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配置windows2008分布式文件系统

配置windows2008分布式文件系统
配置windows2008分布式文件系统

需求描述:内网中有多个文件服务器,每次访问不同的文件需要输入不同的IP地址,比较麻烦,现需要将所有计算机的共享资源进行集中,在一个点上进行访问,以提高访问效率

解决方案:搭建windows2008分布式文件系统

具体步骤如下:(注意!点击图片可浏览清晰内容)

1.安装DFS

单击“开始”→“程序”→“管理工具”→“服务器管理器”

单击“角色”,添加角色

选择”文件服务器“单击“下一步”开始安装,如下图所示

单击“下一步”选择“分布式文件系统”及相关组件,单击下一步,如下图所示

选择“立即使用此向导创建命名空间”输入命名空间名称,在这里笔者使用的是系统默认的空间名称

选择“独立命名空间” ,单击“下一步"

直接单击下一步,完成向导,开始安装

完成安装后单击”关闭“按钮

2.配置DFS

首先保证有可用的共享文件夹,可以在本地,也可以在其他计算机,在这里就不再描述单击“开始”→“程序”→“管理工具”→“DFS management”,打开DFS管理器。

右击已建立的命名空间,选择“新建文件夹”

输入已建立的共享文件夹的服务器名称并选择其中的共享文件夹单击确定完成共享文件夹的添加

重复以上步骤,添加其他的共享文件夹到DFS中,完成添加后已建立的共享文件夹如下所示

3.通过客户端进行访问

在客户端输入DFS的IP地址,在输入相应具有访问共享文件夹权限的用户名和密码后即可访问

分布式汽车电气电子系统设计和实现架构

分布式汽车电气电子系统设计和实现 架构

分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里,汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口,最重要的是,它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性,但不幸的是,关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。 另外,论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学,包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司,“架构设计”对不同的人也有不同的含义,这取决于她们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面,如布线和连接器,逻辑架构定义无形系统的结构和分配,如软件和通信协议。当前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的,这导致相同一个词的意思能够完全不同,设计团队和流程也是独立的,这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。

图1:物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果,整个系统的正确功能是如此的难于实现,以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法,它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案,设计师需要新的方法,它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连,并依然允许不同的设计团队做她们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择,尽管它主要针对软件层面,即逻辑系统的设计。不过,大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表示她的设计思想。从经济上看,AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场,它使得能够创立合适的设计工具。

分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析

6苏州大学学报(工科版)第30卷 图1I-IDFS架构 2HDFS与LinuxFS比较 HDFS的节点不管是DataNode还是NameNode都运行在Linux上,HDFS的每次读/写操作都要通过LinuxFS的读/写操作来完成,从这个角度来看,LinuxPS是HDFS的底层文件系统。 2.1目录树(DirectoryTree) 两种文件系统都选择“树”来组织文件,我们称之为目录树。文件存储在“树叶”,其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别,如图2与图3所示。 一二 Root \ 图2ItDFS目录树围3LinuxFS目录树 2.2数据块(Block) Block是LinuxFS读/写操作的最小单元,大小相等。典型的LinuxFSBlock大小为4MB,Block与DataN-ode之间的对应关系是固定的、天然存在的,不需要系统定义。 HDFS读/写操作的最小单元也称为Block,大小可以由用户定义,默认值是64MB。Block与DataNode的对应关系是动态的,需要系统进行描述、管理。整个集群来看,每个Block存在至少三个内容一样的备份,且一定存放在不同的计算机上。 2.3索引节点(INode) LinuxFS中的每个文件及目录都由一个INode代表,INode中定义一组外存上的Block。 HDPS中INode是目录树的单元,HDFS的目录树正是在INode的集合之上生成的。INode分为两类,一类INode代表文件,指向一组Block,没有子INode,是目录树的叶节点;另一类INode代表目录,没有Block,指向一组子INode,作为索引节点。在Hadoop0.16.0之前,只有一类INode,每个INode都指向Block和子IN-ode,比现有的INode占用更多的内存空间。 2.4目录项(Dentry) Dentry是LinuxFS的核心数据结构,通过指向父Den姆和子Dentry生成目录树,同时也记录了文件名并 指向INode,事实上是建立了<FileName,INode>,目录树中同一个INode可以有多个这样的映射,这正是连

