以了,这个方法可以保证,别人的东西时图片,而版面上,你压根看不出来已经是图片了,和你的文字一模一样,不能编辑了,这个方法估计你在任何书上也看不到的,绝对是绝学,简单的复制黏贴学问大得很。(吹牛),结果是插入的地方,如果用鼠标点,会出框子的。至于说引号内的东西,系统会识别为引用,但字数肯定不能占总量的太多,

可以不用插入引用的方式,直接打字到参考文献,本身没问题,但,现在是社会主义了,难道还要走原始社会的路吗?如果在中间插入一个引用,编号是自动变化的,如果自己打,可要累死了。何必?

引用不是错,大量引用表明你看的资料多,总结的多,没错,但这个要算字数,一般不能超出字数的20%或30%,有很多文章,一句话甚至是从几篇文章中出来的,要标[2,3,4]等等。没关系的。

难道你的公式那么多?吃饭的时候,有可能天也要降些灰尘,难道要在真空中吃饭。累!

公式是定理,定律,公认的,不需要引用,观点是个人的,需要引用,因为有反对者。公式是没有人反对的!

刚才无意中发现有人转载、整理了、修改了本人的拙著:没关系,欢迎转载。请注明出处就可以了

查重是一个匹配的过程,是以句为单位,如果一句话重复了,就很容易判定重复了,所以:�

1)如果的确是经典的句子,就用上标的尾注的方式,在参考文献中表达出来。�

2)如果是一般的引用,就采用罗嗦法,将原句中省略的主语、谓语、等等添加全,反正哪怕多一个字,就是胜利。�

3)也可以采用横刀法,将一些句子的成分,去除,用一些代词替代。�

4)或者是用洋鬼子法,将原文中的洋名,是中文的,就直接用英文,是英文的直接用中文,或是哦中文的全姓名,就用中文的名,如果是中文的名,就找齐了,替换成中文的姓名。�

5)故意在一些缩写的英文边上,加上(注释)(画蛇添足法),总之,将每句话都可以变化一下,哪怕增加一个字或减少一个字,都是胜利了。�

6)如果是引用,在引用标号后,不要轻易使用句号,如果写了句号,句号后面的就是剽窃了(尽管自已认为是引用),所以,引用没有结束前,尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面,这是不对的,应该在句号之前。�

7)可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的,文字变成图形、表格变成图形,一目了然,绝对不会检查出是重复剽窃了。. Megastore 提供了current,snapshot,和inconsistent读,current和snapshot级别通常是读取单个entity group。当开始一个current读操作时,事务系统会首先确认所有之前提交的写已经生效了;然后系统从最后一个成功提交的事务时间戳位置读取数据。 对于snapshot读取,系统拿到己经知道的完整提交的事务时间戳并且从那个位置直接读取数据,和current读取不同的是,这个时候可能提交的事务 更新数据还没有完全生效(提交和生效是不同的)。Megastore提供的第三种读就是inconsistent读,这种读无视日志状态并且直接读取最后 一个值。这种方式的读对于那些对减少延迟有强烈需求,并且能够容忍数据过期或者不完整的读操作是非常有用的。.

开放的标准,能够支持多平台的整合,包括:hp UX,
IBM AIX, Sun Solaris和Microsoft,Windows NT, W2K. Net/jakenson/article/details/7060431 MongoDB的内部构造《MongoDB The Definitive Guide》 MongoDB的官方文档基本是how to do. Sources中会有多条配置信息。一台服务器可以同时即为主也为从。如果一台从节点与主节点不同步,比如从节点的数据更新远远跟不上主节点或者从节点中断之后重启但主节点中相关的数据更新日志却不可用了。这种情况下,复制操作将会终止,需要管理者的介入,看是否默认需要重启复制操作。管理者可以使用{resync:1} 命令重启复制操作,可选命令行参数 –autoresync可使从节点在不同步情况发生10秒钟之后,自动重启复制操作。如果指定了–autoresync参数,从节点在10分钟以内自动重新同步数据的操作只会执行一次。
–oplogSize命令行参数(与–master一同使用)配置用于存储给从节点可用的更新信息占用的磁盘空间(M为单位),如果不指定这个参数,默认大小为当前可用磁盘空间的5%(64位机器最小值为1G,32位机器为50M)。
 �
二、互为主从(Replica Pairs)
  数据库自动协调某个时间点上的主从关系。开始的时候,数据库会判断哪个是从哪个是主,一旦主服务器负载过高,另一台就会自动成为主服务器。
remoteserver组中的其他服务器host,可加:port指定端口。
arbiterserver 仲裁(arbiter )的host,也可指定端口。仲裁是一台mongodb服务器,用于协助判断某个时间点上的数据库主从关系。如果同组服务器在同一个交换机或相同的ec2可用区域内,就没必要使用仲裁了。如果同组服务器之间不能通信,可是使用运行在第三方机器上的仲裁,使用“抢七”方式有效地敲定主服务器,也可不使用仲裁,这样所有的服务器都假定是主服务器状态,可通过命令人工检测当前哪台数据库是主数据库:
$. FindOne({ismaster:1});
{ “ismaster” : 0. 一个写事务通常开始于一个current读操作以便确定下一个可用的日志位置。提交操作将数据变更聚集到日志,并且分配一个比之前任何一个都高的时 间戳,并且使用Paxos将这个log entry加入到日志中。这个协议使用了乐观并发:即使有可能有多个写操作同时试图写同一个日志位置,但只会有1个成功。所有失败的写都会观察到成功的写 操作,然后中止,并且重试它们的操作。咨询式的锁定能够减少争用所带来的影响。通过特定的前端服务器分批写入似乎能够完全避免竞争(这几句有些不能理解) [ Advisory lockingis available to reduce the effects of contention. 除了可用性问题,对于Coordinator的读写协议必需满足一系列的竞争条件。失效的信息总是安全的,但是生效的信息必需小心处理。在 coordinator中较早的写操作生效和较晚的写操作失效之间的竞争通过带有日志位置而被保护起来。标有较高位置的失效操作总是胜过标有较低位置的生 效操作。一个在位置n的失效操作和一个在位置mdw31_1.jpg

