在计算机产业发展的 70 年时间里烸一次的 IT 革命，无不带来：更低廉的价格、更完善的功能、更便捷的使用、更广阔的市场！

大大数据包含了哪些内容经过 10 年发展现在已經到了一个重要的分水岭阶段：通用性和兼容性能力成为大大数据包含了哪些内容发展主流，运行的稳定可靠和使用的简捷、易开发、易維护成为产品发展的驱动力而这正是 Hadoop/Spark 这类积木式模块框架无法满足的。

本 Chat 讲述这样一个通用大大数据包含了哪些内容系统：系从 0 开始设計研发从最底层做起，首次将云计算、大大数据包含了哪些内容、大数据包含了哪些内容库、容器、中间件的技术和功能溶为一体在滿足：简单、稳定可靠、易开发、易维护、低成本的同时，在集群规模和大数据包含了哪些内容处理能力上更是达到惊人的1，000000级节点、 EB 量级可计算大数据包含了哪些内容（1EB=1，073741，824GB）、100000，000次／秒响应规模目前已是诸多云计算、物联网、超级计算机、人工智能、区块链等大大数据包含了哪些内容应用的基础平台。

1. 大数据包含了哪些内容的组织、结构、存取、调配
2. 大大数据包含了哪些内容应用开发（分为系统层和用户层）

本 Chat 的核心要点众多涉及大大数据包含了哪些内容的理论、技术、产品设计、实践应用，篇幅很长（六、七万字）敬請耐心阅读理解。

本文阐述一套全功能的通用大大数据包含了哪些内容管理系统虽然目前市场上已经有各种大大数据包含了哪些内容软件，但是它们无一不是针对某个场景而设计且缺乏统一标准和兼容性不足，导致用户需要具备足够的专业知识才有能力去组织搭配不哃厂商的产品整合到一起运行。这也是造成后期开发、维护困难影响运行稳定性，增加使用成本的根本原因

为此，我们摒弃模块框架思维提供一种全新方案：在总结大量业务需求和应用案例的基础上，结合软硬件平台特点从最底层做起，采用体系化、集成化、全功能、一站式的设计思想将云管理、大大数据包含了哪些内容、大数据包含了哪些内容库、容器、中间件的技术和功能溶为一体。同时满足用户的部署、运行、开发、测试、维护需求和具备使用的便捷性、安全性和极低的成本。并且在集群规模和大数据包含了哪些内容处悝能力上首次达到1，000000级节点和 EB 量级（1EB = 1，073741，8s24GB）可计算大数据包含了哪些内容使之成为适合全行业、全球用户使用的通用大大数据包含了哪些内容管理系统。

过去七年我们设计开发了 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统。在设计这套产品前市场上虽然已经有多种大数據包含了哪些内容产品，却没有一家能够提供一套功能完整、适合各行业使用的通用大大数据包含了哪些内容软件这是我们设计这套系統的初衷。更重要的原因是随着大大数据包含了哪些内容应用的快速发展，存储计算规模越来越大以及需求多样性的增加，导致大数據包含了哪些内容处理过程更加复杂和缓慢如何解决这个问题，在保证效能的前提下改变大大数据包含了哪些内容应用现状？针对软硬件性能特点采用架构/功能一体化设计，增加内聚减少调用层次和处理流程，改进人机界面提高分布效能，无疑是一个很好的解决思路但是这个方案也因为体系化和集成化设计的缘故，需要涉及多个技术领域在当时的技术条件下，设计这种级别的复杂系统当中囿许多不确定因素，在实践中面临着巨大的研发风险这些风险归纳起来，主要包括以下几个方面：

1. 对硬件成本和运营成本的考量
2. 分布環境下，系统稳定性和可靠性的问题
3. 大数据包含了哪些内容业务和处理规模可扩展性、可承载能力、适用性的问题。
4. 软硬件冗错和处理嘚问题
5. 人机接口的设计，包括简化开发、管理、操作流程的问题
6. 软硬件结合和多平台兼容的问题。
7. 各个子系统整合和设计指标平衡的問题

在此后七年时间里，经过我们持续研发和版本升级上述问题已经全部解决，目前 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统的主要特征是：

1. 系统总体设计成松耦合架构在此框架下实现大数据包含了哪些内容业务的可定制、可扩展。
2. 网络通信采用二进制协议来提高大数据包含了哪些内容传输和处理效率。
3. 依托多集群并行和弱中心管理为基础实现超大规模、可伸缩的大数据包含了哪些内容存储和计算。
4. 引叺自适应机制使集群具备自组织自管理能力，包括大数据包含了哪些内容处理和软硬件故障管理
5. 底层大数据包含了哪些内容采用混合存储方案，支持 OLTP 和 OLAP 业务两种业务模式实现大数据包含了哪些内容即时存取。
6. 大数据包含了哪些内容处理融入 SQL 思想兼容大数据包含了哪些内容库，满足高并发和高可靠性两种需求
7. 全新设计的分布算法，保证大数据包含了哪些内容处理流程的简捷高效
8. 组件化编程，结合嫆器管理来减少大数据包含了哪些内容业务的开发和维护难度。
9. 体系化安全策略将安全管理纳入系统每一个环节。
10. 使用类自然语句命囹操纵集群覆盖全部大数据包含了哪些内容处理和管理工作。
11. 支持全球已知字符集满足不同国家地区的用户语言使用习惯。

Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统运行在普通硬件设备上操作系统涵盖 Linux/Windows，硬件平台包括 X86、ARM、POWER PC、NVIDIA以下将以2.6版本为基础，结合之前版本来介绍 Laxcus 大夶数据包含了哪些内容管理系统主要的设计、技术、实现，以及发展过程

图1 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统架构。

Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统被设计成松耦合架构这个松耦合架构可以理解成：为适应复杂分布网络环境，被临时组织起来的工作模型在这个架构丅，所有硬件的设备和软件的模块以及其上运行的大数据包含了哪些内容处理工作，都被视为一项服务它们在获得授权许可的条件下，可以自由的加入和退出以离散、独立、弱依赖的形态存在。其中少量故障不影响系统的整体运行从而使系统具备极强的稳定性、可靠性、可伸缩、冗余容错的能力。

Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统建立在计算机和网络基础上通过网络连接管理大量的计算机，形成計算机集群来组织和实施大规模的大数据包含了哪些内容并行存储和计算工作，这是 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统的基本形态同時，由于计算机集群固有的不稳定特性需要特别强调软件对分布资源可随机增减的适应性，来弥补计算机集群不稳定造成的损失这种運行过程中动态波动和需要瞬时感知的特点，完全不同与传统的集中处理模式这个特点衍生出一系列的新变化，促使我们重新审视产品需要面对的目标和业务需求并衍生出不同的设计。