HDFS分布式文件系统具备的优点

HDFS分布式文件系统具备的优点 随着互联网数据规模的不断增大,对文件存储系统提出了更高的要求,需要更大的容量、更好的性能以及更高安全性的文件存储系统,与传统分布式文件系统一样,HDFS分布式文件系统也是通过计算机网络与节点相连,但也有优于传统分布式文件系统的优点。 1. 支持超大文件 HDFS分布式文件系统具有很大的数据集,可以存储TB或PB级别的超大数据文件,能够提供比较高的数据传输带宽与数据访问吞吐量,相应的,HDFS开放了一些POSIX的必须接口,容许流式访问文件系统的数据。 2. 高容错性能 HDFS面向的是成百上千的服务器集群,每台服务器上存储着文件系统的部分数据,在集群的环境中,硬件故障是常见的问题,这就意味着总是有一部分硬件因各种原因而无法工作,因此,错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标,因此,HDFS具有高度的容错性。 3. 高数据吞吐量 HDFS采用的是“一次性写,多次读”这种简单的数据一致性模型,在HDFS 中,一个文件一旦经过创建、写入、关闭后,一般就不需要修改了,这样简单的一致性模型,有利于提高吞吐量。 4. 流式数据访问 HDFS的数据处理规模比较大,应用一次需要访问大量的数据,同时这些应用一般都是批量处理,而不是用户交互式处理,应用程序能以流的形式访问数据

集。 Hadoop已经迅速成长为首选的、适用于非结构化数据的大数据分析解决方案,HDFS分布式文件系统是Hadoop的核心组件之一,保证了大数据的可靠存储,与MapReduce配合使用,可以对结构化和复杂大数据进行快速、可靠分析,从而为企业做出更好的决策,促进收入增长,改善服务,降低成本提供有力支撑!

Hadoop分布式文件系统:架构和设计

Hadoop分布式文件系统:架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误,心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)

引言 云计算(cloud computing),由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果,对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者,以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同,需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理,而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此,HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽,能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

大型电商分布式架构设计与优化

大型电商分布式架构设计与优化 本文主题为电商网站架构案例,将介绍如何从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。除具备功能需求外,还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求(架构目标)。

本文大纲: 1. 使用电商案例的原因 2. 电商网站需求 3. 网站初级架构 4. 系统容量估算 5. 网站架构分析 6. 网站架构优化 根据实际需要,进行改造、扩展、支持千万PV,是没问题的。 使用电商案例的原因 分布式大型网站,目前看主要有几类: 1.大型门户(比如网易、新浪等); 2.SNS网站(比如校内、开心网等); 3.电商网站(比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等)。

大型门户一般是新闻类信息,可以使用CDN、静态化等方式优化。而开心网等交互性比较多,可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点,比如产品详情可以采用CDN,静态化,交互性高的需要采用NoSQL等技术。因此,我们采用电商网站作为案例,进行分析。 电商网站需求 客户需求: ?建立一个全品类的电子商务网站(B2C),用户可以在线购买商品,可以在线支付,也可以货到付款; ?用户购买时可以在线与客服沟通; ?用户收到商品后,可以给商品打分和评价; ?目前有成熟的进销存系统,需要与网站对接; ?希望能够支持3~5年,业务的发展; ?预计3~5年用户数达到1000万; ?定期举办双11、双12、三八男人节等活动; ?其他的功能参考京东或国美在线等网站。 客户就是客户,不会告诉你具体要什么,只会告诉你他想要什么,我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此,下一步要进行大量的分析,结合行业以及参考网站,给客户提供方案。其它的这里暂不展开。