一个写事务通常开始于一个current读操作以便确定下一个可用的日志位置。提交操作将数据变更聚集到日志,并且分配一个比之前任何一个都高的时 间戳,并且使用Paxos将这个log entry加入到日志中。这个协议使用了乐观并发:即使有可能有多个写操作同时试图写同一个日志位置,但只会有1个成功。所有失败的写都会观察到成功的写 操作,然后中止,并且重试它们的操作。咨询式的锁定能够减少争用所带来的影响。通过特定的前端服务器分批写入似乎能够完全避免竞争(这几句有些不能理解) [ Advisory lockingis available to reduce the effects of contention. 客户端在访问GFS时,首先访问Master节点,获取将要与之进行交互的Chunk Server信息,然后直接访问这些Chunk Server完成数据存取。GFS的这种设计方法实现了控制流和数据流的分离。Client与Master之间只有控制流,而无数据流,这样就极大地降低了Master的负载,使之不成为系统性能的一个瓶颈。Client与Chunk Server之间直接传输数据流,同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储,Client可以同时访问多个Chunk Server,从而使得整个系统的I/O高度并行,系统整体性能得到提高。. Megastore使用了Chubby锁服务:Coordinators在启动的时候从远程数据中心获取指定的Chubby locks。为了处理请求,一个Coordinator必需持有其多数locks。一旦因为宕机或者网络问题导致它丢失了大部分锁,它就会恢复到一个默认 保守状态—-认为所有在它所能看见的Entity Groups都是失效的。随后(该Coordinator对应的)副本中的读操作必需从多数其他副本中得到日志位置直到Coordinator重新获取到 锁并且Coordinator的Entries重新验证的。. MooseFS是一种分布式文件系统,MooseFS文件系统结构包括以下四种角色:
  1 管理服务器managingserver (master)
  2 元数据日志服务器Metaloggerserver(Metalogger)
  3 数据存储服务器data servers(chunkservers)
  4 客户机挂载使用clientcomputers
各种角色作用:
   1 管理服务器:负责各个数据存储服务器的管理,文件读写调度,文件空间回收以及恢复. 像许多关注这一领域的人一样,我不喜欢从本质上将SQL与NoSQL这一术语对立起来。同时我对该术语现有的解释”Not Only SQL”也不甚满意。对我来说,我们这里所讨论的并非是是否使用SQL。(相反的是,我们仍然可以选择类似SQL这样的查询接口(缺少对join等的支持)来与这些数据库交互,使用现有的资源和技术来管理开发伸缩性和可维护性。) 这一运动是要找到存储和检索数据的其他高效的途径,而不是盲目地在任何情况下都把关系数据库当作万金油。因此,我认为’Non Relational Database'(非关系型数据库)能够更好的表达这一思想。. 缓存(Cache)机制是提升文件系统性能的一个重要手段,通用文件系统为了提高性能,一般需要实现复杂的缓存机制。GFS文件系统根据应用的特点,没有实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑的。从必要性上讲,客户端大部分是流式顺序读写,并不存在大量的重复读写,缓存这部分数据对系统整体性能的提高作用不大;而对于Chunk Server,由于GFS的数据在Chunk Server上以文件的形式存储,如果对某块数据读取频繁,本地的文件系统自然会将其缓存。从可行性上讲,如何维护缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题,在GFS中各个Chunk Server的稳定性都无法确保,加之网络等多种不确定因素,一致性问题尤为复杂。此外由于读取的数据量巨大,以当前的内存容量无法完全缓存。对于存储在Master中的元数据,GFS采取了缓存策略,GFS中Client发起的所有操作都需要先经过Master。Master需要对其元数据进行频繁操作,为了提高操作的效率,Master的元数据都是直接保存在内存中进行操作。同时采用相应的压缩机制降低元数据占用空间的大小,提高内存的利用率。. The client library makes Paxosoperations on that replica durable by submitting transactions directly to thelocal Bigtable.

进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目:
(所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行)
1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右)
2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高
3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode. Google的伟大很大程度上得益于其强大的数据存储和计算能力,GFS和Bigtable使得其基本摆脱了昂贵的人力运维,并节省了机器资源;MapReduce使其可以很快看到各种搜索策略试验的效果。鉴于此,国内外出现了很多的模仿者,它们都是所谓的“高科技”企业,且往往还打上“云计算”的标签。从头到尾实现一套Google的存储/计算/查询系统是极其复杂的,也只有寥寥无几的几个巨头可以做到,Hadoop做为一种开源的简化实现,帮了很多科技公司的大忙。前些时候,Yahoo将Hadoop的创始人收于麾下,使得Hadoop完成华丽大转身,性能实现了一个飞跃式提升。
  Hadoop主要包括HDFS(分布式文件系统,对应GFS),MapReduce(分布式计算系统)和HBase(分布式查询系统,对应Bigtable),其中以HDFS和MapReduce较为成熟。另外,Hadoop还包括一些辅助系统,如分布式锁服务ZooKeeper,对应GoogleChubby。这一套系统的设计目标如下:
  1. 然而当攻击者获取了数据库中保存的pwd hash,则认证机制就不会起到作用了。即使攻击者没有破解出pwd hash对应的密码原文。但是仍然可以通过发送md5(nonce + username + pwd)的方式直接通过server认证。这里实际上server是将用户的pwd hash当作了真正的密码去验证,并没有基于原文密码验证。在这点上和我之前分析的mysql的认证机制其实没什么本质区别。当然或许这个也不算是认证机制的弱点,但是毕竟要获取MongoDB的username和pwd的可能性会更大一些。. DRDA(Distributed Relational Database Architecture )分布式关系数据库体系结构
分布式关系数据库体系结构(DRDA)是一个跨IBM平台访问、遵循SQL标准的数据库信息的IBM标准。它是IBM的信息仓库框架中的重要组成部分,该框架定义了庞大的后台服务器,客户机可通过较小的基于工作组的中介服务器来访问它。DRDA具有下列功能:  
定义了客户机和后台数据库之间的接口协议。  
提供了IBM的DB2、DBM、SQL/DS和SQL/400数据库系统的互连框架。  
支持多供应商提供的数据库系统。  
支持分布式数据库上的事务(工作单元)处理。  
在DRDA中,客户机叫做应用请求器(ARS),后台服务器叫做应用服务器(AS),协议叫做应用支持协议(ASP),提供AR和AS间的接口。整个过程操作在SNA网上,但也计划支持OSI和TCP/IP。有一个附加的协议叫做数据库支持协议(DSP),它使一个AS能对另一服务器扮演AR的角色。通过这种方法服务器之间能相互通话并传递来自客户AR的请求,如图D-25所示。最初的协议对一个数据库只支持一个结构化查询语言(SQL)的语句,但未来的版本将对一个或多个数据库提供多个语句的支持。  
DRDA是IBM环境中建立客户机/服务器计算的基础之一。其它基础是高级的对等联网(APPN)和分布式数据管理(DDM)。通过信息仓库和DRDA,IBM计算机将它的企业中心组成部分的大型计算机,用作各种类型信息(包括多媒体信息)的存储平台。 .   4) 配置简单并且灵活。在生产环境中对数据库配置故障转移群集和读写分离的数据库复制是很常见的需求,MS SQL的配置繁琐的步骤还是很恐怖的,而Mongodb可以在五分钟之内配置自己所需要的故障转移组,读写分离更是只需要一分钟。灵活性体现在,我们可以配置一个M一个S,两个M一个S(两个M写入的数据会合并到S上供读取),一个M两个S(一个M写入的数据在两个S上有镜像),甚至是多个M多个S(理论上可以创建10个M,10个S,我们只需要通过轮询方式随便往哪个M上写,需要读的时候也可以轮训任意一个S,当然我们要知道不可能保证在同一时间所有的 S都有一致的数据)。那么也可以配置两个M的对作为一套故障转移群集,然后这样的群集配置两套,再对应两个S,也就是4个M对应2个S,保证M点具有故障 转移。. 一个写事务通常开始于一个current读操作以便确定下一个可用的日志位置。提交操作将数据变更聚集到日志,并且分配一个比之前任何一个都高的时 间戳,并且使用Paxos将这个log entry加入到日志中。这个协议使用了乐观并发:即使有可能有多个写操作同时试图写同一个日志位置,但只会有1个成功。所有失败的写都会观察到成功的写 操作,然后中止,并且重试它们的操作。咨询式的锁定能够减少争用所带来的影响。通过特定的前端服务器分批写入似乎能够完全避免竞争(这几句有些不能理解) [ Advisory lockingis available to reduce the effects of contention.