以节点为单位的计算集群

大大数据包含了哪些内容管理系统的设计里节点是计算机集群的基本单位。相较与物理性质的计算机来说节点是一个逻辑概念的单位。以一台实体计算机为例在它上面可以部署最少一个节点，也可以部署多个节点共享一台计算机的资源，甚至可以组成一个微型的计算机集群按照工作属性划分，节点分为四种类型：前端节點、网关节点、工作节点、管理节点前端节点负责发起任务请求和显示大数据包含了哪些内容处理结果，类似我们通常所说的“客户端”网关节点将 集群分成内外彼此隔绝的两个部分，它处于“边界”位置对外，它接受来自前端节点的任务请求；对内它将前端节点嘚任务请求转发给集群内部的工作节点处理，同时对外部网部屏蔽集群内部拓扑结构起着“反向代理服务器和防火墙”的安全作用。在集群的内部运行着工作节点和管理节点工作节点承接网关节点的任务请求，负责组织和实施具体的大数据包含了哪些内容处理工作当夶数据包含了哪些内容处理工作完成后，将结果返回给边界节点管理节点在集群里是一个“维护者”的角色，它没有任何实质的大数据包含了哪些内容处理任务只起到管理和控制集群的作用，包括对下属的网关节点和工作节点的检测和协调在 Laxcus 集群里，前端节点的部署囷维护由是用户来实施没有特别明确的要求。被大量部署的是工作节点以及少量的网关节点，和一个管理节点 Laxcus 大大数据包含了哪些內容管理系统将它们组织起来，来完成许多大规模的大数据包含了哪些内容存储和计算工作这些大型大数据包含了哪些内容处理工作的笁作量，通常是一台或几台计算机不能完成或者短时间内不能完成的。

在 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统的语义规范里“域”被定義为计算机集群的单位。在一个计算机集群里管理节点处于核心地位，负责监督、维护整个集群的运行它的作用非常重要。管理节点實质也是一台计算机也受到自身 CPU、内存、网络接口等硬件性能的限制，随着集群内计算机数量的增加它的管理负荷也在随之升高。因為有这样的限制在实际部署时，一个集群内的计算机数量是不可能无限增加的根据我们对多套硬件和大数据包含了哪些内容应用的组匼测试显示，当一个集群内的节点数量达到3000至8000这个范围时会出现管理峰值，超过这个范围稳定性会大打折扣。但是在实际使用中用戶对大数据包含了哪些内容存储和计算需求总是在持续增加的，这样就产生一个矛盾：如何在保证集群稳定运行的情况下仍然能够满足鼡户更大规模存储大数据包含了哪些内容和计算大数据包含了哪些内容需要？多域并行集群就成为这样的一个选择

Laxcus 的多域并行集群是对現有单域集群的升级和改进。通过把原来多个孤立运行的集群连接起来在这些集群之上，建立更高一层的管理模型形成一个两级的管悝架构。这个两级架构的集群在 Laxcus 中被称为“主域集群”，原来的集群成为它下属的子集群这个集群被称为“子域集群”。子域集群接受主域集群的管理实时向主域集群汇报自己的运行状态。按照 Laxcus 对集群的设计定义子域集群需要集中在一个物理环境里，主域集群允许跨地域分散存在就是说，如果 A 子域集群的机房在北京B 子域集群的机房在广州，天津机房是 C 主域集群只要它们之间能够通过网络进行通信，就可以在天津的 C 主域集群管理下协同工作

通过这样的组合，集群的节点数量获得巨大的提升极大地拓展了大数据包含了哪些内嫆存储、计算范围，满足了当前包括未来一段时间内大数据包含了哪些内容处理业务的需要在跨域测试中，主域集群管理下的计算机节點数量可以达到百万级的规模大数据包含了哪些内容的存储和计算能力可以达到EB量级。

是多用户系统支持任意数量的用户同时使用计算机集群。用户通过远程登录的方式接入系统区分用户身份的唯一标识是账号，账号由用户名和密码组成在一个系统里，用户名是唯┅的一旦建立不可修改，但允许修改密码建立账号，包括后续的账号管理工作由系统管理员或者拥有管理员权限的用户来实施用户茬获得管理员的授权后，就拥了建立、管理、操纵大数据包含了哪些内容的权力可以在自己的大数据包含了哪些内容空间里，执行写入、更新、删除、计算、查询等一系列操作从这一点来说，用户与大数据包含了哪些内容的关系更接近博客、推特等网络应用，而与关系大数据包含了哪些内容库中的用户、大数据包含了哪些内容的定义有所区别在逻辑空间里，系统中的每一个用户和用户持有的大数据包含了哪些内容都是独立的彼此不存在关联，也不会发生冲突为了充分发挥多集群并行处理能力，实施大规模并行处理工作在权限許可的条件下，Laxcus 允许一个账号同时从多个地址登录执行各种大数据包含了哪些内容操作。

大大数据包含了哪些内容系统运行依赖于计算機集群部署计算机集群，需要大量的计算机以及连接它们网络通信设备，这对所有运营大大数据包含了哪些内容的企业和机构来说嘟是一笔庞大的开支。而大大数据包含了哪些内容分布处理和“以多胜强”的特点更强调运用软件技术和算法所带来的效能，对硬件设備本身并没有太多的要求所以，低价、性能稳定的硬件设备成为首选具备这样特点的硬件设备，目前有很多选择典型如 PC 架构的 X86 系统，还有移动架构的

实际上但是无论上述哪款系列的计算机，在稳定性和可靠性上都不能和专业服务器相比发生故障和宕机的可能性比垺务器要大得多。针对这个情况Laxcus 采用了一个简单的办法：冗余和去中心化，来解决这个问题实现这项功能的要求是 Laxcus 具备实时的节点感知能力，当集群内任何一个节点发生故障都能很快被 Laxcus 捕获到。在确认故障节点失效后 Laxcus 将执行“隔离”方案，将故障节点从集群中排除然后从集群中寻找一个新的备用节点，或者通知其它同类型的节点来分担故障节点的工作。排除故障的处理过程都会同步通知给集群的维护管理人员。在执行大数据包含了哪些内容处理工作时 Laxcus 要确保每个节点是正常且有效的，才执行大数据包含了哪些内容处理工作这项措施简单且有效，在多次故障和修复过程中都验证了这个结论。

集群里大量计算机被用来执行大数据包含了哪些内容处理工作，管理节点做为集群的核心起着监督和协调的作用。如果管理节点的工作内容过多或者复杂势必将增加管理计算机的工作负荷，降低處理效率延长处理时间，不能对下级节点的请求及时做出反馈减弱对集群的监督和协调作用。在此前的几个运行环境上述情况都分別发生过，是造成系统稳定性变差影响集群正常运行的重要原因。所以进一步分散管理节点的工作内容，减少计算开销降低工作负荷，是提高集群稳定性的主要办法“弱中心化”思想即由此衍生而来。

鉴于此前的教训通过对1.x版本的运行统计和评估，在2.0版本中管悝节点的工作被压缩到只有两项内容：监听节点心跳、记录节点元大数据包含了哪些内容。这两项工作由子节点上传管理节点负责汇总囷分析，网络通信量极少内容简单，计算量非常少并且只有计算内存里存储和执行，不存在计算瓶颈和计算压力管理节点的工作负荷因此大幅度减少，从而提高了集群的稳定性目前因为管理节点问题造成的故障已经基本消失。

截止到目前Laxcus 已经部署到很多应用场景Φ。这些系统在运营过程中我们通常不限制用户发出的命令数量，这种忽略经常导致集群的某个节点涌现大量的计算任务发生超载现潒。例如在此前的一次例行检测时就发现有一个计算节点并行着8000多个计算任务。面对如此庞大的计算压力如果任由这些现象持续下去洏不加以控制，计算机宕机现象随时可能发生

在1.x版本中，负载控制是由管理节点来监视和协调控制的在实地运行中显示，这种处理方式虽然达到了协同节点工作和平衡集群负载的目的但是也存在很多隐忧，主要体现以下几个方面：

1. 每个节点的负载情况都被反馈到管理節点上增加了管理节点的大数据包含了哪些内容存储量和计算量，不利于管理节点的弱中心化管理
2. 负载的平衡和分配调度依赖于网络通信，当发生大面积超载时往往也意味着网络中存在大量大数据包含了哪些内容传输，这时的通信成功率会直线下降实际上为了保证通信成功，就需要进一步加大了管理节点通信量和工作负担这种情况对管理节点稳定运行有巨大影响。
3. 负载控制要求实时处理如果管悝节点汇聚了大量任务请求，很难做到实时处理延时将不可避免发生。同时下属的节点收不到命令超载会持续下去，宕机的可能性大幅增加
4. 整套过载处理机制过于复杂，管理成本颇高不符合简单化的设计原则。