分布式文件系统DFS使用方法总结(超详细)

DFS使用方法总结(超详细) 使用分布式文件系统 (DFS),系统管理员可以使用户方便地访问和管理物理上分布在网络各处的文件。通过DFS,可以使分布在多个服务器上的文件如同位于网络上的一个位置一样显示在用户面前。 您可采用两种方式实施分布式文件系统:一种是独立的根目录分布式文件系统,另一种是域分布式文件系统。 独立的DFS根目录: 不使用 Active Directory。 至多只能有一个根目录级别的目标。 使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 通过服务器群集支持容错。 域DFS根目录: 必须宿主在域成员服务器上。 使它的DFS名称空间自动发布到 Active Directory 中。 可以有多个根目录级别的目标。 通过 FRS 支持自动文件复制。 通过 FRS 支持容错。 分布式文件系统 (DFS) 映射由一个DFS根目录、一个或多个DFS链接以及指向一个或多个目标的引用组成。 DFS根目录所驻留的域服务器称为主服务器。通过在域中的其他服务器上创建根目标,可以复制DFS根目录。这将确保在主服务器不可用时,文件仍可使用。因为域分布式文件系统的主服务器是域中的成员服务器,所以默认情况下,DFS映射将自动发布到 Active Directory 中,从而提供了跨越主服务器的DFS拓扑同步。这反过来又对DFS根目录提供了容错性,并支持目标的可选复制。通过向DFS根目录中添加DFS链接,您可扩展DFS映射。Windows Server 2003 家族对DFS映射中分层结构的层数的唯一限制是对任何文件路径最多使用 260 个字符。新DFS链接可以引用具有或没有子文件夹的目标,或引用整个Windows Server 2003 家族卷。 创建DFS根目录 使用DFS管理工具,您可以指定某个目标,指派它为DFS根目录。除了访问该目标外,用户还可以访问该目标的任何子文件夹。使用 Windows Server 2003 Enterprise Edition 或Windows Server 2003 Datacenter Edition 时,您可在单独计算机上作为多个DFS根目录的宿主。由于DFS Active Directory 对象的大小,大型的基于域的DFS名称空间可能会显著地增加网络传输量。因此,建议您为域根使用的DFS链接的个数少于 5000。建议在运行 Windows Server 2003 的服务器上的独立的根目录的最大名称空间为 50,000 个链接。 如何创建DFS根目录: 1.打开分布式文件系统。 2.在“操作”菜单上,单击“新建根目录”。

分布式文件系统架构设计(20201126073806)

分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.

2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5

1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System ),简称HDFS,解 决了海量数据存储的问题;实现了一个分布式计算引擎MapReduce ,解决了海量数据如何计 算的问题;实现了一个分布式资源调度框架YARN,解决了资源调度,任务管理的问题。而我 们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ,HDFS2,HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本,都是对前一个版本的架构进行了调整优 化,而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷,然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题,所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进,通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我 们的系统架构能力。 2. HDFS1

分布式文件系统架构设计

分布式文件系统架构设计

目录 1.前言 (3) 2.HDFS1 (3) 3.HDFS2 (5) 4.HDFS3 (11) 5.结语 (15)

1.前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS,解决了海量数据存储的问题;实现了一个分布式计算引擎MapReduce,解决了海量数据如何计算的问题;实现了一个分布式资源调度框架YARN,解决了资源调度,任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop重要的比较大的版本有:Hadoop1,Hadoop2,hadoop3。同时也相对应的有HDFS1,HDFS2,HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本,都是对前一个版本的架构进行了调整优化,而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷,然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题,所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进,通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2.HDFS1

