hdfs毕业论文

这个分析系统的设计与实现选题依据的写法是，使用高斯法写。首先对基于hadoop的电商日志分析系统的优点和缺点进行分析，然后再对未来的发展趋势进行解析，最后再写出总结一下

选题依据包括：选题的学科性质、理论意义及实践意义；国内研究现状的分析。研究方案包括：研究内容、研究中所要突破的难题、拟采取的研究方法，有何特色与创新之处以及与选题有关的参考文献等内容

发布式容易发论文的吗？在1979年karger发表的论文中首次使用了一致性哈希的术语。

基于hadoop大数据分析方法研究开题报告需要写哪些内容呢毕业论文的成绩评定毕业论文一般采用优秀、良好、中等、及格、不及格等五级记分法；与百分制相比较，其中优秀即100~90分，良好即89~80分，中等即79~70分，及格即69~60分。毕业论文的绩点亦按此计算。优秀毕业论文应该是选题有相当强的理论与实践意义，中心突出，逻辑严密，表述准确，富有新意，条理清晰，论证有力，文字流畅，格式正确。其中有无创新性应该是衡量论文能否达到优秀成绩的基本标准。创新可以包括理论观点的创新、研究方法的创新和研究角度的创新等，但创新必须建立在科学的世界观和方法论的基础上，有必要的理论支撑。实证性的论文要看其在实践中的指导作用是否较强。

越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析，但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中，我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络，这是对大数据进行处理分析的关键所在。关于Hadoop“大数据”是松散的数据集合，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。而 Hadoop则是Apache发布的软件架构，用以分析PB级的非结构化数据，并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。Hadoop使得对大数据处理成为可能，并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。如果能够进行实时处理或者接近实时处理，那么其将为许多行业的用户提供强大的优势。Hadoop是基于谷歌的MapReduce和分布式文件系统原理而专门设计的，其可在通用的网络和服务器硬件上进行部署，并使之成为计算集群。Hadoop模型Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元，以能够被查询处理。同一个节点的计算资源用于并行查询处理。当任务处理结束后，其处理结果将被汇总并向用户报告，或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“moves jobs to data”，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力，提供对大型数据集查询并生成结果。在结构上，Hadoop主要有两个部分：Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。MapReduce引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作，采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务，然后分配给各个TaskTrack节点，并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示)：Hadoop系统有三个主要的功能节点：客户机、主机和从机。客户机将数据文件注入到系统之中，从系统中检索结果，以及通过系统的主机节点提交分析工作等。主机节点有两个基本作用：管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储，以及管理Map/Reduce从机节点的任务跟踪分配和任务处理。数据存储和分析处理的实际性能取决于运行数据节点和任务跟踪器的从机节点性能，而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。从节点通常有多个数据块，并在作业期间被分配处理多个任务。部署实施Hadoop各个节点硬件的主要要求是市县计算、内存、网络以及存储等四个资源的平衡。目前常用的并被誉为“最佳”的解决方案是采用相对较低成本的旧有硬件，部署足够多的服务器以应对任何可能的故障，并部署一个完整机架的系统。Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。采用DAS主要有三个原因，在标准化配置的集群中，节点的缩放数以千计，随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高，简单配置和部署个主要的考虑因素。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及，可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境，如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器，其中数据节点大约1-2TB，名称控制节点大约在1-5TB之间，具体如下图所示：对于大多数的Hadoop部署来说，基础设施的其他影响因素可能还取决于配件，如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。上一代的CPU和内存等硬件的选择，可根据符合成本模型的需求，采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。万兆以太网对Hadoop集群的作用千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。使用较大的数据块大小，例如，如果一个节点发生故障(甚至更糟，整个机架宕机)，那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复，这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽，进而使得整个集群性能下降。在拥有成千上万个节点的大型集群中，当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时，在系统正常运行过程中，某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。如果四者之中的任意一个性能相对较差的话，那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。添加更多的CPU和内存组建，将影响存储和网络的平衡，如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率，减少结果，并在Hadoop集群内添加更多的HDFS存储节点。幸运的是，影响CPU和内存发展的摩尔定律，同样也正影响着存储技术(TB级容量的磁盘)和以太网技术(从千兆向万兆甚至更高)的发展。预先升级系统组件(如多核处理器、每节点5-20TB容量的磁盘，64-128GB内存)，万兆以太网卡和交换机等网络组件是重新平衡资源最合理的选择。万兆以太网将在Hadoop集群证明其价值，高水平的网络利用率将带来效益更高的带宽。下图展示了Hadoop集群与万兆以太网的连接：许多企业级数据中心已经迁移到10GbE网络，以实现服务器整合和服务器虚拟化。随着越来越多企业开始部署Hadoop，他们发现他们完全不必要大批量部署1U的机架服务器，而是部署更少，但性能更高的服务器，以方便扩展每个数据节点所能运行的任务数量。很多企业选择部署2U或4U的服务器(如戴尔 PowerEdge C2100)，每个节点大约12-16个核心以及24TB存储容量。在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的 10GbE网卡。在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。构建一个计算、存储和网络资源平衡的系统，对项目的成功至关重要。对于拥有密集节点的Hadoop集群而言，万兆以太网能够为计算和存储资源扩展提供与之相匹配的能力，且不会导致系统整体性能下降。