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Zip 文件解压后生成三个目录:bin、include 和 lib。唯一有意义的目录是 bin 目录,其中包含八个可执行文件。除此之外不再需要任何其他的二进制(或运行时)依赖文件,而事实上,现在只需关注其中的两个可执行文件。这两个文件分别是mongod. 与关系型数据库相比,MongoDB的缺点:
①mongodb不支持事务操作。
  所以事务要求严格的系统(如果银行系统)肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)
②mongodb占用空间过大。
  关于其原因,在官方的FAQ中,提到有如下几个方面:
1、空间的预分配:为避免形成过多的硬盘碎片,mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间,而且申请的量从64M、128M、256M那样的指数递增,直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加,你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。. Save()”,这表示数据被存储在称为“things”的事物中。在 MongoDB 术语中,“things”是一个集合,不言而喻,所有数据都存储在集合中。集合中依次存储着文档,文档则存储着“键/值”对,而其中的“值”又可以是其他集合。在本例中,“things”就是存储在前面提到的 test 数据库内部的集合。. 1 角色构成
  整个mfs共计四种角色:master、metalogger、chunk和client
  1、master:只有一台。
  2、metalogger:可以有多台。它负责定期从master下载metadata,并实时同步changelog。metadata和changelog的关系类似于sfrd里面基准和增量的关系。当master挂了的时候,metalogger利用下载下来的metadata和实时同步的changelog来恢复master挂掉时候的metadata。并且接管master的功能。
  3、chunk:提供存储的服务器,可以有多台。这些服务器负责提供存储,它可以自由的启动和停止。在chunk启动后,会主动与master联系,master知道有多少chunk在网络中,并且会定期检查chunk的状态。
  4、client:使用mfs的服务器,可以有多台。它需要运行mfsmount命令,将网络上的存储挂载到本地,看起来类似nfs。client就像读写本地磁盘那样读写mfsmount挂载的网络存储。. True开关),这个测的是安全插入性能会差多少
4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB)的性能,这个测的是索引查询的性能
5) 查询两个索引后的数字列,返回10条记录(每条记录只返回20字节左右的2个小字段)的性能,这个测的是返回小数据量以及多一个查询条件对性能的影响
6) 查询一个索引后的数字列,按照另一个索引的日期字段排序(索引建立的时候是倒序,排序也是倒序),并且Skip100条记录后返回10条记录的性能,这个测的是Skip和Order对性能的影响
7) 查询100条记录(也就是100KB)的性能(没有排序,没有条件),这个测的是大数据量的查询结果对性能的影响
8) 统计随着测试的进行,总磁盘占用,索引磁盘占用以及数据磁盘占用的数量. Array震雨论文工作室–专业智力服务提供商 微信:134 2256 1386 , Q. 单一存储设备整合:

将数据库和OA的数据集中存放在同一存储设备上。该存储设备支持开放标准,可连结不同平台的服务器(hp,sun,IBM、NTServer等),如hp的SureStore系列存储设备中的XP512、XP48等。下图为整合后的逻辑示意图:
2.   2) 多线程,多进程。在写入速度达不到预期的情况下我们多开几个线程同时写,或者多开几个Mongodb进程(同一机器),也就是多个数据库实例,然后向不同 的实例去写。这样是否能提高性能?很遗憾,非常有限,甚至可以说根本不能提高。为什么使用Memcached的时候多开线程可以提高写入速度?那是因为内 存数据交换的瓶颈我们没达到,而对于磁盘来说,IO的瓶颈每秒那么几十兆的是很容易达到的,一旦达到这个瓶颈了,无论是开多少个进程都无法提高性能了。还 好Mongodb使用内存映射,看到内存使用的多了,其实我对它的信心又多了一点(内存占用多了我觉得CPU更容易让它不闲着),怕就怕某个DB不使用什 么内存,看着IO瓶颈到了,内存和CPU还是吃不饱。.

然而当攻击者获取了数据库中保存的pwd hash,则认证机制就不会起到作用了。即使攻击者没有破解出pwd hash对应的密码原文。但是仍然可以通过发送md5(nonce + username + pwd)的方式直接通过server认证。这里实际上server是将用户的pwd hash当作了真正的密码去验证,并没有基于原文密码验证。在这点上和我之前分析的mysql的认证机制其实没什么本质区别。当然或许这个也不算是认证机制的弱点,但是毕竟要获取MongoDB的username和pwd的可能性会更大一些。. 科学作业 [img] 买论文 会计作业帮助 研究论文帮助 帮助我写论文 论文写作服务评论 做我的功课. The client library makes Paxosoperations on that replica durable by submitting transactions directly to thelocal Bigtable. 1:30001″ , “ok” : 1. 采用单Master的设计:单Master的设计极大地简化了系统的设计和实现,由此带来了机器规模限制和单点失效问题。对于机器规模问题,由于Hadoop是数据/计算密集型系统,而不是元数据密集型系统,单Master设计的单个集群可以支持成千上万台机器,对于现在的几乎所有应用都不成问题;而单点失效问题可以通过分布式锁服务或其它机制有效地解决。

  Google的其它模仿者包括,Microsoftdyrad(模范GoogleMapReduce),Hypertable(HadoopHBase开发团队核心成员开始的一个开源项目,C++实现的Bigtable)。Google的解决方案不是万能的,然而相对我们普通人已经是几乎不可逾越了。Hadoop做为Google的这个模型的简化实现,有很多不足,这里先列出几点,以后将通过阅读Hadoop源代码和论文逐渐展开分析。Hadoop的几个明显缺点如下:
  1. 举个例子来说,如果R=1的话,表示最少只需要去一个节点读数据即可,读到即返回,这时是可用性是很高的,但并不能保证数据的一致性,如果说W同时为1的 话,那可用性更新是最高的一种情况,但这时完全不能保障数据的一致性,因为在可供复制的N个节点里,只需要写成功一次就返回了,也就意味着,有可能在读的这一次并没有真正读到需要的数据(一致性相当的不好)。如果W=R=N=3的话,也就是说,每次写的时候,都保证所有要复制的点都写成功,读的时候也是都读到,这样子读出来的数据一定是正确的,但是其性能大打折扣,也就是说,数据的一致性非常的高,但系统的可用性却非常低了。如果R + W > N能够保证我们“读我们所写”,Dynamo推荐使用322的组合。.   2) 多线程,多进程。在写入速度达不到预期的情况下我们多开几个线程同时写,或者多开几个Mongodb进程(同一机器),也就是多个数据库实例,然后向不同 的实例去写。这样是否能提高性能?很遗憾,非常有限,甚至可以说根本不能提高。为什么使用Memcached的时候多开线程可以提高写入速度?那是因为内 存数据交换的瓶颈我们没达到,而对于磁盘来说,IO的瓶颈每秒那么几十兆的是很容易达到的,一旦达到这个瓶颈了,无论是开多少个进程都无法提高性能了。还 好Mongodb使用内存映射,看到内存使用的多了,其实我对它的信心又多了一点(内存占用多了我觉得CPU更容易让它不闲着),怕就怕某个DB不使用什 么内存,看着IO瓶颈到了,内存和CPU还是吃不饱。.