最早出来投入商业使用的的Hadoop的版本,我们称为Hadoop1,里面的HDFS就是HDFS1,当时刚出来HDFS1,大家都很兴奋,因为它解决了一个海量数据如何存储的问题。HDFS1用的是主从式架构,主节点只有一个叫:Namenode,从节点有多个叫:DataNode。 我们往HDFS上上传一个大文件,HDFS会自动把文件划分成为大小固定的数据块(HDFS1的时候,默认块的大小是64M,可以配置),然后这些数据块会分散到存储的不同的服务器上面,为了保证数据安全,HDFS1里默认每个数据块都有3个副本。Namenode是HDFS的主节点,里面维护了文件系统的目录树,存储了文件系统的元数据信息,用户上传文件,下载文件等操作都必须跟NameNode进行交互,因为它存储了元数据信息,Namenode为了能快速响应用户的操作,启动的时候就把元数据信息加载到了内存里面。DataNode是HDFS的从节点,干的活就很简单,就是存储block文件块。

3种分布式文件系统

第一部分CEPH 1.1 特点 Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH,一种拟算法来分配文件的locaiton,其核心是 RADOS(resilient automatic distributed object storage),一个对象集群存储,本身提供对象的高可用,错误检测和修复功能。 1.2 组成 CEPH文件系统有三个主要模块: a)Client:每个Client实例向主机或进程提供一组类似于POSIX的接口。 b)OSD簇:用于存储所有的数据和元数据。 c)元数据服务簇:协调安全性、一致性与耦合性时,管理命名空间(文件名和 目录名) 1.3 架构原理 Client:用户 I/O:输入/输出 MDS:Metadata Cluster Server 元数据簇服务器 OSD:Object Storage Device 对象存储设备

Client通过与OSD的直接通讯实现I/O操作。这一过程有两种操作方式: 1. 直接通过Client实例连接到Client; 2. 通过一个文件系统连接到Client。 当一个进行打开一个文件时,Client向MDS簇发送一个请求。MDS通过文件系统层级结构把文件名翻译成文件节点(inode),并获得节点号、模式(mode)、大小与其他文件元数据。注意文件节点号与文件意义对应。如果文件存在并可以获得操作权,则MDS通过结构体返回节点号、文件长度与其他文件信息。MDS同时赋予Client操作权(如果该Client还没有的话)。目前操作权有四种,分别通过一个bit表示:读(read)、缓冲读(cache read)、写(write)、缓冲写(buffer write)。在未来,操作权会增加安全关键字,用于client向OSD证明它们可以对数据进行读写(目前的策略是全部client 都允许)。之后,包含在文件I/O中的MDS被用于限制管理能力,以保证文件的一致性与语义的合理性。 CEPH产生一组条目来进行文件数据到一系列对象的映射。为了避免任何为文件分配元数据的需要。对象名简单的把文件节点需要与条目号对应起来。对象复制品通过CRUSH(著名的映射函数)分配给OSD。例如,如果一个或多个Client打开同一个文件进行读操作,一个MDS会赋予他们读与缓存文件内容的能力。通过文件节点号、层级与文件大小,Client可以命名或分配所有包含该文件数据的对象,并直接从OSD簇中读取。任何不存在的对象或字节序列被定义为文件洞或0。同样的,如果Client打开文件进行写操作。它获得使用缓冲写的能力。任何位置上的数据都被写到合适的OSD上的合适的对象中。Client 关闭文件时,会自动放弃这种能力,并向MDS提供新的文件大小(写入时的最大偏移)。它重新定义了那些存在的并包含文件数据的对象的集合。 CEPH的设计思想有一些创新点主要有以下两个方面: 第一,数据的定位是通过CRUSH算法来实现的。

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图,针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计:数据存储和读取,基础服务,应用层(APP/业务/Proxy),日志监控等,下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性,采用不同的数据存储和读取方案,主要有以下几种可选方案: 1)内存型数据库。内存型的数据库,以高并发高性能为目标,在事务性方面没那么严格, 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时,也需要满足事务性,可通过 读写分离,分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle,Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问,传统的关系型数据库提供读写分离的方案, 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案;对于越来越多的海量数据,传统的数据库采用的是分库分表,实现起来比较复杂,后期要不断的进行迁移维护;对