CS7680著名的9个论述 也是这门课推荐对于分布式系统的一个初步认识 windows live的架构师james总结一系列大型后台服务的设计原则CAP 准确说是一篇blog，很精简，文字也不多，其实文中的图比文字更清晰。cap的理解也经历了一些纠结的过程，这一篇其实是作者多年后的二次理解。所以出错其实没啥问题，这位老板就完全推翻了之前文章里的阐述 也是通俗易懂的入门介绍cap的blog brewer多年以后写的关于cap的一些误解，C和A并不是完全对立的状态 是对上面这片文章的review心得 开始用了两个新名词来阐述A)yield, which is the probability of completing a request .感觉说的就是AB)harvest ,measures the fraction of the data reflected in the response.感觉说的就是C这篇论文对于available提出里两个比较好的方案：1)牺牲harvest换来yield2）应用架构拆分 和 正交机制BASE base一致性的开山鼻祖，首次提出了和acid相反的一种理论，论文中给出了一些单机事务到多机事务的演进过程，并没有觉得很理论，工程很值得借鉴一致性 一致性的模型，高屋建瓴，是一篇blog 概述的文章 先看看sequential consistency lamport大神不用过多的介绍，读他的论文唯一的感受就是智商的差别吧 也是线性一致性的文章 作者在cmu发表的eventual consistency最终一致性的文章首推 aws的cto 讲了一些高可用和一致性之间的trade-off 描述了 最终一致性 和 因果一致性的关系 consistency Bolt-on的架构设计 cops的架构设计 一个causal consistency的db设计与实现从前三篇文章的作者来看，ucb & cmu&priceton 还是很值得一读的最后一篇的年代已经久远，其实发现计算机的一些理论基础其实是很经得起时间的考验的，所以码农其实也可以过的没有那么的有危机感^_^ 这个是最后一篇论文的ppt版本 consistency分布式锁 Google出品的chubby 必属精品 Yahoo的zookeeper分布式kv存储 Google三驾马车之一bigtable,hbase的蓝本 Google三架马车之二gfs，hdfs的蓝本 Google三架马车之三bigtable，hbase的蓝本 现代很多的kv设计或多或少的都参考了先驱dynamo的设计，值得刷10遍以上。读后感 2009年Cassandra设计的论文 ，很多思想借鉴了dynamo，对于一致性哈希的吐槽也高度类似。在replication的过程中，也会通过一个coordinator节点（master节点）来对其他节点进行replicate（这一点和dynamo一样），但是Cassandra提供了一系列的replicate policy可以选择，比如 Rack Unaware, Rack Aware (within a datacenter) and Datacenter Aware. Cassandra也沿用了dynamo里面关于preference list的定义 ucb出的一篇高性能的kv存储，号称比redis快几十倍，使用coordination-free consistency models。虽然说是特别快，但是其实业界的是用并不广泛 时间序列的数据库的一篇介绍 ，介绍了几个应用场景 iot ebay等 ，influxdb的介绍 比较了业界的几种TSDB的异同无论是kv还是传统的关系型数据库，在分布式系统里面无非都会涉及到以下这几方面replication 指出了一种在replication中存在的问题，并给出了解决方案partition&shard分区都逃不了一致性哈希， 被引用度特别高的一篇文章,但是这个版本也是被吐槽最多的，dynamo吐槽过，Cassandra也吐槽了一把1）First, the random position assignment of each node on the ring leads to non-uniform data and load ）Second, the basic algorithm is oblivious to the heterogeneity in the performance of nodes.