除了可用性问题,对于Coordinator的读写协议必需满足一系列的竞争条件。失效的信息总是安全的,但是生效的信息必需小心处理。在 coordinator中较早的写操作生效和较晚的写操作失效之间的竞争通过带有日志位置而被保护起来。标有较高位置的失效操作总是胜过标有较低位置的生 效操作。一个在位置n的失效操作和一个在位置m N能够保证我们“读我们所写”,Dynamo推荐使用322的组合。. 当日志的前缀不完整时(这个前缀可能就是一个日志是否真正写入的标记,分为2段,第一段是在写入日志之前先写入的几个字节,然后写入日志,第二段是 在写入日志之后写入的几个字节,只有这个日志前缀是完整的,这个日志才是有效的),日志将会留下holes。下图表示了一个单独Megastore Entity Group的日志副本典型场景。0-99的日志位置已经被清除了,100的日志位置是部分被清除,因为每个副本都会被通知到其他副本已经不需要这个日志 了。101日志位置被所有的副本接受了(accepted),102日志位置被Y所获得,103日志位置被A和C副本接受,B副本留下了一个 hole,104日志位置因为副本A和B的不一致,复本C的没有响应而没有一致结果。. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起来,造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定:
每次更新前,我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存,于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中,从节点可以使用“-pretouch”参数运行,这也可以得到相同的效果。
使用多个mongod进程。我们根据访问模式将数据库拆分成多个进程。
②文档结构的存储方式,能够更便捷的获取数据。
对于一个层级式的数据结构来说,如果要将这样的数据使用扁平式的,表状的结构来保存数据,这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。
举例1:
就拿一个“字典项”来说,虽然并不十分复杂,但还是会关系到“定义”、“词性”、“发音”或是“引用”等内容。大部分工程师会将这种模型使用关系型数据库中的主键和外键表现出来,但把它看作一个“文档”而不是“一系列有关系的表”岂不更好?使用“dictionary.   4) 配置简单并且灵活。在生产环境中对数据库配置故障转移群集和读写分离的数据库复制是很常见的需求,MS SQL的配置繁琐的步骤还是很恐怖的,而Mongodb可以在五分钟之内配置自己所需要的故障转移组,读写分离更是只需要一分钟。灵活性体现在,我们可以配置一个M一个S,两个M一个S(两个M写入的数据会合并到S上供读取),一个M两个S(一个M写入的数据在两个S上有镜像),甚至是多个M多个S(理论上可以创建10个M,10个S,我们只需要通过轮询方式随便往哪个M上写,需要读的时候也可以轮训任意一个S,当然我们要知道不可能保证在同一时间所有的 S都有一致的数据)。那么也可以配置两个M的对作为一套故障转移群集,然后这样的群集配置两套,再对应两个S,也就是4个M对应2个S,保证M点具有故障 转移。. 只需与一家厂商沟通,便于得到最好的服务。和以前方式不同,并非每家主机系统配置自己的存储设备,因而,一旦出现问题,需要和多家厂商进行沟通,甚至还会出现踢皮球现象,现在存储设备能够支持多平台,不会存在此类现象。
但前一种解决方案,需要通过局域网实现某些存储和备份功能,存在网络瓶颈,而采用SAN整合方式,则解决了网络瓶颈问题,最大限度地提高整套系统的性能。
方案的优点
存储整合一直是惠普公司关注的焦点,同时惠普公司在用户存储系统整合的方案设计和实施方面积累了丰富的经验和大量的成功案例。通过建立惠普存储整合计算环境后:
1.

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⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比,MongoDB也具有的优势)
现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的,没有官方支持,给使用者带来了很大的风险。
而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。
而且MongoDB社区非常活跃,很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB,越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django,RoR来搭配的技术方案。
⑥性能优越:
在使用场合下,千万级别的文档对象,近10G的数据,对有索引的ID的查询不会比mysql慢,而对非索引字段的查询,则是全面胜出。mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询,而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意,同样写入百万级别的数据,mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多,基本10分钟以下可以解决。补上一句,观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。. 但是,当关系型数据库是解决问题的最佳工具时,我们并不是反关系型数据库者;它的涵义应该是“不仅仅有SQL(Not Only SQL)”而不是“不再有SQL(No SQL atall)”. 分布式管理所带的巨额管理费用已经得不偿失。以前,企业往往会陷入一个误区,认为分布式管理会节省费用,但一旦购买了一定量的存储容量后,管理费用(维护费用,升级费用,人工费用等)成为最大的支出项目,而且这笔支出将贯穿整个产品的生命周期,因此管理费用是整套产品的最大投资,而且这个管理费用还在不断上升。右图比较了三种不同存储分布的情况下,花相同的管理费用实际可管理到的存储容量。第一种情况为一个跨地域的企业将存储分散在不同的地域分开管理;第二种情况为一个跨地域的企业将存储集中在一个地方,但依然分为不同系统管理。第三种情况为完全存储整合方案,即同一系统同一地域的管理。如图所示,第三种方式可极大的降低成本同时方便管理。

图:同样的开支在不同环境下所能管理的容量
因此,银行,电信等均在着手对存储数据进行整合。

今天来说,集中化的存储管理思想是一种非常有效的经济的存储管理解决方案。因为对于磁盘阵列来说,只有一套管理系统,这样就可以极为方便地进行磁盘监控,性能调试。增加或者重新配置磁盘也变得非常简单。最大化的合成集中设备,也使得存储系统的宕机风险降至最低。同时,一套完善的备份方案就可以有效地进行数据备份及恢复。
惠普提供两种存储整合解决方案。
1.   2) 多线程,多进程。在写入速度达不到预期的情况下我们多开几个线程同时写,或者多开几个Mongodb进程(同一机器),也就是多个数据库实例,然后向不同 的实例去写。这样是否能提高性能?很遗憾,非常有限,甚至可以说根本不能提高。为什么使用Memcached的时候多开线程可以提高写入速度?那是因为内 存数据交换的瓶颈我们没达到,而对于磁盘来说,IO的瓶颈每秒那么几十兆的是很容易达到的,一旦达到这个瓶颈了,无论是开多少个进程都无法提高性能了。还 好Mongodb使用内存映射,看到内存使用的多了,其实我对它的信心又多了一点(内存占用多了我觉得CPU更容易让它不闲着),怕就怕某个DB不使用什 么内存,看着IO瓶颈到了,内存和CPU还是吃不饱。. NET Framework 驱动程序以及 LINQ 支持来访问 MongoDB。他的作品同时以源代码形式和二进制形式提供,位于github. Each applicationserver has a designated local replica. Google的伟大很大程度上得益于其强大的数据存储和计算能力,GFS和Bigtable使得其基本摆脱了昂贵的人力运维,并节省了机器资源;MapReduce使其可以很快看到各种搜索策略试验的效果。鉴于此,国内外出现了很多的模仿者,它们都是所谓的“高科技”企业,且往往还打上“云计算”的标签。从头到尾实现一套Google的存储/计算/查询系统是极其复杂的,也只有寥寥无几的几个巨头可以做到,Hadoop做为一种开源的简化实现,帮了很多科技公司的大忙。前些时候,Yahoo将Hadoop的创始人收于麾下,使得Hadoop完成华丽大转身,性能实现了一个飞跃式提升。
  Hadoop主要包括HDFS(分布式文件系统,对应GFS),MapReduce(分布式计算系统)和HBase(分布式查询系统,对应Bigtable),其中以HDFS和MapReduce较为成熟。另外,Hadoop还包括一些辅助系统,如分布式锁服务ZooKeeper,对应GoogleChubby。这一套系统的设计目标如下:
  1. GFS的系统架构如图2-1[1]所示。GFS将整个系统的节点分为三类角色:Client(客户端)、Master(主服务器)和Chunk Server(数据块服务器)。Client是GFS提供给应用程序的访问接口,它是一组专用接口,不遵守POSIX规范,以库文件的形式提供。应用程序直接调用这些库函数,并与该库链接在一起。Master是GFS的管理节点,在逻辑上只有一个,它保存系统的元数据,负责整个文件系统的管理,是GFS文件系统中的“大脑”。Chunk Server负责具体的存储工作。数据以文件的形式存储在Chunk Server上,Chunk Server的个数可以有多个,它的数目直接决定了GFS的规模。GFS将文件按照固定大小进行分块,默认是64MB,每一块称为一个Chunk(数据块),每个Chunk都有一个对应的索引号(Index)。. 返回集合之后,代码可通过调用FindOne 的方式发出一条查询命令来查找单个文档。但与所有数据库一样,该客户端并不想获取集合中的每一个文档,只想查找感兴趣的文档,因此需要对查询进行某种方式的约束。在MongoDB 中,该约束的实现方式是创建一个Document,其中包含字段以及要在这些字段中搜索的数据,这是一种称为示例查询(简称QBE)的概念。由于此处的目标是查找包含lastname 字段(其值设为“Neward”)的文档,因此需要创建一个仅包含一个lastname 字段(及其值)的Document,并作为参数传递给FindOne。如果查询成功,则返回另一个Document,其中包含所有相关数据(外加另一个字段);否则返回null。.