于高可用和伸缩方面,传统数据采用的是主备、主从、多主的方案,但是本身扩展性比较差,增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题,分布式数据库HBase有一套完善的解决方案,适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由,Cache,搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题,需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置,可根据一致性Hash,维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲,使用Cache可以减轻对后端系统的压力,所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache,redis比memcache有丰富的数据操作的API,redis对数据进行了持久化,而memcache没有这个功能,因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索,搜索提示,搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx,选择搜索引擎主要考虑以下三个方面: a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索,来应对海量的数据,支持读写分离,提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器,满足以上三个方面的考虑,而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用,网站、APP等,还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域,不同的业务域有不同的集群, 可以用DNS做域名解析的分发或轮询,DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性;一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发,当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑,采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件,可用作反向代理的工具。

分布式控制系统课程设计

分布式控制课程设计 设计题目:课题八:3台电动机的顺序控制 学校:上海工程技术大学 院系:机械工程学院

二任务描述: 在现代工业生产中,电动机自动与手动正反转的设置得到了广泛的应用。设计三台电动机的顺序控制程序的原则是: (1)自动每隔离十分钟启动一台电机,中间可急停,到了八小时后都自动关闭。 (2)手动顺序启动,手动反序停止。 设计四段程序,第一段是自动顺序启动三台电机,由SB1总起T0,T1延时触发。第二段程序是到点自动停止,每个电机配备一个定时器加计数器来实现。第三段程序是手动顺序启动由SB2总起,T5,T6延时触发。第四段程序是手动反序停止由中间继电器M1.0,M1.1,M1.2线圈触发,而在第三段程序的起停保电路中用它们的常闭触点来实现。 控制任务和要求: (1)启动操作:按启动按钮SB1,电动机M1启动,10s后电动机M2自动启动,又经过8s,电动机M3自动启动。 (2)停车操作:按停止按钮SB2,电动机M3立即停车;5s后,电动机M2自动停车;又经过4s,电动机M1自动停车。 (3)要求启动时,每隔10min依次启动1台,每台运行8h后自动停车。在运行中可用停止按钮将3台电动机同时停机。 三电动机及其PLC控制器的介绍 1.系统设计功能 1)电路设计 本课题的三台电动机应满足以下要求 (1)自动时,当第二台电动机延时启动时,不关闭第一台电动机。当第三台电动机延时启动时,不关闭第一,第二台电动机。且三者自各自启动就开始计数器计时,准备 关闭。 (2)用急停按钮使三台电动机同时停移,但时间必须在自动停止时间范围内。 (3)手动时,当第二台中动机延时启动时,必须等三台电动机按顺序都启动后才可以按下手动反序停止按钮,使他们各自停止。 2)主电路设计 由三台电机组成,启动电路由自动开关QF0.,接触器KM0-KM3.热继电器FR1-FR3各台电

主流分布式系统架构分析

主流分布式系统架构分析 主流分布式---系统架构分析

目录 一、前言 (3) 二、SOA架构解析 (3) 三、微服务( Microservices )架构解析 (7) 四、SOA和微服务架构的差别 (9) 五、服务网格( Service Mesh )架构解析 (9) 六、分布式架构的基本理论 ......................................................................................... 1 1 七、分布式架构下的高可用设计 (15) 八、总结 .......................................................................................................... 1 9

、八、 、 》 本文我们来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中,SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构,而且目前服务网格的 概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。 、SOA架构解析 SOA全称是:Service Oriented Architecture ,中文释义为"面向服务的架构",它是一种设计理念,其中包含多个服务,服务之间通过相互依赖最终提供一系列完整的功能。各个服务通常以独立 的形式部署运行,服务之间通过网络进行调用。架构图如下:

