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可移植性（★） 语言实现，具有跨平台性，一次编程，任意操作系统都可运行。 小时范围查询：－秒内响应， 实时查询（★） 小时范围查询：－秒内响应， *小时范围查询：－秒内响应。 采用和关系数据库混合模式，绝大部分海量数据存放于分布式支持简单组合查询（★） 平台并进行分布式处理，少量实时性要求很高的数据存放于关系数据库，可支撑各种类型的业务。不仅支撑查询、统计、分析业务，还可支撑深度数据挖掘和商业智能分析业务。 负载均衡可靠性（★） 拔掉或增加一台节点后，仍能均匀地向各处理节点分发数据。1、 个查询都能正常下发执行、且都能正常返回结果， 支持并发查询（★） 2、 个查询任务的总耗时差距不大，根据机器负载进行均衡分配查询任务。 数据准确性（★） 稳定性（★） 2、 所有周期任务均正常执行，且执行结果正确。 没有单点故障，任意节点宕机，系统工作正常，可以继续进行可靠性（★） 数据处理和应用查询,不会影响分布式系统运行和查询结果的准确性。 既可以在很小规模机器上跑,也可以在成千上万台的机器上运扩展性（★） 行，而且经过很简单的操作就可以把规模扩展到成千上万台服务器上,而且可靠性随着加入节点的增加成线性上升。 集群能增加节点、并且能正常执行查询任务，在流量没变、资分布式计算能力（★） 源增加的情况下，增加机器前后，查询任务耗时按比例降低。 支持对外接口（★） 支持访问和 接口进行对外数据交互操作。 提供界面对分布式文件进行监控，支持查看、下载索引文件和监控功能 元数据文件。 查询条件相同情况下，每次查询结果相同。 1、 系统连续运行*小时，无任何故障， 本资料由皮匠网制作整理，更多方案下载请点击：
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3.3 优势
实时性：平台在高效率并行分布式软件的支撑下，可以实时完成数据处理和分析工作，如数据处理、数据查询、和统计分析等。数据处理不会出现数据堆积现象，各类分析和查询工作基本都在秒级完成，具有前所未有的高效性。
响应速度快速：在海量数据领域，的响应速度远远快于传统的数据库。采用分布式处理的方式，性能与节点数成正比，通过增加节点的方式，可将性能提升，以达到满足需求的处理要求。
高可靠性：基于对云处理可靠性深厚的研究积累，彻底解决了当前分布式处理平台易出现的单点故障问题。任何一个节点出现故障，系统将自动屏蔽，而且不会出现丢失数据的现象。
可伸缩性：在不停机的情况下，增加节点，平台的处理能力自动增加；减少节点，平台的处理能力自动缩减。这样，可以做到与资源池的无缝对接，根据处理和存储任务动态地申请或释放资源，最大限度地提高资源利用率。
高性价比：采用架构廉价处理机构建云处理平台，用软件容错替代硬件容错，大大节省成本。在目标性能和可靠性条件下，可比传统的小型机加商用数据库方案节省倍左右的成本。 全业务支持：采用＋关系数据库混合模式，绝大部分海量数据存放于分布式平台并进行分布式处理，少量实时性要求很高的数据存放于关系数据库，可支撑各种类型的业务。不仅支撑查询、统计、分析业务，还可支撑深度数据挖掘和商业智能分析业务。
3.4 可行性
系统可靠性
可靠性概述：
包括元数据节点()和数据节点()，是一个中心服务器，负责管理文件系统的和客户端对文件的访问。，在集群中一般是一个节点一个，是文件系统中真正存储数据的地方。
所在机器挂了怎么办？
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( )默认的最基本的存储单位是的数据块（）。 一个文件对应的所有全部按照一定的部署策略存在于上，文件的所有为了容错都会被复制（一般为份），每个文件的大小和因子都是可配置的。每分钟向发送心跳，如果分钟没有向发送心跳，则认为该已经，将取出该上对应的，对其进行复制。
挂了怎么办？主控服务器，为了避免主节点失效而影响整个系统正常工作，我们采用基于的改进方案，同时可开启两个，主和，实际工作的只有主。主将所有关于文件和目录的操作记录都会写入日志，并定时序列化到本地做镜像，并且保存到本地的服务器，同时读取主所在服务器的日志并对镜像日志做。故障后，升级为，通过镜像数据和文件日志迅速恢复系统。数据服务器可通过分布式协同服务机制得知关于主控服务器的更迭情况，然后向新的主控注册并继续发送心跳。
可靠性概述：
系统由集群和集群组成。的可靠性由其自身的机制保证。包括服务器群和主服务器构成。负责管理。物理上，一张表是被拆成多个块，一张完整的表格是保存在多个上面的。
挂掉怎么办？
由于只维护表和的元数据，因此下线短时间内对整个集群没有影响，保存的信息全是可以冗余信息（都可以从系统其它地方收集到或者计算出来），因此，启动时可以再启动一个备用的，实际工作的只有主，当主所在节点宕机，会自动切换到备用所在节点。
挂掉怎么办？
物理上，表格分为多个一张表是被拆成多个块，一张完整的表格是保存在多个上面的。并且分布在多台中，物理上所有数据存储在的上，由一些子表服务器来提供数据服务，提供服务时，子表先查，如果没有，再查上的，由来保证数据的可靠性。如果丢失的数据所在节点的宕机，会自动映射到其他节点，从而保证数据的可靠性。
挂掉怎么办？
分为个部分：服务器端和客户端。启动服务器集群环境后，多个服务器在工
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作前会选举出一个，在接下来的工作中这个被选举出来的死了，而剩下的服务器会知道这个死掉了，在活着的集群中会继续选出一个，选举出的目的是为了可以在分布式的环境中保证数据的一致性。
可靠性概述：
整体上可以分为这么几条执行的线索，与是一个服务，软件启动之后接收，负责调度的每一个子任务运行于上，并监控它们，如果发现有失败的就重新运行它。一般情况应该把部署在单独的机器上。是运行于多个节点上的服务。主动与通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。都需要运行在的上，
挂掉怎么办？在系统启动时同时启动备份节点，当节点宕机时，会在其上启动进程替代节点，虚拟会指向此节点，会注册到此节点上，未完成的作业会被调度到此节点上重新执行。
挂掉怎么办？是一个服务，软件启动之后接收，负责调度的每一个子任务运行于上，并监控它们，如果发现有失败的就重新运行它。并且将其负责的分配给其他上。
系统扩展性
已有的集群规模
是一个相当有弹性和扩展性的平台，它既可以在成千上万的机器上跑，也可以在很小规模上运行。目前最大的集群有四千台机器。
扩展优势：
与其它分布式系统相比，使用的好处在于它的水平的可扩展性，在少量结点上，用处理有限的数据时，不能展示的性能，因为开始程序相关的代价比较高，其它并行分布程序方式，比如 ( )可能在台，台或许多台计算机上有更好的性能，尽管在少量机器上协同工作在这种系统上也许会取得更好的性能，但这种为性能所要付出的努力是非线性的增长。用其它分布式框架所写的程序在从十台机器的级别到成百上千台机器需要大量的重构工作，这也许要程序重写几次，并且其它框的基础元素会限制应用的规模大小。但是特别设计的有着水平的可扩展性，一个程序写完后，在个结点上运行，如果迁徙到更大的集群上运行，几乎不
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