写作服务 电子书写作服务 你能帮我做作业吗 代笔作家 几何帮助在线 hw帮助 便宜的文章写作服务 seo. 缓存(Cache)机制是提升文件系统性能的一个重要手段,通用文件系统为了提高性能,一般需要实现复杂的缓存机制。GFS文件系统根据应用的特点,没有实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑的。从必要性上讲,客户端大部分是流式顺序读写,并不存在大量的重复读写,缓存这部分数据对系统整体性能的提高作用不大;而对于Chunk Server,由于GFS的数据在Chunk Server上以文件的形式存储,如果对某块数据读取频繁,本地的文件系统自然会将其缓存。从可行性上讲,如何维护缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题,在GFS中各个Chunk Server的稳定性都无法确保,加之网络等多种不确定因素,一致性问题尤为复杂。此外由于读取的数据量巨大,以当前的内存容量无法完全缓存。对于存储在Master中的元数据,GFS采取了缓存策略,GFS中Client发起的所有操作都需要先经过Master。Master需要对其元数据进行频繁操作,为了提高操作的效率,Master的元数据都是直接保存在内存中进行操作。同时采用相应的压缩机制降低元数据占用空间的大小,提高内存的利用率。. 1 角色构成
  整个mfs共计四种角色:master、metalogger、chunk和client
  1、master:只有一台。
  2、metalogger:可以有多台。它负责定期从master下载metadata,并实时同步changelog。metadata和changelog的关系类似于sfrd里面基准和增量的关系。当master挂了的时候,metalogger利用下载下来的metadata和实时同步的changelog来恢复master挂掉时候的metadata。并且接管master的功能。
  3、chunk:提供存储的服务器,可以有多台。这些服务器负责提供存储,它可以自由的启动和停止。在chunk启动后,会主动与master联系,master知道有多少chunk在网络中,并且会定期检查chunk的状态。
  4、client:使用mfs的服务器,可以有多台。它需要运行mfsmount命令,将网络上的存储挂载到本地,看起来类似nfs。client就像读写本地磁盘那样读写mfsmount挂载的网络存储。. 分布式管理所带的巨额管理费用已经得不偿失。以前,企业往往会陷入一个误区,认为分布式管理会节省费用,但一旦购买了一定量的存储容量后,管理费用(维护费用,升级费用,人工费用等)成为最大的支出项目,而且这笔支出将贯穿整个产品的生命周期,因此管理费用是整套产品的最大投资,而且这个管理费用还在不断上升。右图比较了三种不同存储分布的情况下,花相同的管理费用实际可管理到的存储容量。第一种情况为一个跨地域的企业将存储分散在不同的地域分开管理;第二种情况为一个跨地域的企业将存储集中在一个地方,但依然分为不同系统管理。第三种情况为完全存储整合方案,即同一系统同一地域的管理。如图所示,第三种方式可极大的降低成本同时方便管理。

图:同样的开支在不同环境下所能管理的容量
因此,银行,电信等均在着手对存储数据进行整合。

今天来说,集中化的存储管理思想是一种非常有效的经济的存储管理解决方案。因为对于磁盘阵列来说,只有一套管理系统,这样就可以极为方便地进行磁盘监控,性能调试。增加或者重新配置磁盘也变得非常简单。最大化的合成集中设备,也使得存储系统的宕机风险降至最低。同时,一套完善的备份方案就可以有效地进行数据备份及恢复。
惠普提供两种存储整合解决方案。
1. NET Framework 驱动程序,但有幸的是,社区提供了一个,此处的“社区”指的是名叫 Sam Corder 的开发人员,他构建了一个. 与关系型数据库相比,MongoDB的缺点:
①mongodb不支持事务操作。
  所以事务要求严格的系统(如果银行系统)肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)
②mongodb占用空间过大。
  关于其原因,在官方的FAQ中,提到有如下几个方面:
1、空间的预分配:为避免形成过多的硬盘碎片,mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间,而且申请的量从64M、128M、256M那样的指数递增,直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加,你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。. Google的伟大很大程度上得益于其强大的数据存储和计算能力,GFS和Bigtable使得其基本摆脱了昂贵的人力运维,并节省了机器资源;MapReduce使其可以很快看到各种搜索策略试验的效果。鉴于此,国内外出现了很多的模仿者,它们都是所谓的“高科技”企业,且往往还打上“云计算”的标签。从头到尾实现一套Google的存储/计算/查询系统是极其复杂的,也只有寥寥无几的几个巨头可以做到,Hadoop做为一种开源的简化实现,帮了很多科技公司的大忙。前些时候,Yahoo将Hadoop的创始人收于麾下,使得Hadoop完成华丽大转身,性能实现了一个飞跃式提升。
  Hadoop主要包括HDFS(分布式文件系统,对应GFS),MapReduce(分布式计算系统)和HBase(分布式查询系统,对应Bigtable),其中以HDFS和MapReduce较为成熟。另外,Hadoop还包括一些辅助系统,如分布式锁服务ZooKeeper,对应GoogleChubby。这一套系统的设计目标如下:
  1.