Appl 跟SOA 相提并论的还有一个 ESB (企业服务总线),简单来说ESB 就是一根管道,用来连接各个服 务节点。 ESB 的存在是为了集成基于不同协议的不同服务, ESB 做了消息的转化、解释以及路由的工 作,以此来让不 同的服务互联互通;随着我们业务的越来越复杂, 会发现服务越来越多,SOA 架构下, 它们的调用关系会变成如下形式: App 2 App 6 App 3 App 4

分布式文件系统设计方案

分布式文件系统(DFS)解决方案 一“分布式文件系统(DFS)”概述 DFS并不是一种文件系统,它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS),使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS,可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时,就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。 例如,如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上,您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下,这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。 二部署使用“分布式文件系统(DFS)”的原因 ●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上; ●大多数用户都需要访问多个共享文件夹; ●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况; ●用户需要对共享文件夹的不间断访问;

●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点; ●用户访问共享文件需要权限。 三“分布式文件系统(DFS)”类型 可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统: 1.作为独立的分布式文件系统。 ●不使用Active Directory。 ●至多只能有一个根目录级别的目标。 ●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 ●通过服务器群集支持容错。 2.作为基于域的分布式文件系统。 ●必须宿主在域成员服务器上。 ●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。 ●可以有多个根目录级别的目标。 ●通过FRS 支持自动文件复制。 ●通过FRS 支持容错。 四分布式文件系统特性 除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外,还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间,该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于

分布式系统架构设计

本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁,曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验,当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站,目前她的主要研究方向是SaaS(软件即服务)应用程序和云计算(如大家所说的大数据)。 本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容,在此翻译并分享给大家。 开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分,随着这些网站的逐步壮大,他们的网站架构和一些指导原则也开放在开发者们的面前,给予大家切实有用的指导和帮助。 这篇文章主要侧重于Web系统,并且也适用于其他分布式系统。 Web分布式系统设计的原则 构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底是指什么?在最初,仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。 和大多数事情一样,当构建一个Web服务时,需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及学会权衡,会给你带来更加明智的决策。下面是设计大型Web系统时,需要注意的一些核心原则: ?可用性 ?性能 ?可靠性 ?可扩展 ?易管理 ?成本 上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而,它们也可能彼此相左,例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子:选择地址容量,仅通过添加更多的服务器(可伸缩性),这个可能以易管理(你不得不操作额外的服务器)和成本作为代价(服务器价格)。 无论你想设计哪种类型的Web应用程序,这些原则都是非常重要的,甚至这些原则之间也会互相羁绊,做好它们之间的权衡也非常重要。 基础

7种分布式文件系统介绍

FastDFS (7) Fastdfs简介 (7) Fastdfs系统结构图 (7) FastDFS和mogileFS的对比 (8) MogileFS (10) Mogilefs简介 (10) Mogilefs组成部分 (10) 0)数据库(MySQL)部分 (10) 1)存储节点 (11) 2)trackers(跟踪器) (11) 3)工具 (11) 4)Client (11) Mogilefs的特点 (12) 1. 应用层——没有特殊的组件要求 (12) 2. 无单点失败 (12) 3. 自动的文件复制 (12) 4. “比RAID好多了” (12) 5. 传输中立,无特殊协议 (13) 6.简单的命名空间 (13) 7.不用共享任何东西 (13) 8.不需要RAID (13)

9.不会碰到文件系统本身的不可知情况 (13) HDFS (14) HDFS简介 (14) 特点和目标 (14) 1. 硬件故障 (14) 2. 流式的数据访问 (14) 3. 简单一致性模型 (15) 4. 通信协议 (15) 基本概念 (15) 1. 数据块(block) (15) 2. 元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode) . 16 2.1这些结点的用途 (16) 2.2元数据节点文件夹结构 (17) 2.3文件系统命名空间映像文件及修改日志 (18) 2.4从元数据节点的目录结构 (21) 2.5数据节点的目录结构 (21) 文件读写 (22) 1.读取文件 (22) 1.1 读取文件示意图 (22) 1.2 文件读取的过程 (23) 2.写入文件 (24) 2.1 写入文件示意图 (24)