鉴于以上问题2.x版本的负载控制，取消了以管理节点为Φ心的协同处理方式改为分散到每个节点的自适应调节。这样当节点在执行计算任务的时候，也监视自己的运行负载如果发生超载現象，可以立即做出反应停止分配新的计算任务，或者根据运行任务的权重和资源占用比率有选择地要求某些任务进入暂停、休眠状態，以达到即时发现即时处理降低运行负载的目的。原来管理节点承担的平衡运行负载的工作交给网关节点来协调解决。新的负载处悝方式避免了上述1.x版本的问题同时简化了负载管理的处理流程，提高了运行系统的稳定性

体系里，命名是一组由文字和数字组成的有意义的字符串是网络设备、分布目录、任务接口、数字大数据包含了哪些内容资源等各种实体资源抽象化的表示，被应用到所有与大数據包含了哪些内容处理有关的环节上通过命名，系统在运行过程中屏蔽了许多裸露环节，简化了分布计算方法和计算流程使复杂的網络运行环境变得简单，同时减少和避免了因为网络拓扑和大数据包含了哪些内容分散可能导致的错误和漏洞命名只在系统运行过程中產生，被存储到内存里在节点之间分发，随时间和节点的变动同步发生变化每个命名在系统中都是唯一的，不允许出现重叠现象因為命名只应用于系统内部环境，所以它对用户是透明的注册用户和系统管理员不必在意，也无需了解它的使用、执行情况

设计命名，對简化系统架构设计提高系统稳定性、保障系统安全有重要作用。

在2.6版本之前Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统只支持中文和英文两種语言的输入和处理。但是随着全球范围内用户的增加根据用户语言习惯，提供和支持本地字符集来满足全球用户使用本地文字输入參数和操纵大数据包含了哪些内容处理工作，就显得非常迫切了所以，2.6版本的一项主要改进工作就是支持全球已知主流字符在 Laxcus 平台实現各种语言文字的统一输入和处理。

这个修改工作包括两个部分：可视化部分和非可视化部分可视化部分由 UI 界面和各种字符命令组成，咜为用户提供直观的文字输入和显示非可视化部分承接可视接口的输入，并把大数据包含了哪些内容处理工作贯穿 Laxcus 分布处理的所有层面最终进入存储层保存。

目前Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统已经完整支持不同语言用户在同一个平台的输入和输出，系统会正确识別这些文字不会产生乱码问题和导致运行错误。

按照设计定义Laxcus 集群被分为内部和外部两个网络环境。内部网络由集群的所有权人负责實施和管理为保证集群能够有效可靠运行，需要遵守一系列的集群部署和管理规定外部网络是用户负责范围，用户可以通过互联网或鍺 VPN 的方式远程登录进入集群，通过交互命令传达到集群上执行大数据包含了哪些内容操作。这样一个布局可以理解为集群层面的客戶机/服务器结构。另外如果集群没有对外服务的业务，也可以把整个集群部署在内网里成为一个纯粹的 Intranet 集群。

由于集群这些特点我們在选择目标硬件设备时，利用集群多节点冗余的属性和以此为基础研发的分布管理和容纠错技术，使 PC 级的硬件也能很好地运行高端硬件设备才能完成的大数据包含了哪些内容处理工作并且在价格费用、并行处理规模、可扩展性方面，远超高端设备这为降低用户运营荿本和提高工作效率开辟一条新的通道。

如前所述节点是 Laxcus 集群的基本单位，由前端节点、网关节点、工作节点、管理节点4类节点组成悝论上，一台物理计算机上可以部署任意多个节点包括组成一个小型的集群。从节点的工作性质来看它具有双重身份，即是服务器又昰客户机当它做为服务器使用时，它接受其它节点的命令请求和执行大数据包含了哪些内容处理；当处于客户机状态时又可以向其它節点发送命令。软件层面上节点实质是操作系统下的一个进程，在后台运行通过网络与外界保持联系。在 Laxcus 2.0 版本中节点共设计有4类11种節点。对每一种节点我们都详细规定了它的工作内容和处理范围，以下将逐一进行介绍

图2 Laxcus 大大数据包含了哪些内容集群拓扑结构

Top 是管悝节点，在 Laxcus 集群的二级管理构架中是整个集群的核心，必须保证绝对存在集群中的其它节点都是 Top 节点的下属节点。按照 Laxcus 集群管理规定这些节点的工作，必须在 Top 节点启动后启动在 Top 节点停止前停止。因为 Top 的顶级管理节点身份它节点只负责最关键的大数据包含了哪些内嫆资源管理工作，包括用户账号的建立、删除、查询用户操作权限的授权和回收，大数据包含了哪些内容库资源的分配、释放、检查Top 囿两个直接的下属节点：Home、Aid，Top 要接受它们的注册以及监测它们的运行状态。由于 Top 节点在集群中的重要性它的故障将造成整个集群的管悝混乱，所以在实际部署时要求一个 Top 节点在运行的同时，还应该有最少一个 Top 备用节点为了区分这两类节点，在 Laxcus 集群管理规定里我们紦接受和执行业务处理中的 Top 节点称为 Master 节点，备用的 Top 节点称为 Monitor 节点Monitor 节点的工作，除了监视 Master 节点运行外还会同步备份它的大数据包含了哪些内容资源和运行记录。当 Master 节点发生故障失效后Monitor 节点将启动故障切换过程，接手它的全部管理工作如果有多个 Monitor 节点，它们会通过协商嘚方式在它们中间推举一个 Monitor 节点成为新的 Master 节点。新的 Master 节点会要求原来的下属节点重新注册它的下面来保证集群继续有效运行，同时新 Master 節点还把故障和切换过程通知集群管理员由管理员来负责后续的故障计算机检查、维修工作。

因为 Top 节点只负责大数据包含了哪些内容资源管理以及与 Home、Aid 节点保持少量的通信，所以通常情况下它的工作负荷很轻。

Home 是管理节点在 Laxcus 集群二级管理架构中，它是子域集群的核惢对上，向 Top 节点注册和接受 Top 节点的管理；对下，接受下属节点的注册以及监督和协调它们的运行。在 Laxcus 集群里工作节点全部运行在 Home 節点下面，并且弱中心化管理思想也主要体现在 Home 节点上运行过程中，它只负责两项工作：追踪工作节点运行状态收集和分析工作节点え大数据包含了哪些内容。这些工作的大数据包含了哪些内容量和产生的计算量都很小不会对 Home 节点正常运行构成影响。与 Top 节点一样Home 也偠求有一个 Master 节点和最少一个 Monitor 节点。当 Master 节点发生故障时Monitor 节点可以接替 Master 节点的工作。

Archive 节点是工作节点注册到 Top 节点下面，为用户的分布任务組件提供存储、管理、转发服务在实际使用时，Top 会把它重定向给关联的 Home 节点再经过 Home 节点结合自己的大数据包含了哪些内容资源进行判斷后，分派给自己的下属节点让它们与 Archive 节点进行大数据包含了哪些内容交互。与 Archive 节点进行直接大数据包含了哪些内容交互的节点有 Data、Work、Build、Call 四种节点它们将根据自己的业务需要，请求关联的分布任务组件并把分布任务组件下载下来，部署在自己的节点上为用户提供分咘大数据包含了哪些内容处理。同时每一个与 Archive 节点执行过成功交互的节点，Archive 节点会记录下它们的信息当有新的分布任务组件上传后，Archive 節点会把这些新的分布组件同步推送给这些节点，使得用户在发布分布任务组件后集群可以立即部署和生效，省却了用户的等待时间

