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傳統(tǒng)大數據的三種架構？
傳統(tǒng)大數據存儲系統(tǒng)通常有以下三種架構：
1. 單機存儲架構：這種架構使用單個服務器來存儲和處理大數據。它通常包括一個主服務器和多個從服務器，主服務器負責數據的輸入、處理和管理，而從服務器用于存儲數據和執(zhí)行計算任務。單機存儲架構適用于小規(guī)模的數據存儲和處理需求，但在面對大規(guī)模數據和高并發(fā)訪問時可能存在性能瓶頸。
2. 分布式存儲架構：這種架構將數據分布在多個服務器上，以實現(xiàn)數據的分片存儲和并行處理。每個服務器都負責存儲和處理一部分數據，通過分布式文件系統(tǒng)或分布式數據庫管理數據的分布和訪問。分布式存儲架構可以提供更高的數據處理能力和可擴展性，適用于大規(guī)模的數據存儲和處理需求。
3. 多層存儲架構：這種架構將數據分為多個層級，并根據數據的訪問頻率和重要性將其存儲在不同的介質上。通常包括快速存儲層（如內存或固態(tài)硬盤）用于存儲熱數據，以及較慢的存儲層（如磁盤）用于存儲冷數據。多層存儲架構可以在滿足性能需求的同時節(jié)省存儲成本，提高數據的訪問效率。
這些傳統(tǒng)大數據存儲系統(tǒng)架構各有優(yōu)缺點，選擇適合的架構取決于具體的數據存儲和處理需求，以及預算和性能要求。近年來，隨著云計算和分布
關于這個問題，傳統(tǒng)大數據的三種架構分別是：
1. 批處理架構（Batch Processing Architecture）：批處理架構是最常見的大數據架構之一，它通過將大量數據一次性加載到內存中進行處理和分析。這種架構適用于對數據進行離線分析，處理時間可以比較長，但可以處理大規(guī)模的數據集。典型的批處理架構包括Hadoop MapReduce和Apache Spark。
2. 流處理架構（Stream Processing Architecture）：流處理架構是一種實時處理大數據的架構，它可以對數據進行連續(xù)的實時處理和分析。與批處理不同，流處理可以在數據到達時立即進行處理，適用于需要實時響應和即時決策的應用場景。常見的流處理架構包括Apache Flink和Apache Kafka Streams。
3. 交互式查詢架構（Interactive Querying Architecture）：交互式查詢架構是一種用于快速查詢和分析大規(guī)模數據集的架構。它通常使用分布式數據庫或數據倉庫來存儲和管理數據，并提供快速的查詢和分析功能。交互式查詢架構適用于需要快速查詢和分析數據的應用場景，如數據探索、數據可視化和業(yè)務智能。常見的交互式查詢架構包括Apache Hive和Apache Impala。如何做到兩臺服務器之間的數據備份？
這個要根據不同情況具體分析，有幾種方案參考：
數據庫A和數據庫B是建立在兩臺獨立的數據庫服務器上，那么采用dblink方式是一種可行的方式，存在兩個數據同步過程：
一、數據庫A正常運行的時候需要將數據同步到備用庫即數據庫B；
二、數據庫A不正常的時候啟用數據庫B，在數據庫A恢復正常之前的數據更新都發(fā)生在數據庫B，那么需要將數據庫B的數據同步給數據庫A。
第一種方式：前提是數據庫A和數據庫B本地網是24小時互通的同時對數據同步實時性有比較高的要求，那么可以建立DBLINK，在兩個庫都建觸發(fā)器，不管當前在哪個庫發(fā)生數據更新的時候實時同步數據到目標數據庫；
第二種方式：如果數據同步的實時性要求不高，則可以通過定制存儲過程的方式（給兩個庫的數據表加時間戳或者更新標志，）定時同步數據；
第三種方式：通過給兩個數據庫的數據表加更新標志字段，以第一種方式為主以滿足實時性的要求，以第二種方式為輔彌補可能存在的觸發(fā)器執(zhí)行更新未成功的情況。
以上的方案都是從數據層面所做的處理，對于數據實時同步還是會存在一定的風險，那么雙機熱備應該說是最好的選擇了。
新聞名稱：傳統(tǒng)大數據的三種架構？數據服務器種類
標題路徑：http://www.dlmjj.cn/article/dpgoces.html
