技术革新大趋势！一文带你读懂大数据分布式存储

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随着信息时代的发展，大数据已经成为当今技术革新的一大发展趋势。在大数据时代，数据呈指数级增长，催生了多种分布式存储工具，并在组织中承担了愈发重要的职责。

分布式系统就是为了处理更多数据而存在的，本文为大家总结整理了一篇关于分布式系统的学习笔记，超多干货，下面一起来看看吧~

常用分布式方案

1.分布式应用和服务

将应用和服务进行分层和分割，然后将应用和服务模块进行分布式部署。这样做不仅可以提高并发访问能力、减少数据库连接和资源消耗，还能使不同应用复用共同的服务，使业务易于扩展。比如：分布式服务框架 Dubbo。

2.分布式静态资源

对网站的静态资源如 JS、CSS、图片等资源进行分布式部署可以减轻应用服务器的负载压力，提高访问速度。比如：CDN。

3.分布式数据和存储

大型网站常常需要处理海量数据，单台计算机往往无法提供足够的内存空间， 可以对这些数据进行分布式存储。比如 Apache HadoopHDFS。

4.分布式计算

随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。比如 Apache HadoopMapReduce。

分布式和集群的对比

1.分布式：

是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，通过远程调用协同工作，对外提供服务。

2.集群：

是指在多台不同的服务器中部署相同应用或服务模块，构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务。

以上就是分布式系统的学习笔记，大家都看懂了吗？如果还没有过瘾，想要了解更多，今晚来听黑马程序员《大数据时代的分布式存储》呀！

本课程将带你了解它们具有何种特性，究竟解决了哪些问题，以及在实际场景中应该如何使用。

主讲内容

1. RDBMS以及NoSQL的诞生背景

2. RDBMS的特点、以及NoSQL的特点

3. 高并发key-value分布式存储系统(Redis Cluster)

4. 海量分布式实时存储(HBase)

5. 亿级分布式全文检索引擎(Elasticsearch)

6. 海量分布式文档式存储引擎(MongoDB)

直播时间

9月15日 晚19：00

主讲教师

金牌讲师：孟老师

曾任职一线互联网公司数据科学家，大数据解决方案顾问，对Hadoop、Spark、Flink等大数据体系有深入研究，有丰富的离线计算和实时计算经验。曾主导及参与国家级空军总部装备信息化系统、国家级国家卫星气象中心FY3C地面监测系统、京东用户画像系统等项目的开发。

直播平台

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