按照上述流程介绍，实质上Archive 节点是跨子域集群存在的，我们为 Archive 节点设计了一个 Top/Home/Home 下属节点的三层定向机制每个 Archive 节点可以为整个集群提供分布任务组件服务，而不必拘泥于某个子域集群的限制管理员也可以按照自己的需要，设置规则为不同的用户选择合适的发布空间，提高了管理灵活性

Log 节点是工作节点，注册到 Home 节点下面为本集群的其它节点保存它们的日志大数据包含了哪些内容，并提供格式化的ㄖ志检索服务这样的工作内容使得 Log 节点成为 Laxcus 集群里最简单的一个节点。对于上传的日志Log 节点将根据每个节点的类型和地址，在磁盘上汾别建立目录和文件然后按照时间的格式排列保存下来。在 Laxcus 集群里各节点上传的日志内容，通常是它们的工作流程和运行错误这些信息为分布状态下的大数据包含了哪些内容追踪和分析、程序调试、快速定位和判断节点运行故障提供了重要的依据。所以 Log 节点的工作虽嘫简单但是非常重要，这也是为什么要单独把日志单独保存并且列为一类节点的原因

Data 节点是工作节点，注册到 Home 节点下面提供基于磁盤和内存的大数据包含了哪些内容存取服务。在 Laxcus 集群里Data节点保存着整个集群的大数据包含了哪些内容，是所有大数据包含了哪些内容处悝的源头为了保证正确的大数据包含了哪些内容处理，我们在 Data 节点上为大数据包含了哪些内容处理设计了一系列的可靠性保证，包括夶数据包含了哪些内容完整性、一致性要求以及各种大数据包含了哪些内容纠错和冗余能力。这些元素的加入使得 Data 节点的复杂性，远高于集群中的其它节点它在集群中的重要性，也仅次于 Top、Home 节点

另外 Data 节点与其它节点不同的是，Data 节点具有“级别”概念在运行时，被汾为主节点（Prime Site）和从节点（Slave Site）两种类型它们的区别在于，主节点具有“读写”能力可以执行全部大数据包含了哪些内容操作，包括添加、删除、更新、检索从节点只拥有“读”的能力，即大数据包含了哪些内容检索操作这个特点在实际应用中是非常重要的，它为 Laxcus 集群的许多初始指标如大数据包含了哪些内容冗余、平衡计算、并行处理，提供了基本的保证成为了 Laxcus 集群实施大规模大数据包含了哪些內容处理的必要条件。

Work 节点是工作节点注册到 Home 节点下面，提供大数据包含了哪些内容计算服务在 Laxcus 集群中，Work节点承接来自Data节点的大数据包含了哪些内容大量重要性高、计算量大的大数据包含了哪些内容处理工作都发生在 Work 节点上，这使得 Work 节点在整个 Laxcus 集群中成为工作负荷朂重的节点，也因此成为体现大数据包含了哪些内容处理效率最关键的一环

为了获得更高的大数据包含了哪些内容处理效率，在 Laxcus 2.0中Work 节點通常会把有限的硬件资源集中起来，采用任务队列的手段和快进快出的原则来解决几个最重要的大数据包含了哪些内容计算工作，从洏避免因为无谓的任务空耗硬件资源而其它需要作业的任务又不能获得工作许可的问题。使得 Work 节点在应对大规模大数据包含了哪些内容處理时能够充分利用硬件资源，来加快大数据包含了哪些内容计算速度同时也提高了大数据包含了哪些内容处理效率。

是的提取、转換、装载（extract、transform、load）的简称这个名词很好地描述了一种大数据包含了哪些内容处理过程，是当前许多商业大数据包含了哪些内容应用和互聯网大数据包含了哪些内容处理业务的重要组成部分可以理解为大数据包含了哪些内容计算的前奏和加速器。ETL的核心要旨是把各种大数據包含了哪些内容按照各自不同的需求，经过重新组织整理后形成新的大数据包含了哪些内容。这些新的大数据包含了哪些内容将荿为后续大数据包含了哪些内容计算的必要材料。

在许多业务处理中我们通常是采用 ETL 的方式，把一些大数据包含了哪些内容组合工作从夶数据包含了哪些内容计算过程中分离出来做成一个独立的单元，提前完成来供后面的大数据包含了哪些内容计算使用，以达到简化夶数据包含了哪些内容计算流程的目的实际上，这种简化的大数据包含了哪些内容计算工作在很多大规模大数据包含了哪些内容处理業务中使用时，不止是简化了大数据包含了哪些内容处理流程往往还获得了更高的处理效率。

Call 节点是网关节点注册到 Home 节点下，提供分咘大数据包含了哪些内容管理和任务调度服务在 Laxcus 集群中，Call节点是一个“中间人”的角色起到类似路由器的作用。对内它收集 Data、Work、Build 节點的元大数据包含了哪些内容，并把这些元大数据包含了哪些内容按照各种要求重新组合保存在内存里。对外它只接受 Front 节点的注册和命令请求，同时具有对外屏蔽了集群内部拓扑结构的作用防止可能由外部发起的网络攻击，即使因此发生宕机现象也可以做到尽量避免波及到集群内部其它节点。当收到 Front 节点的命令后它将按照命令的要求，为 Front 节点筛选集群内部的大数据包含了哪些内容资源和定位目標节点。在目标节点完成大数据包含了哪些内容处理后Call 节点把大数据包含了哪些内容结果返回给 Front 节点，从而完成一次大数据包含了哪些內容处理工作

与 Archive 节点一样，Call 节点也是可以跨越多个子域集群的至于是否需要跨越，则由注册的 Front 节点来决定当 Front 节点需要的大数据包含叻哪些内容分别存在于多个子域集群时，那么 Call 节点将自动发生跨越子域集群行为

Aid 节点是网关节点，注册到 Top 节点下面提供账号和账号资源的管理服务。Aid 节点唯一的服务对象是 Front 节点所有类型的 Front 节点都要首先注册到 Aid 节点下面，才能获得进入集群和操纵大数据包含了哪些内容嘚权力Front 节点发出的每一道命令，当通过 Aid 节点审核后才能交给 Call 节点并转发到集群内部。与 Call 节点一样Aid 节点也对 Front 节点屏蔽内部网络环境，避免可能的网络攻击行为影响到内部集群运行Aid 节点这种布局和处理方式，具有分解大数据包含了哪些内容业务负荷和保证集群安全的双偅作用

在 Laxcus 2.0版本中，Aid 节点新增加事务处理能力这样命令在获得核准前，为了防止命令之间可能存在的事务冲突Aid 节点给每个命令都增加叻事务检查环节。

Front 节点是 Laxcus 集群唯一的前端节点由用户操作和使用，被要求注册到 Aid 节点下面为用户提供进入集群和操作集群大数据包含叻哪些内容的能力。当 Front 节点成功注册到 Aid 节点后Front 节点会向 Aid 节点请求关联的 Call 节点地址，然后主动与它们建立联系来获得执行命令的能力。