解决方案1）One is for nodes to get assigned to multiple positions in the circle (like in Dynamo) dynamo用的就是这种方法2）the second is to analyze load information on the ring and have lightly loaded nodes move on the ring to alleviate heavily loaded nodes 这种方法被Cassandra采用 2）用的方法 也就是这片论文提出的方法memshipfailure detectupdated conflictsimplement关于实现 这篇论文的出镜率特别高，里面的思想被Cassandra和dynamo都采用了 ，作者也是提出cap的大神Eric Brewer（第三作者），值得反复研读 这个是2019年Google提出的一种有状态的kv存储的思路。在工业界的下个请求依赖于上一个请求的情况数据库查询优化器 现在很火的kafa最初设计的论文，细节有些已经被优化，基本的架构还是很值得反复研读。比如In general, Kafka only guarantees at-least-once delivery. Exactly once delivery typically requires two-phase commits and is not necessary for our applications最初kafka只是支持at-least的delivery, 但是不支持exactly once的投递，具体哪个版本开始支持有点记不清了分布式文件系统除了大名鼎鼎的gfs 分布式文件系统已经走过了好几十个年头了 1990年的coda，在很多的论文中出镜率非常高，后面的fs也借鉴了coda的一些思想分布式事务&事务隔离级别 引用率很高的一篇文章 这里面也引用了下面的这篇文章中关于事务隔离级别P0，P1的引用，看之前可以先看下面这篇文章。比如，脏写，脏读，不可重复读&fuzzy读，幻读等读未提交保证了写的串行化，注意只是写的串行化（并不能保证读写的串行化，依然有可能产生脏读），下面这篇论文里面是避免了脏写的操作。如何处理写的冲突呢？ 打时间戳或者last write win的方式都是可行的 不管是怎么讲事务隔离级别，最原生的味道是这一篇，其他的文章都是咀嚼过吐出来的其中也参考了 里面阐述了很多隔离级别的标准共识算法 paxos的simple版本，原来的版本太晦涩，lamport大神自己可能发现之前写的太高深了，写了一个通俗易懂的版本 hermes 这个是精简版的raft 里面有些概念如果理解起来吃力可以看下作者的博士毕业论文 里面有download的连接，以下的几篇文章都是raft的推荐 raft 的分析文章 verdi的实现 raft一致性的分析名字服务 zk最初设计的论文，感觉比市面上的一些中文材料好懂，推荐关于consul以及名字服务的实践，medium上面有两篇比较好的文章A Practical Guide to HashiCorp Consul — Part 1 | by Velotio Technologies | Velotio Perspectives | MediumA Practical Guide To HashiCorp Consul — Part 2 | by Velotio Technologies | Velotio Perspectives | Mediumetcd(94) Introduction to etcd v3 - YouTube 一个youtube上的视频比较清楚的介绍了etcd的设计思路etcd保证了强一致性，这一点感觉和consul不太一样高可用性watchable . 这一点和zk比较像，但是consul是使用gossip进行通知的(94) Deep Dive: etcd - Jingyi Hu, Google - YouTube 讲了etcd是如何使用raft来保证一致性的应用在名字服务里面的gossip protocol开始读到这些论文一直不太理解可以应用到那些地方，后面看到consul在使用gossip来进行memship的管理，基本的原理参考了论文： ()后来发现如果cpu的负载如果过高，很可能出现误判的情况 () 这篇论文里面比较好的解决了这个问题

在1997年Karger发表的论文中首次使用了一致性哈希的术语。虽然Teradata公司在1986年开发的分布式数据中已经...