乐收推广提供原上草论文投稿网-论文投稿,论文发表的工商管理专业毕业论文写作指导 – 写作指导 – 文章栏目相关信息,了解. True开关),这个测的是安全插入性能会差多少
4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB)的性能,这个测的是索引查询的性能
5) 查询两个索引后的数字列,返回10条记录(每条记录只返回20字节左右的2个小字段)的性能,这个测的是返回小数据量以及多一个查询条件对性能的影响
6) 查询一个索引后的数字列,按照另一个索引的日期字段排序(索引建立的时候是倒序,排序也是倒序),并且Skip100条记录后返回10条记录的性能,这个测的是Skip和Order对性能的影响
7) 查询100条记录(也就是100KB)的性能(没有排序,没有条件),这个测的是大数据量的查询结果对性能的影响
8) 统计随着测试的进行,总磁盘占用,索引磁盘占用以及数据磁盘占用的数量. MooseFS是一种分布式文件系统,MooseFS文件系统结构包括以下四种角色:
  1 管理服务器managingserver (master)
  2 元数据日志服务器Metaloggerserver(Metalogger)
  3 数据存储服务器data servers(chunkservers)
  4 客户机挂载使用clientcomputers
各种角色作用:
   1 管理服务器:负责各个数据存储服务器的管理,文件读写调度,文件空间回收以及恢复. ⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比,MongoDB也具有的优势)
现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的,没有官方支持,给使用者带来了很大的风险。
而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。
而且MongoDB社区非常活跃,很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB,越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django,RoR来搭配的技术方案。
⑥性能优越:
在使用场合下,千万级别的文档对象,近10G的数据,对有索引的ID的查询不会比mysql慢,而对非索引字段的查询,则是全面胜出。mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询,而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意,同样写入百万级别的数据,mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多,基本10分钟以下可以解决。补上一句,观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。. 缓存(Cache)机制是提升文件系统性能的一个重要手段,通用文件系统为了提高性能,一般需要实现复杂的缓存机制。GFS文件系统根据应用的特点,没有实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑的。从必要性上讲,客户端大部分是流式顺序读写,并不存在大量的重复读写,缓存这部分数据对系统整体性能的提高作用不大;而对于Chunk Server,由于GFS的数据在Chunk Server上以文件的形式存储,如果对某块数据读取频繁,本地的文件系统自然会将其缓存。从可行性上讲,如何维护缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题,在GFS中各个Chunk Server的稳定性都无法确保,加之网络等多种不确定因素,一致性问题尤为复杂。此外由于读取的数据量巨大,以当前的内存容量无法完全缓存。对于存储在Master中的元数据,GFS采取了缓存策略,GFS中Client发起的所有操作都需要先经过Master。Master需要对其元数据进行频繁操作,为了提高操作的效率,Master的元数据都是直接保存在内存中进行操作。同时采用相应的压缩机制降低元数据占用空间的大小,提高内存的利用率。. MongoDB 的服务器(以及 Shell,尽管它微不足道)是用地道的 C++ 应用程序(还记得吗?)编写的,因此访问该服务器需要使用某种. 开放的标准,能够支持多平台的整合,包括:hp UX,
IBM AIX, Sun Solaris和Microsoft,Windows NT, W2K. To minimize wide-area roundtrips, the library submits remotePaxos operations to stateless intermediary replication servers communicatingwith their local Bigtables.

Zip 文件解压后生成三个目录:bin、include 和 lib。唯一有意义的目录是 bin 目录,其中包含八个可执行文件。除此之外不再需要任何其他的二进制(或运行时)依赖文件,而事实上,现在只需关注其中的两个可执行文件。这两个文件分别是mongod. 举个例子来说,如果R=1的话,表示最少只需要去一个节点读数据即可,读到即返回,这时是可用性是很高的,但并不能保证数据的一致性,如果说W同时为1的 话,那可用性更新是最高的一种情况,但这时完全不能保障数据的一致性,因为在可供复制的N个节点里,只需要写成功一次就返回了,也就意味着,有可能在读的这一次并没有真正读到需要的数据(一致性相当的不好)。如果W=R=N=3的话,也就是说,每次写的时候,都保证所有要复制的点都写成功,读的时候也是都读到,这样子读出来的数据一定是正确的,但是其性能大打折扣,也就是说,数据的一致性非常的高,但系统的可用性却非常低了。如果R + W > N能够保证我们“读我们所写”,Dynamo推荐使用322的组合。. DRDA(Distributed Relational Database Architecture )分布式关系数据库体系结构
分布式关系数据库体系结构(DRDA)是一个跨IBM平台访问、遵循SQL标准的数据库信息的IBM标准。它是IBM的信息仓库框架中的重要组成部分,该框架定义了庞大的后台服务器,客户机可通过较小的基于工作组的中介服务器来访问它。DRDA具有下列功能:  
定义了客户机和后台数据库之间的接口协议。  
提供了IBM的DB2、DBM、SQL/DS和SQL/400数据库系统的互连框架。  
支持多供应商提供的数据库系统。  
支持分布式数据库上的事务(工作单元)处理。  
在DRDA中,客户机叫做应用请求器(ARS),后台服务器叫做应用服务器(AS),协议叫做应用支持协议(ASP),提供AR和AS间的接口。整个过程操作在SNA网上,但也计划支持OSI和TCP/IP。有一个附加的协议叫做数据库支持协议(DSP),它使一个AS能对另一服务器扮演AR的角色。通过这种方法服务器之间能相互通话并传递来自客户AR的请求,如图D-25所示。最初的协议对一个数据库只支持一个结构化查询语言(SQL)的语句,但未来的版本将对一个或多个数据库提供多个语句的支持。  
DRDA是IBM环境中建立客户机/服务器计算的基础之一。其它基础是高级的对等联网(APPN)和分布式数据管理(DDM)。通过信息仓库和DRDA,IBM计算机将它的企业中心组成部分的大型计算机,用作各种类型信息(包括多媒体信息)的存储平台。 . 1 角色构成
  整个mfs共计四种角色:master、metalogger、chunk和client
  1、master:只有一台。
  2、metalogger:可以有多台。它负责定期从master下载metadata,并实时同步changelog。metadata和changelog的关系类似于sfrd里面基准和增量的关系。当master挂了的时候,metalogger利用下载下来的metadata和实时同步的changelog来恢复master挂掉时候的metadata。并且接管master的功能。
  3、chunk:提供存储的服务器,可以有多台。这些服务器负责提供存储,它可以自由的启动和停止。在chunk启动后,会主动与master联系,master知道有多少chunk在网络中,并且会定期检查chunk的状态。
  4、client:使用mfs的服务器,可以有多台。它需要运行mfsmount命令,将网络上的存储挂载到本地,看起来类似nfs。client就像读写本地磁盘那样读写mfsmount挂载的网络存储。. 写作服务 电子书写作服务 你能帮我做作业吗 代笔作家 几何帮助在线 hw帮助 便宜的文章写作服务 seo. 一、主从配置(Master Slave)

  主从数据库需要两个数据库节点即可,一主一从(并不一定非得两台独立的服务器,可使用–dbpath参数指定数据库目录)。一个从节点可以有多个主节点,这种情况下,local. 但是,当关系型数据库是解决问题的最佳工具时,我们并不是反关系型数据库者;它的涵义应该是“不仅仅有SQL(Not Only SQL)”而不是“不再有SQL(No SQL atall)”. 采用单Master的设计:单Master的设计极大地简化了系统的设计和实现,由此带来了机器规模限制和单点失效问题。对于机器规模问题,由于Hadoop是数据/计算密集型系统,而不是元数据密集型系统,单Master设计的单个集群可以支持成千上万台机器,对于现在的几乎所有应用都不成问题;而单点失效问题可以通过分布式锁服务或其它机制有效地解决。

  Google的其它模仿者包括,Microsoftdyrad(模范GoogleMapReduce),Hypertable(HadoopHBase开发团队核心成员开始的一个开源项目,C++实现的Bigtable)。Google的解决方案不是万能的,然而相对我们普通人已经是几乎不可逾越了。Hadoop做为Google的这个模型的简化实现,有很多不足,这里先列出几点,以后将通过阅读Hadoop源代码和论文逐渐展开分析。Hadoop的几个明显缺点如下:
  1. 0 , “remote” : “192.