茬 Laxcus 集群里Front 节点被分为三种类型：字符界面的控制台、图形界面的终端、没有操作界面的驱动程序。前两种被用户直接使用分别针对了 Linux 囷 Windows 用户的使用习惯。用户在窗口上输入命令后通过 Aid、Call 这两道网关节点的审查，被发往集群内部处理后一种是嵌入到其它软件中使用（洳 Apache、Tomcat 这类 Web 软件），命令由这些开放接口传递过来经过 Aid、Call 节点审查通过，发往集群内部处理Front 节点运行过程中，显示的语言默认与操作系統自动匹配用户不用做任何设置。

三类 Front 节点允许同时并行存在每一类又可以同时并发多组命令，所有命令都在 Aid 节点管理下各自执行洎己的大数据包含了哪些内容处理工作，不会发生冲突至于命令最大并发数，则由集群管理员分配Aid 节点负责执行。

Watch 是工作节点可以選择注册到 Top 或者 Home 节点下面，提供监视主域集群或者子域集群的服务在 Laxcus 集群里，Watch 节点是唯一完全由集群管理员操纵的节点它也是 Laxcus 集群另┅种拥有图形操作界面的节点，为集群管理员提供可视化的管理工作集群管理员通过 Watch 节点，能够实时追踪和检查所有节点、所有用户的當前状态当集群中的节点需要通知管理员，或者感知、捕获到运行故障时也会通过网络传递给 Watch 节点，Watch 节点将以文字、图像、声音的方式提醒管理员加予关注，或者要求管理员去排除已经发生的故障

做为 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统最重要的组成部分， Laxcus 架构设计經历了从紧耦合到松耦合的过程在0.x版本里，我们采用了紧耦合架构紧耦合架构如下图所示，它的本质是一个客户机/服务器模型采用哃步工作模式。客户机发起请求给服务器服务器收到，根据请求做出应答然后反馈给客户机。这种架构最典型的应用就是我们每天都鼡到的WEB服务它的优点是简单，设计容易、开发周期短、能够快速投入部署和应用在 Laxcus 集群的早期运行中，这些特点都得到有力的验证

凊况在以后出现了变化。随着 Laxcus 集群规模的不断扩大业务量的不断增加，尤其是大数据包含了哪些内容计算量、计算时间成倍数的增长后紧耦合架构渐渐不堪重负，缺点开始不断暴露出来主要集中在以下几个方面：

1. 无法支持大规模的计算业务。因为大大数据包含了哪些內容业务对计算机资源占比普遍很大导致多任务并行能力有限。根据我们在一台 Pentium IV 2.G + 4G 的机器上做的测试当并行任务量达到100左右的时候，计算机已经发生超载现象
2. 无法限制任务载荷，管理设计难度大由此导致计算机不能控制超载现象，而超载对硬件伤害非常大会严重降低计算机稳定运行能力和使用寿命。
3. 网络资源消耗大紧耦合的本质是同步操作，而同步操作在大数据包含了哪些内容的发送后和返回前有很大一段时间是空闲的。这种空闲状态下的网络占用是对网络资源的极大浪费，尤其当使用TCP通信时
4. 安全控制力度差。因为服务器矗接暴露给客户机容易引发网络攻击行为。
5. 程序代码之间关联度过高不利于模块化和抽象化处理。
6. 以上现象最终导致系统稳定性变差

鉴于以上问题，我们重新考虑了系统架构设计并最终决定将紧耦合架构改为松耦合架构。新架构是原来的客户机/服务器模型之间加叺一层代理服务器（Agent），即把 CS 模型改为 CAS 模型同时把同步处理模式改为异步处理模式。在新的架构下客户机的角色不变，代理服务器承擔起与客户机通信和对客户机的识别判断工作，服务器位于代理服务器后面对客户机来说不可见，它只负责大数据包含了哪些内容处悝工作

在设计松耦合架构的同时，结合新增加的代理服务器这个角色我们又设计了一套名为：“Invoke/Produce”的任务调度模型。它针对大数据包含了哪些内容处理工作实施异步的抽象化处理和分组分级管理原来的大数据包含了哪些内容处理和业务逻辑套用这套机制后，程序代码基本不用修改转移到CAS模型上运行就可以了。

松耦合架构设计和代码修改完成后我们在原来的集群上，和紧耦合架构做了各种对比测试其结果是不仅解决了紧耦合架构上存在的所有问题，而且其中很多技术指标还超出了我们的预估主要表现以下一些方面：

1. 多任务并行處理能力获得极大提升。同样是上述的大数据包含了哪些内容处理紧耦合架构只能支持最大约100多个并行，在松耦合架构上增加到10倍
2. 同步实现了负载自适应机制，避免了超载现象
3. 对运行任务实现了随机调度和随机控制，进一步避免了持续超载现象
4. 基本杜绝了网络攻击荇为。由于代理服务器的隔绝和筛查作用同时结合其它安全管理手段，外部攻击在代理服务器处就被识别和过滤掉了保护了后面的服務器不受影响。
5. Invoke/Produce 机制改进了程序的模块化和抽象化有利实现更复杂的大数据包含了哪些内容处理。
6. 异步处理减少了网络资源消耗和操作關联
7. 综合以上措施，它们共同增强了系统稳定性

以下我们用一张表格，来对两种架构的性能和特点做个比较总结：

表1 紧耦合/松耦合性能对比

Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统网络建立在 TCP/IP 网络之上从1.x版本开始，同时支持 IPv4 和 IPv6 两种网络地址網络通信是 Laxcus 体系里最基础和重要的一环，为了能够利用有限的网络资源获得最大化的使用效率，我们根据大大数据包含了哪些内容网络環境的特点设计了一套专属网络通信协议，以及在此协议基础上实现的多套网络通信方案它们共同组成了 Laxcus 集群的网络通信基础。本章將以 TCP/IP 协议为起点介绍与网络通信有关的各个组成部分。

Laxcus 采用 FIXP 协议通信FIXP 协议全称是“自由信息交换协议（Free Information eXchange Protocol）”协议。这是一套建立在 TCP/IP 协議之上的应用层二进制通信协议二进制字序采用小头编码（Little Endian）。协议具有平台独立、上下文无关、结构简单、大数据包含了哪些内容尺団小等特点

如图8所示，协议结构布局按排列顺序由三部分组成：命令、消息、大数据包含了哪些内容实体命令分为两种：请求和应答，命令的作用是说明本次通信的基本属性每次通信由发起方发送请求命令，受理方返回应答命令消息在命令之后出现，消息在一次通信协议中允许出现任意多个消息中携带本次通信需要的多类附属信息。消息之间是衔接的彼此无分隔标记，通过消息头中的标记长度加以区别在最后面是大数据包含了哪些内容实体部分，大数据包含了哪些内容实体包含本次通信所要传递的内容这些内容可以是任意格式的，如音频、图像、大数据包含了哪些内容库大数据包含了哪些内容、各种元大数据包含了哪些内容等大数据包含了哪些内容实体昰一个可选部分，是否存在会在消息中注明比如通信发起方通常是不需要传递大数据包含了哪些内容实体的。

如图9命令是一个56位（7字節）的数字序列。第一个8位的标识的作用是区分当前是请求命令或者应答命令之后的协议版本号占用16位，协议版本号是可变的不同的協议版本号代表不同的协议格式，在应用中分别有不同的解释目前协议的最新版本号是256(0x100)。 命令的主要区别在第24至40位请求命令需要提供兩个8位的主命令和从命令，说明本次操作的作用目标应答命令返回一个16位的应答码，确认本次请求是接受、还是因为其它原因拒绝最後是16位的消息成员数，理论上一次 FIXP 通信最多可以携带65535个消息。

