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几个典型场景的系统设计解决方案

1.分布式系统的GFS、MapReduce和Bigtable (1)GFS一致性模型 GFS一致性模型是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。 它运行于廉价的普通硬件上,提供容错功能。现在开源界有HDFS(Hadoop Distributed File System)。 (2)MapReduce MapReduce是针对分布式并行计算的一套编程模型。最大的优点是编程接口简单,自动备份(数据默认情况下会自动备三份),自动容错和隐藏跨机器间的通信。在Hadoop中,MapReduce作为分布计算框架,而HDFS作为底层的分布式存储系统,但MapReduce不是与HDFS耦合在一起的,完全可以使用自己的分布式文件系统替换掉HDFS。当前MapReduce有很多开源实现,如Java实现Hadoop MapReduce,C++实现Sector/sphere等。 (3)Bigtable BigTable是用来存储结构化数据的,是非关系型数据库,是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。Bigtable的设计目的是快速且可靠地处理PB级别的数据,并且...

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