然而当攻击者获取了数据库中保存的pwd hash,则认证机制就不会起到作用了。即使攻击者没有破解出pwd hash对应的密码原文。但是仍然可以通过发送md5(nonce + username + pwd)的方式直接通过server认证。这里实际上server是将用户的pwd hash当作了真正的密码去验证,并没有基于原文密码验证。在这点上和我之前分析的mysql的认证机制其实没什么本质区别。当然或许这个也不算是认证机制的弱点,但是毕竟要获取MongoDB的username和pwd的可能性会更大一些。

  1) 真正的横向扩展?在使用Memcached的过程中我们已经体会到这种爽了,基本可以无限的增加机器来横向扩展,因为什么,因为我们是通过客户端来决定键值保存在那个实例上,在获取的时候也很明确它在哪个实例上,即使是一次性获取多个键值,也是同样。而对于数据库来说,我们通过各种各样的方式进行了 Sharding,不说其它的,在查询的时候我们根据一定的条件获取批量的数据,怎么样去处理?比如我们按照用户ID去分片,而查询根本不在乎用户ID, 在乎的是用户的年龄和教育程度,最后按照姓名排序,到哪里去取这些数据?不管是基于客户端还是基于服务端的Sharding都是非常难做的,并且即使有了 自动化的Sharding性能不一定能有保障。最简单的是尽量按照功能来分,再下去就是历史数据的概念,真正要做到实时数据分散在各个节点,还是很困难。. 存储区域网(SAN)整合
存储整合的终极目标是构成存储区域网,即由存储区域网完成数据的读、写、备份和容灾,无需占用企业内部的通信网络(LAN-Free)。前端的用户无需考虑数据的存放位置,数据保护机制,备份策略等,仅仅象用自来水那样拧开水龙头。具体请参照存储网络方案介绍。

下图为整合后的存储区域网的示意图:
对比两种存储解决方案,两者均采用惠普的同一存储设备,因而能够
1. 1:30001” , “ok” : 1. 进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目:
(所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行)
1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右)
2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高
3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode. To minimize wide-area roundtrips, the library submits remotePaxos operations to stateless intermediary replication servers communicatingwith their local Bigtables. 像许多关注这一领域的人一样,我不喜欢从本质上将SQL与NoSQL这一术语对立起来。同时我对该术语现有的解释”Not Only SQL”也不甚满意。对我来说,我们这里所讨论的并非是是否使用SQL。(相反的是,我们仍然可以选择类似SQL这样的查询接口(缺少对join等的支持)来与这些数据库交互,使用现有的资源和技术来管理开发伸缩性和可维护性。) 这一运动是要找到存储和检索数据的其他高效的途径,而不是盲目地在任何情况下都把关系数据库当作万金油。因此,我认为’Non Relational Database'(非关系型数据库)能够更好的表达这一思想。. 一个写事务通常开始于一个current读操作以便确定下一个可用的日志位置。提交操作将数据变更聚集到日志,并且分配一个比之前任何一个都高的时 间戳,并且使用Paxos将这个log entry加入到日志中。这个协议使用了乐观并发:即使有可能有多个写操作同时试图写同一个日志位置,但只会有1个成功。所有失败的写都会观察到成功的写 操作,然后中止,并且重试它们的操作。咨询式的锁定能够减少争用所带来的影响。通过特定的前端服务器分批写入似乎能够完全避免竞争(这几句有些不能理解) [ Advisory lockingis available to reduce the effects of contention.

然而当攻击者获取了数据库中保存的pwd hash,则认证机制就不会起到作用了。即使攻击者没有破解出pwd hash对应的密码原文。但是仍然可以通过发送md5(nonce + username + pwd)的方式直接通过server认证。这里实际上server是将用户的pwd hash当作了真正的密码去验证,并没有基于原文密码验证。在这点上和我之前分析的mysql的认证机制其实没什么本质区别。当然或许这个也不算是认证机制的弱点,但是毕竟要获取MongoDB的username和pwd的可能性会更大一些。. Each applicationserver has a designated local replica. 一、主从配置(Master Slave)

  主从数据库需要两个数据库节点即可,一主一从(并不一定非得两台独立的服务器,可使用–dbpath参数指定数据库目录)。一个从节点可以有多个主节点,这种情况下,local. 缓存(Cache)机制是提升文件系统性能的一个重要手段,通用文件系统为了提高性能,一般需要实现复杂的缓存机制。GFS文件系统根据应用的特点,没有实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑的。从必要性上讲,客户端大部分是流式顺序读写,并不存在大量的重复读写,缓存这部分数据对系统整体性能的提高作用不大;而对于Chunk Server,由于GFS的数据在Chunk Server上以文件的形式存储,如果对某块数据读取频繁,本地的文件系统自然会将其缓存。从可行性上讲,如何维护缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题,在GFS中各个Chunk Server的稳定性都无法确保,加之网络等多种不确定因素,一致性问题尤为复杂。此外由于读取的数据量巨大,以当前的内存容量无法完全缓存。对于存储在Master中的元数据,GFS采取了缓存策略,GFS中Client发起的所有操作都需要先经过Master。Master需要对其元数据进行频繁操作,为了提高操作的效率,Master的元数据都是直接保存在内存中进行操作。同时采用相应的压缩机制降低元数据占用空间的大小,提高内存的利用率。. NET Framework 值类型,如DateTime。如前所述,从技术角度上讲,MongoDB用于存储 BSON 数据,其中包括传统 JSON 类型(字符串、整数、布尔值、双精度和null,不过 null 仅允许用于对象,不允许用于集合)的某些扩展,例如上文提到的ObjectId、二进制数据、正则表达式以及嵌入式JavaScript 代码。我们暂时先不管后面两种类型,BSON能存储二进制数据的这种说法是指能存储任何可简化为字节数组的内容,这实际上表示MongoDB 能存储任何内容,但可能无法在该二进制BLOB 中进行查询。. Megastore 提供了current,snapshot,和inconsistent读,current和snapshot级别通常是读取单个entity group。当开始一个current读操作时,事务系统会首先确认所有之前提交的写已经生效了;然后系统从最后一个成功提交的事务时间戳位置读取数据。 对于snapshot读取,系统拿到己经知道的完整提交的事务时间戳并且从那个位置直接读取数据,和current读取不同的是,这个时候可能提交的事务 更新数据还没有完全生效(提交和生效是不同的)。Megastore提供的第三种读就是inconsistent读,这种读无视日志状态并且直接读取最后 一个值。这种方式的读对于那些对减少延迟有强烈需求,并且能够容忍数据过期或者不完整的读操作是非常有用的。. FindOne({ismaster:1});
{ “ismaster” : 0.

像许多关注这一领域的人一样,我不喜欢从本质上将SQL与NoSQL这一术语对立起来。同时我对该术语现有的解释”Not Only SQL”也不甚满意。对我来说,我们这里所讨论的并非是是否使用SQL。(相反的是,我们仍然可以选择类似SQL这样的查询接口(缺少对join等的支持)来与这些数据库交互,使用现有的资源和技术来管理开发伸缩性和可维护性。) 这一运动是要找到存储和检索数据的其他高效的途径,而不是盲目地在任何情况下都把关系数据库当作万金油。因此,我认为’Non Relational Database'(非关系型数据库)能够更好的表达这一思想。. Net/jakenson/article/details/7060431 MongoDB的内部构造《MongoDB The Definitive Guide》 MongoDB的官方文档基本是how to do. Each applicationserver has a designated local replica. GFS的系统架构如图2-1[1]所示。GFS将整个系统的节点分为三类角色:Client(客户端)、Master(主服务器)和Chunk Server(数据块服务器)。Client是GFS提供给应用程序的访问接口,它是一组专用接口,不遵守POSIX规范,以库文件的形式提供。应用程序直接调用这些库函数,并与该库链接在一起。Master是GFS的管理节点,在逻辑上只有一个,它保存系统的元数据,负责整个文件系统的管理,是GFS文件系统中的“大脑”。Chunk Server负责具体的存储工作。数据以文件的形式存储在Chunk Server上,Chunk Server的个数可以有多个,它的数目直接决定了GFS的规模。GFS将文件按照固定大小进行分块,默认是64MB,每一块称为一个Chunk(数据块),每个Chunk都有一个对应的索引号(Index)。. 存储区域网(SAN)整合
存储整合的终极目标是构成存储区域网,即由存储区域网完成数据的读、写、备份和容灾,无需占用企业内部的通信网络(LAN-Free)。前端的用户无需考虑数据的存放位置,数据保护机制,备份策略等,仅仅象用自来水那样拧开水龙头。具体请参照存储网络方案介绍。