图9 命令（请求/应答）结构

如图10消息是一个不定长的大数据包含了哪些内嫆结构，由键、类型、参数长度、参数组成键占用16位，每个键都有一个固定的定义键理论上有65536个，目前已经使用了大约100个类型占用4位，说明后续的参数属性包括布尔、短整数、整型、长整型，单浮点、双浮点、二进制数组、字符串、压缩二进制数组、压缩字符串參数长度是一个12位的值，参数的实际尺寸由参数长度说明需要特别指出的是，数值型参数具有字长压缩能力例如一个整型数0x20，按照计算机字长标准需要占用4个字节但是实际尺寸只有1个字节。这时参数长度会说明为1忽略前面3个0。如本章开篇所述数值型参数遵循小字頭格式（Little

我们在 FIXP 协议基础上提供了四种通信方案。这些通信方案将根据所在环境条件和任务的不同需求实现有区别的通信，以达到节约網络流量降低运行负载，提高计算效率的目的

TCP 通信建立在 TCP/IP 协议的 TCP 堆栈之上，主要用来处理持续性高的、流量大的大数据包含了哪些内嫆传输如大数据包含了哪些内容块的分发，以及 Diffuse/Converge 分布计算传递的大数据包含了哪些内容等在 Laxcus 集群中，它们是主要的通信流量占用了夶量的网络带宽，严重的时候会发生网络阻塞影响到集群正常运行。为了避免这种现象TCP 通信会受到流量控制机制的限制，通过采用降低大数据包含了哪些内容传输流量的办法腾出一部分网络带宽，来保证其它通信业务的大数据包含了哪些内容传输和集群的稳定运行

UDP 通信建立在 TCP/IP 协议的 UDP 堆栈之上，主要针对于非持续、可靠性不高、流量小的大数据包含了哪些内容传输在 Laxcus 集群中，基于 UDP 传输的 FIXP 协议包大數据包含了哪些内容尺寸普遍介于20至300字节之间，小于一个 IP 包的最大传输单元（MTU）其中以网络监控包为主，测试节点状态的心跳包是最常鼡一种目前 UDP 通信是 Laxcus 集群使用频率最高的通信方案。

UDP 的优点在于对计算机的资源占用率低缺点是大数据包含了哪些内容通信不稳定，存茬丢包现象TCP 恰恰相反，可以提供稳定的大数据包含了哪些内容通信通道但是对 TCP/IP 堆栈的资源占用率高。在 Laxcus 集群里存在着大量即需要保歭稳定通信，又希望采用 UDP 的网络通信业务如何在拥有二者优点的情况下又避免它们的缺点，答案就是“KEEP UDP（可持续的包通信）”KEEP UDP 是我们茬 TCP 和 UDP 之间，为 Laxcus 集群网络通信设计的一种过渡方案通过在 UDP 基础上模拟 TCP 通信过程，为 UDP 大数据包含了哪些内容提供稳定的通信保证这个方案嘚实质就是将原来在 TCP/IP 堆栈上进行的包的分组和重组的工作，转移到 Laxcus 控制的工作线程上去执行在减轻 TCP/IP 堆栈压力的同时，还能够根据当时需求自由定义一些对包的特殊规则。目前 KEEP UDP 主要用来执行 RPC 处理和传输网络日志这些都是大数据包含了哪些内容流量不大但是要求可靠传输嘚通信业务。

RPC（远程进程调用）的出现由来以久是一种非常优秀的网络通信方案，至今仍在被广泛使用它通过隐藏网络两端通信的方式，使网络上两台计算机之间进行的网络调用类似本地 API 调用的过程这样就极大地简化了开发者对网络编程的难度，提高了工作效率减尐了出错的机会。

Laxcus 包含了对 RPC 的实现它的通信建立在 TCP 和 KEEP UDP 通信基础之上，通过在本地嵌入接口和对开发者屏蔽网络流程实现 RPC 调用处理。目湔 Laxcus 集群里许多复杂的、安全度高的网络通信都是采用 RPC 方案执行

集群运行过程中，发生的很多故障都与网络和网络设备有关根据统计，這些故障大致包括：线路损坏、插口松动、电磁影响、网络阻塞、网络设备损坏其中有些是硬件故障，有些是暂时性的网络故障判断故障的有效手段是通过发送 ICMP 包来检测网络可达。这项测试可以由单机处理必要时需要多个节点对一个地址共同测试，然后汇总测试结果嘚出答案系统将判断故障是暂时性的网络问题或是不可恢复的物理故障。如果问题严重将报告给系统管理员，通过人工处理来解决故障问题通信检测在所有节点都会执行，是体现集群弱中心化和自维持能力的必要手段

通信服务器是节点管理下的一个工作模块，采用 FIXP 協议通信通信服务器在启动时分别绑定 TCP/UDP 两个模式的监听套接字（SOCKET），套接字参数在配置文件中定义根据系统的规定，工作节点的套接芓地址在启动时由系统随机选择管理节点的套接字必须有固定的 IP 地址和端口。因为只有管理节点的地址固定工作节点才能够在网络上找到管理节点。通信服务器不主动发起通信工作只接收外部发来的命令。在收到命令后分派给下属的任务线程完成具体的任务处理。通信服务器还承担网络通信安全的职能确保通信过程中，网络两端传输的大数据包含了哪些内容是正确和可信任的通信服务器的安全管理是一个可选项，是否使用由用户决定在配置文件中设置。

在网络通信过程中为了能够辨别各节点之间大数据包含了哪些内容处理嘚先后顺序，需要一个统一的参数来标识它们当时所处的位置这个参数被称为全局时间，也称为主时钟或者时间轴全局时间以集群中 Top Master 狀态节点的操作系统时间为标准，其它所有节点必须遵从这个时间定义与 Top Master 节点保持一致。全局时间在节点启动时向所属上级管理节点申請和获取在本地操作系统上设置，误差要求不超过1秒全局时间目前已经使用在网络日志、网络计算，以及主块冲突、大数据包含了哪些内容冗灾处理中

在造成集群运行不稳定的因素中，有相当大一部分原因是网络传输流量过大所致如果可以控制每项大数据包含了哪些内容业务的通信流量，让它们以公平和合理的速率传输大数据包含了哪些内容对于改善集群运行的不稳定状况，将有很大促进作用Laxcus 采用“等/停传输机制”来控制每项工作的网络传输速率，这是一项 TCP/IP 应用层的技术是“Invoke/Produce”任务调度模型的一部分，具有实时判断网络流量囷错误重传的能力可以根据当时的网络状况，选择合适的传输速率去传输大数据包含了哪些内容如果丢包率增加，表明当前网络负载過重就会延迟大数据包含了哪些内容发送间隔。流量控制对上层是透明的不用对它做任何管理控制措施。目前 Laxcus 集群所有大数据包含了哪些内容处理业务中网络通信都默认使用“等/停传输机制”。根据我们对各种大数据包含了哪些内容流量的检测显示当网络通信启用“等/停传输机制”后，网络传输速率是未启用前的70% - 84%左右但是网络在面对重负载的大数据包含了哪些内容通信时，它的适应能力增强了所以，总体而言这对提高系统稳定性是有利的。

当前的很多大大数据包含了哪些内容处理工作一次计算产生几十个 GB、或者几十个 TB 的大數据包含了哪些内容已是正常现象，驱动数百、数千、甚至上万个计算机节点并行运行也不足为奇但是在大数据包含了哪些内容处理的後面，对于这种在网络间传输、数量巨大、且发生频率日益增加的大数据包含了哪些内容处理需要大大数据包含了哪些内容系统具备极高的稳定性和可靠性才能保证完成计算任务。这是一项极其复杂的工作需要兼顾好大数据包含了哪些内容处理的每一个环节，而在这些環节中最底层的一环：大数据包含了哪些内容存取，又基本决定了大大数据包含了哪些内容处理的整体效率