典型分布式文件系统概述

分布式文件系统概述(一) 杨栋 yangdonglee@https://www.wendangku.net/doc/8b5396384.html, 2006-12 摘要 文件系统是操作系统用来组织磁盘文件的方法和数据结构。传统的文件系统指各种UNIX平台的文件系统,包括UFS、FFS、EXT2、XFS等,这些文件系统都是单机文件系统,也称本地文件系统。随着网络的兴起,为了解决资源共享问题,出现了分布式文件系统。分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。本文1简要回顾了本地文件系统,然后按照发展例程大致介绍了2006年之前各时期主要的分布式文件系统,最后从设计目标、体系结构及关键技术等方面比较了各个分布式文件系统的异同。目前很火的Hadoop文件系统、S3文件系统都是从NFS等早期文件系统一步步演化而来的,了解分布式文件系统的历史,有助于大家更加深刻地领会分布式文件系统的精髓。 1本文写于2006年底,借鉴了别人的大量资料,目的是为了与同学们分享分布式文件系统的发展史。笔者在硕士期间跟随中科院计算所的孟老师、熊老师和唐荣锋进行分布式文件系统的研究和开发。分布式文件系统源远流长,本文只是选择了其发展史上的部分实例进行简单描述,由于笔者水平十分有限,错误之处难免很多,各位同学发现问题之后麻烦回复邮件到yangdonglee@https://www.wendangku.net/doc/8b5396384.html,,我会尽全力完善,或者请各位同学自行修正。笔者目前在百度进行云计算方面的研究和开发,希望有兴趣的同学一起进行探讨。

目录 1.引言 (5) 2.本地文件系统 (5) 2.1FFS (6) 2.2LFS (6) 2.3Ext3 (7) 3.分布式文件系统 (7) 3.1 发展历程 (7) 3.2分布式文件系统分类 (8) 3.2.1 实现方法 (8) 3.2.2研究状况 (8) 3.3 NFS (9) 3.3.1概述 (9) 3.3.2 体系结构 (9) 3.3.3 通信机制 (10) 3.3.4进程 (10) 3.3.5 命名 (10) 3.3.6 同步机制 (11) 3.3.7 缓存和复制 (11) 3.3.8 容错性 (12) 3.3.9 安全性 (13) 3.4 AFS、DFS、Coda和InterMezzo (13) 3.5 SpriteFS和Zebra (14) 3.6xFS (16) 3.6.1 概述 (16) 3.6.2 体系结构 (16) 3.6.3 通信 (16) 3.6.4 进程 (17) 3.6.5 命名 (18) 3.6.6 缓存 (19)

常见的分布式文件系统

常见的分布式文件系统有,GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务。 Google学术论文,这是众多分布式文件系统的起源 ================================== Google File System(大规模分散文件系统) MapReduce (大规模分散FrameWork) BigTable(大规模分散数据库) Chubby(分散锁服务) 一般你搜索Google_三大论文中文版(Bigtable、 GFS、 Google MapReduce)就有了。做个中文版下载源:https://www.wendangku.net/doc/8b5396384.html,/topics/download/38db9a29-3e17-3dce-bc93-df9286081126 做个原版地址链接: https://www.wendangku.net/doc/8b5396384.html,/papers/gfs.html https://www.wendangku.net/doc/8b5396384.html,/papers/bigtable.html https://www.wendangku.net/doc/8b5396384.html,/papers/mapreduce.html GFS(Google File System) -------------------------------------- Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节,但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。 下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。

