大数据初体验之概念篇（2）

接上篇，对一些基本概念的归纳总结。来源较广，但总体属于个人总结。

1、CAP原理

Consistency（一致性）Availability（可用性）Partition tolerance（分区容忍性）
CAP原理指的是三个要素最多只能实现两点，无法三者兼得。分区容忍性是基本要求，因而要求在一致性和可用性之间取平衡。
2、BASE理论
CAP理论的延伸，核心思想是无法做到强一致性也可以采用方式达到最终一致性。
基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。
BASE理论属于CAP理论基础上属于偏向于一致性多一点的取舍。
3、数据分割方法
数据分割是指把逻辑上是统一整体的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进行存储，以便于重构、重组和恢复，以提高创建索引和顺序扫描的效率。数据分割使数据仓库的开发人员和使用者具有更大的灵活性。
4、副本策略-primary-secondary,paxor
副本的一致性是针对于分布式系统而言的，不针对单个副本而言。
根据强弱分为

强一致性：任何时刻任何用户/节点都可以读到最近一次更新成功的副本数据

单调一致性：任何时刻任何用户一旦读到某个数据某次更新后的值，就不会再读到更旧的值
会话一致性：任何时刻任何用户在某次会话内一旦读到某个数据某次更新后的值，就不会在这次会话再读到更旧的值
最终一致性：各个副本的数据最终将达到一致状态，但时间不保证
弱一致性：没有实用价值。
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Primary-secondary协议
将副本分为两大类：其中有且仅有一个副本作为primary副本，除primary意外的副本都作为secondary副本。维护primary副本的节点作为中心节点，中心节点负责维护数据的更新、并发控制、协同副本的一致性。
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paxos协议
是多个节点直接通过操作日志同步数据，如果只有一个节点称为主节点，就很容易在多个节点之间维护数据一致性。然后主节点可能出现故障，那么就需要选出主节点。Paxos协议就是用于解决多个节点之间的一致性问题
在paxos算法中，存在四种角色
  Proposer ：提议者
  Acceptor：决策者
  Client：产生议题者
  Learner：最终决策学习者