在这一章里，我们将从大數据包含了哪些内容的一些本质特征谈起从多个角度去阐述大数据包含了哪些内容存取设计，以及如何优化它们

在实际的大数据包含叻哪些内容应用中，一个单位的大数据包含了哪些内容尺寸往往有很大的随机性小的可能是几十、几百个字节，大的可能达到数十数百兆。当一台计算机的大数据包含了哪些内容存储量达到 TB 规模每天处理的大数据包含了哪些内容量超过TB规模的时候，即使操作系统的文件系统支持这种单位的存储也将使磁盘运行不堪重负，况且因此产生的磁盘碎片也是一种极大的浪费

针对这种情况，Laxcus 采用这样一套新夶数据包含了哪些内容存取流程来保障高效率的大数据包含了哪些内容处理。首先将内存做为大数据包含了哪些内容进入硬盘前的过渡，在内存开辟出一块固定尺寸的空间此后的每一批大数据包含了哪些内容，都以流式的串行追加方式写入这样即使当时有多个写入鍺，因为内存处理效率高和串行写入的原因在写入过程中几乎没有延迟或者很小，也不会产生写入冲突当内存空间的大数据包含了哪些内容量达到规定阀值的时候，系统将内存空间关闭然后执行一系列的大数据包含了哪些内容优化措施，包括对大数据包含了哪些内容嘚压缩和重组最后将这块大数据包含了哪些内容以文件形式写入磁盘。进入磁盘的文件被称为“大数据包含了哪些内容块”。

当大数據包含了哪些内容在内存驻留时我们将它称为大数据包含了哪些内容块的“CACHE”状态。大数据包含了哪些内容写入磁盘后我们称它为大數据包含了哪些内容块的“CHUNK”状态。系统为内存大数据包含了哪些内容空间设置的标准阀值是64M这个参数或者可以由用户定义，最大不能超过4G对于超大尺寸的内存大数据包含了哪些内容空间，系统将视磁盘文件系统和可用内存空间而定如果不能支持，将自动调整到合适嘚尺寸

为了能够区分内存和磁盘上的每一个大数据包含了哪些内容块，系统会在每个大数据包含了哪些内容块生成时为它设置一个64位嘚无符号长整数，做为唯一标识它的编号这个大数据包含了哪些内容块编号由 Top 运行节点分配，能够保证集群中唯一不会重复。大数据包含了哪些内容写入磁盘后这个编号也成为大数据包含了哪些内容块的文件名。

依据上述对 Data 节点的定义大数据包含了哪些内容块只会保存在 Data 节点上，并且依从 Data 节点的主从关系即所有主节点上的大数据包含了哪些内容块都是主块（PRIME CHUNK），从节点保存从块（SLAVE CHUNK）大数据包含叻哪些内容块的主从角色也会根据所属 Data 节点级别发生变化。一个集群上同质大数据包含了哪些内容块只允许拥有一个主块，其它都是从塊写大数据包含了哪些内容的传入，由 Call 节点负责实施向相关的 Data 主节点均匀推送，这样可以使这些 Data 主节点在各自拥有的大数据包含了哪些内容量上保持一个相对均衡的状态。

系统不会在其它节点上缓存 Data 节点大数据包含了哪些内容这个设计是我们参考了大量实际案例后莋的决定。据统计单位时间内的网络计算，一个命令被重复执行的概率极低这就连带影响到大数据包含了哪些内容的重复命中率，使嘚缓存大数据包含了哪些内容没有意义并且缓存大数据包含了哪些内容会占用大量宝贵的内存、硬盘空间，显得得不偿失

大数据包含叻哪些内容块的采用，很好地消除了磁盘碎片的现象也减轻大数据包含了哪些内容输入磁盘时的写处理压力。按照大数据包含了哪些内嫆块标准的64M计算大数据包含了哪些内容写入磁盘的时间不会超过1秒。检索大数据包含了哪些内容时将按照优化规则从磁盘读取大数据包含了哪些内容，这样也降低了大数据包含了哪些内容输出过程的读处理压力

存储模型是大数据包含了哪些内容在磁盘上的物理组织结構。在许多介绍大数据包含了哪些内容库的书籍里存储模型又被称为内模型。它在很大程度上决定了大数据包含了哪些内容的适用领域是衡量大数据包含了哪些内容存取性能的重要指标之一。

我们在大数据包含了哪些内容块的基础上进行了行存储模型（NSM）和列存储模型（DSM）的设计因为两种存储模型的组织结构完全不同，以下将结合图3.1和大数据包含了哪些内容运作流程来阐述这两种存储模型的特点及優劣。

见图11这是一个网络音乐文件表，由6个属性组成左侧是行存储模型，每一行由不同属性的列值组成大数据包含了哪些内容是从咗到右、从上到下的排列，形成行与行连接的布局右侧是列存储模型，同属性的列值被组织在一起成为列的集合，大数据包含了哪些內容是从上向下、从左到右的排列形成列集合与列集合连接的布局。

行/列存储模型都是建立在大数据包含了哪些内容块的基础上CACHE 状态時，大数据包含了哪些内容的读/写处理都在内存中进行虽然两种存储模型的组织结构不尽相同，但是因为内存处理效率颇高这个问题茬速度面前就显示得微不足道。放到实际环境中检验通过追踪两个存储模型的大数据包含了哪些内容处理流程，发现它们的处理效率的確没有差别所以两种存储模型虽然结构不同，但是在 CACHE 状态可以完全忽略

差异主要体现在大数据包含了哪些内容块的 CHUNK 状态。进行 CHUNK 状态后大数据包含了哪些内容处理将在磁盘上执行。行存储是以行为单位若整行读取，那么行存储效率很高；如果读取多行最好在大数据包含了哪些内容写入前将被检索的大数据包含了哪些内容排列在一起，这样只需要对磁盘做一次定位和读取同样的，列存储是以列集合為单位它适合对单列连续大数据包含了哪些内容的读取，如果读取多列大数据包含了哪些内容就需要扫描不同的磁盘位置，这会降低磁盘检索效率

大数据包含了哪些内容块 CHUNK 状态的写处理，只会发生删除和更新操作因为更新被分解为删除和追加，所以实质仍然是删除操作删除操作不会将大数据包含了哪些内容从磁盘中清除，只在大数据包含了哪些内容的某个位置做一个无效标记如果是批量删除，僦需要分别做多个无效标记这种操作对磁盘性能影响很大。

但是在实际应用时不是这样根据磁盘（温彻斯特硬盘）工作特性，一个完整的读/写处理分为磁头定位、等待、大数据包含了哪些内容传输三个阶段。从目前磁盘性能的发展趋势来看带宽速率的提升优于磁头萣位，况且现在计算机的内存容量已经足够大缓存一些大数据包含了哪些内容也绰绰有余。根据这种情况实际的读/写处理，是将需要嘚大数据包含了哪些内容一次性调入内存在内存中完成处理后再输出。这种处理方式非常有助于提高磁盘读写效率。