Hadoop分布式文件系统:架构和设计

目录 2.5 “移动计算比移动数据更划算” ........................................................................................... 四、文件系统的名字空间(namespace)........................................................................................... 一、引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错

性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。这个项目的地址是。 二、前提和设计目标 2.1 硬件错误 硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成,每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的,而且任一组件都有可能失效,这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。 2.2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同,需要流式访问它们的数据集。H DFS的设计中更多的考虑到了数据批处理,而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量。POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。为了提高数据的吞吐量,在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。 2.3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此,HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽,能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的H DFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 2.4 简单的一致性模型 HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题,并且使

分布式文件系统、集群文件系统、并行文件系统

分布式文件系统、集群文件系统、并行文件系统,这三种概念很容易混淆,实际中大家也经常不加区分地使用。总是有人问起这三者的区别和联系,其实它们之间在概念上的确有交叉重叠的地方,但是也存在显著不同之处。分布式文件系统自然地,分布式是重点,它是相对与本地文件系统而言的。分布式文件系统通常指C/S架构或网络文件系统,用户数据没有直接连接到本地主机,而是存储在远程存储服务器上。NFS/CIFS是最为常见的分布式文件系统,这就是我们说的NAS系统。分布式文件系统中,存储服务器的节点数可能是1个(如传统NAS),也可以有多个(如集群NAS)。对于单个节点的分布式文件系统来说,存在单点故障和性能瓶颈问题。除了NAS以外,典型的分布式文件系统还有AFS,以及下面将要介绍的集群文件系统(如Lustre, GlusterFS, PVFS2等)。集群文件系统集群主要分为高性能集群HPC(High Performance Cluster)、高可用集群HAC(High Availablity Cluster)和负载均衡集群LBC(Load Balancing Cluster)。集群文件系统是指协同多个节点提供高性能、高可用或负载均衡的文件系统,它是分布式文件系统的一个子集,消除了单点故障和性能瓶问题。对于客户端来说集群是透明的,它看到是一个单一的全局命名空间,用户文件访问请求被分散到所有集群上进行处理。此外,可扩展性(包括Scale-Up和Scale-Out)、可靠性、易管理等也是集群文件系统追求的目标。在元数据管理方面,可以采用专用的服务器,也可以采用服务器集群,或者采用完全对等分布的无专用元数据服务器架构。目前典型的集群文件系统有SONAS, ISILON, IBRIX, NetAPP-GX, Lustre, PVFS2, GlusterFS, Google File System, LoongStore, CZSS等。并行文件系统这种文件系统能够支持并行应用,比如MPI。在并行文件系统环境下,所有客户端可以在同一时间并发读写同一个文件。并发读,大部分文件系统都能够实现。并发写实现起来要复杂许多,既要保证数据一致性,又要最大限度提高并行性,因此在锁机制方面需要特别设计,如细粒度的字节锁。通常SAN 共享文件系统都是并行文件系统,如GPFS、StorNext、GFS、BWFS,集群文件系统大多也是并行文件系统,如Lustre, Panasas等。如何区分?区分这三者的重点是分布式、集群、并行三个前缀关键字。简单来说,非本地直连的、通过网络连接的,这种为分布式文件系统;分布式文件系统中,服务器节点由多个组成的,这种为集群文件系统;支持并行应用(如MPI)的,这种为并行文件系统。在上面所举的例子中也可以看出,这三个概念之间具有重叠之处,比如Lustre,它既是分布式文件系统,也是集群和并行文件系统。但是,它们也有不同之处。集群文件系统是分布式文件系统,但反之则不成立,比如NAS、AFS。SAN文件系统是并行文件系统,但可能不是集群文件系统,如StorNext。GFS、HDFS之类,它们是集群文件系统,但可能不是并行文件系统。实际中,三者概念搞理清后,分析清楚文件系统的特征,应该还是容易正确地为其划分类别的。

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