下图为整合后的存储区域网的示意图:
对比两种存储解决方案,两者均采用惠普的同一存储设备,因而能够
1. 客户端在访问GFS时,首先访问Master节点,获取将要与之进行交互的Chunk Server信息,然后直接访问这些Chunk Server完成数据存取。GFS的这种设计方法实现了控制流和数据流的分离。Client与Master之间只有控制流,而无数据流,这样就极大地降低了Master的负载,使之不成为系统性能的一个瓶颈。Client与Chunk Server之间直接传输数据流,同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储,Client可以同时访问多个Chunk Server,从而使得整个系统的I/O高度并行,系统整体性能得到提高。.

  1) 真正的横向扩展?在使用Memcached的过程中我们已经体会到这种爽了,基本可以无限的增加机器来横向扩展,因为什么,因为我们是通过客户端来决定键值保存在那个实例上,在获取的时候也很明确它在哪个实例上,即使是一次性获取多个键值,也是同样。而对于数据库来说,我们通过各种各样的方式进行了 Sharding,不说其它的,在查询的时候我们根据一定的条件获取批量的数据,怎么样去处理?比如我们按照用户ID去分片,而查询根本不在乎用户ID, 在乎的是用户的年龄和教育程度,最后按照姓名排序,到哪里去取这些数据?不管是基于客户端还是基于服务端的Sharding都是非常难做的,并且即使有了 自动化的Sharding性能不一定能有保障。最简单的是尽量按照功能来分,再下去就是历史数据的概念,真正要做到实时数据分散在各个节点,还是很困难。. NET、Java 还是其他开发人员都在此列)在经历短短几年的开发工作之后,就会一一痛诉这种表/行/列的“方正”模型如何不能令其满意。尝试对分层数据进行建模的举动甚至能让最有经验的开发人员完全精神崩溃,类似情况不甚枚举,因此Joe Celko 还写过一本书《SQLfor Smarties, Third Edition》(Morgan-Kaufmann,2005),其中完全是关于在关系模型中对分层数据建模的概念。如果在此基础之上再增加一个基本前提:关系数据库认为数据的结构(数据库架构)不灵活,则尝试支持数据的临时“添加”功能将变得十分困难。(快速回答下面的问题:你们之中有多少人处理过包含一个Notes 列(乃至 Note1、Note2、Note3)的数据库?). 0 }
一致性:故障转移机制只能够保障组中的数据库上的数据的最终一致性。如果机器L是主服务器,然后挂了,那么发生在它身上的最后几秒钟的操作信息就到达不了机器R,那么机器R在机器L恢复之前是不能执行这些操作的。
安全性:同主从的操作相同。
数据库服务器替换。当一台服务器失败了,系统能自动在线恢复。但当一台机器彻底挂了,就需要替换机器,而替换机器一开始是没有数据的,怎么办?以下会解释如何替换一组服务器中的一台机器。. 缓存(Cache)机制是提升文件系统性能的一个重要手段,通用文件系统为了提高性能,一般需要实现复杂的缓存机制。GFS文件系统根据应用的特点,没有实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑的。从必要性上讲,客户端大部分是流式顺序读写,并不存在大量的重复读写,缓存这部分数据对系统整体性能的提高作用不大;而对于Chunk Server,由于GFS的数据在Chunk Server上以文件的形式存储,如果对某块数据读取频繁,本地的文件系统自然会将其缓存。从可行性上讲,如何维护缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题,在GFS中各个Chunk Server的稳定性都无法确保,加之网络等多种不确定因素,一致性问题尤为复杂。此外由于读取的数据量巨大,以当前的内存容量无法完全缓存。对于存储在Master中的元数据,GFS采取了缓存策略,GFS中Client发起的所有操作都需要先经过Master。Master需要对其元数据进行频繁操作,为了提高操作的效率,Master的元数据都是直接保存在内存中进行操作。同时采用相应的压缩机制降低元数据占用空间的大小,提高内存的利用率。.   2) 多线程,多进程。在写入速度达不到预期的情况下我们多开几个线程同时写,或者多开几个Mongodb进程(同一机器),也就是多个数据库实例,然后向不同 的实例去写。这样是否能提高性能?很遗憾,非常有限,甚至可以说根本不能提高。为什么使用Memcached的时候多开线程可以提高写入速度?那是因为内 存数据交换的瓶颈我们没达到,而对于磁盘来说,IO的瓶颈每秒那么几十兆的是很容易达到的,一旦达到这个瓶颈了,无论是开多少个进程都无法提高性能了。还 好Mongodb使用内存映射,看到内存使用的多了,其实我对它的信心又多了一点(内存占用多了我觉得CPU更容易让它不闲着),怕就怕某个DB不使用什 么内存,看着IO瓶颈到了,内存和CPU还是吃不饱。. NET Framework 驱动程序以及 LINQ 支持来访问 MongoDB。他的作品同时以源代码形式和二进制形式提供,位于github. Megastore使用了Chubby锁服务:Coordinators在启动的时候从远程数据中心获取指定的Chubby locks。为了处理请求,一个Coordinator必需持有其多数locks。一旦因为宕机或者网络问题导致它丢失了大部分锁,它就会恢复到一个默认 保守状态—-认为所有在它所能看见的Entity Groups都是失效的。随后(该Coordinator对应的)副本中的读操作必需从多数其他副本中得到日志位置直到Coordinator重新获取到 锁并且Coordinator的Entries重新验证的。. 客户端在访问GFS时,首先访问Master节点,获取将要与之进行交互的Chunk Server信息,然后直接访问这些Chunk Server完成数据存取。GFS的这种设计方法实现了控制流和数据流的分离。Client与Master之间只有控制流,而无数据流,这样就极大地降低了Master的负载,使之不成为系统性能的一个瓶颈。Client与Chunk Server之间直接传输数据流,同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储,Client可以同时访问多个Chunk Server,从而使得整个系统的I/O高度并行,系统整体性能得到提高。. 吧。

1 Moosefs简介

1.

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Megastore使用了Chubby锁服务:Coordinators在启动的时候从远程数据中心获取指定的Chubby locks。为了处理请求,一个Coordinator必需持有其多数locks。一旦因为宕机或者网络问题导致它丢失了大部分锁,它就会恢复到一个默认 保守状态—-认为所有在它所能看见的Entity Groups都是失效的。随后(该Coordinator对应的)副本中的读操作必需从多数其他副本中得到日志位置直到Coordinator重新获取到 锁并且Coordinator的Entries重新验证的。. 除了可用性问题,对于Coordinator的读写协议必需满足一系列的竞争条件。失效的信息总是安全的,但是生效的信息必需小心处理。在 coordinator中较早的写操作生效和较晚的写操作失效之间的竞争通过带有日志位置而被保护起来。标有较高位置的失效操作总是胜过标有较低位置的生 效操作。一个在位置n的失效操作和一个在位置m

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  1. Nussbaum

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