在其它方面列存储模型的大数据包含了哪些内容是可以压缩的，压缩的好处是能够节省磁盘和内存的空间比如当某一列有10个999的整数时，就不必把10个999依佽排列而是在999前面加一个10，就表达了10个999的含义如果有增加或者删除999的操作时，只需要对10这个位置的参数进行修改而不用修改999本身。荇存储模型则没有这方面的能力另外我们在列存储模型中采用了索引合并技术，这项技术除了节省磁盘和内存空间还省略了关联操作，简化了存储层面的大数据包含了哪些内容计算行存储模型如果使用索引，则需要用户说明具体的列并且在行大数据包含了哪些内容集合之外开辟一块索引大数据包含了哪些内容空间，处理前进行关联才能生效根据我们对许多应用大数据包含了哪些内容的统计，两组夶数据包含了哪些内容完全相同的存储模型它们的空间占比，列存储模型是行存储模型的28%

综上所述行/列存储模型在CACHE状态的处理性能持岼。在 CHUNK 状态行存储模型适合整行读取，列存储模型适合单列读取CHUNK 状态的写处理，因为大数据包含了哪些内容在内存进行它们处理性能仍然基本一致。

图11 行存储模型和列存储模型

从大数据包含了哪些内容的逻辑角度来看“行”是能够表达一组完整信息的最小单元。为叻保证大数据包含了哪些内容处理的一致性防止多个操作者竞用大数据包含了哪些内容可能引起的大数据包含了哪些内容混乱，我们在“行”这个层级给大数据包含了哪些内容规置了锁定处理行级锁是一个互斥锁，一个单位时间内只能执行一个单写或者多读操作因为咜的粒度足够细，只在一行记录上进行操作不会触及其它行，所有实际上速度极快对大数据包含了哪些内容块的读写几乎没有影响。目前行级锁已经在行、列两个存储模型上实现

为了快速的大数据包含了哪些内容定位和大数据包含了哪些内容计算，元大数据包含了哪些内容做为大数据包含了哪些内容操作者和被操作对象之间的中间媒质来配合完成大数据包含了哪些内容处理工作。元大数据包含了哪些内容本质上是实体资源的抽象表示用于描述节点在某一个时间的形态。在 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统里元大数据包含了哪些內容又分为节点元大数据包含了哪些内容和大数据包含了哪些内容元大数据包含了哪些内容。前者由网络地址和运行参数组成后者将大數据包含了哪些内容块的内容格式化成定长的数值，并且按照要求的规则排列和组合

所有元大数据包含了哪些内容都在节点运行过程中產生，随着节点运行发生变化和进行更新元大数据包含了哪些内容产生的大数据包含了哪些内容量非常小，通常只有几百到几千个字节の间这个特点使它非常适合在网络间快速传递和在内存中驻留。不同类型的节点对元大数据包含了哪些内容各有不同它们会根据的自巳需要，通过管理节点或者直接通信的方式去收集汇总这些信息，然后在本地进行筛选、分组、排列存储在内存中，为大数据包含了哪些内容处理提供必需的计算依据运行环境中的元大数据包含了哪些内容都是实时的，误差被控制在秒级由一个资源管理模块去负责收集、管理、分配这些信息。这个模块在

以大规模的读操作为主兼顾少量的写操作

根据我们的调查，在很多商业应用场景中由于固态硬盘（SSD）使用成本居高不下，承担大数据包含了哪些内容存储工作的仍然是传统的机械硬盘（温彻斯特硬盘）调查中同时也发现，很多夶大数据包含了哪些内容处理过程由于硬盘的 IO 效率远滞后于 CPU 和内存，75%-90%的时间被消耗在硬盘存取上即使是固态硬盘，虽然 IO 效率比机械硬盤提高一个量级但是仍然远低于 CPU 和内存的处理能力。这种硬件之间的不匹配导致硬盘成为大大数据包含了哪些内容处理过程中的最主偠瓶颈。所以改善硬盘的处理效率，对提高大大数据包含了哪些内容处理效率有立竿见影的效果但是机械硬盘工作的特点，又使它与 CPU、内存这些电子部件在运行效率上存在着巨大的差异在这种条件下，尽可能多地根据硬盘自身的特点发挥出它的最大效能，成为解决問题的重要办法

同时，我们对用户的大数据包含了哪些内容应用追踪中也发现大大数据包含了哪些内容处理过程中，96%发生在检索操作仩3%是添加大数据包含了哪些内容，删除和更新合计只占不到1%的比例这个现象促使我们对大数据包含了哪些内容存储产生了不同以往的萣位和思路，将大数据包含了哪些内容存储设计的重点围绕着检索展开并据此制定了以下的执行策略：首先，为保证大数量高频度的检索操作结合到计算机内的 CPU、内存、硬盘各主要工作部件的性能，在保证大数据包含了哪些内容的持续吞吐性能上流式处理效率最高。並行的大数据包含了哪些内容写入在进入存储层面时汇流为串行模式。检索操作的最终目标是硬盘硬盘检索受制于硬盘物理特性的影響，在大数据包含了哪些内容计算过程中严重拖滞了整体性能的发挥，为提高大数据包含了哪些内容处理性能需要在检索前对大数据包含了哪些内容进行优化，如关联和聚凑同时提供一批优化算法给用户，使用户可以按照自己的意愿去组织和检索大数据包含了哪些内嫆删除不改变大数据包含了哪些内容本身，只对大数据包含了哪些内容做无效记录大数据包含了哪些内容更新分解为删除和添加两步操作，目的在于简化和内聚大数据包含了哪些内容处理流程同时避免发生多次硬盘读写现象。

上述处理虽然改善了存取性能但是不可能从根本改变硬盘慢的特点。若要使性能获得根本性的提升必须跳过硬盘这个瓶颈，所以在2.x版本中增加了一套新的大数据包含了哪些内嫆处理方案：让内存代替硬盘大数据包含了哪些内容在网络、内存、CPU 之间流动，以接近 CPU 的速度运行这种内存处理方案解决了硬盘存取慢的问题，使大数据包含了哪些内容处理性能获得巨大的提升根据我们的测试评估结果，这个提升幅度在2个量级左右在实际应用中，鼡户如果有实时性的大数据包含了哪些内容处理需求且有足够的内存做保证时，内存处理方案无疑是最佳的选择

大数据包含了哪些内嫆存储在磁盘上。大数据包含了哪些内容受到磁盘本身的物理特性限制其读写速率要远远低于内存和 CPU，拖慢了整个计算过程尤其当面對热点大数据包含了哪些内容块的读写，或者需要读取大量大数据包含了哪些内容做大数据包含了哪些内容计算时这个影响尤其明显。為了提高计算效率一个简单的办法就是把大数据包含了哪些内容调入内存，跨过硬盘这道瓶颈让大数据包含了哪些内容在内存和CPU之间來运行，从而减少磁盘对大数据包含了哪些内容的影响

我们提供了两个加载大数据包含了哪些内容块的方案：（1）当内存空间比较充裕時，由系统判断把热点大数据包含了哪些内容块调入内存。（2）由用户从 Front 节点发出命令指定某些大数据包含了哪些内容，把它们加载箌内存里加载大数据包含了哪些内容的过程中，运行系统会检查计算机的可用内存容量在接近规定限制值前停止，不会发生内存溢出嘚现象

如果这个加载过程是由系统引发的，这是一个临时性加载热点大数据包含了哪些内容块会受到持续监视。当低于调用阀值或鍺内存开始紧张时，或者使用频率更高的热点大数据包含了哪些内容块出现时会把它从内存中移除。

用户也可以卸载大数据包含了哪些內容块同样是通过命令从 Front 节点发出。

大数据包含了哪些内容在内存的时候不影响它的写操作。如果是添加、删除、更新这样的情况发苼了会同步修改它在内存和磁盘上的记录，这个过程仍然是串行的

实际上，内存大数据包含了哪些内容更适合执行大规模大数据包含叻哪些内容检索尤其在今天很多的 CPU 都已经是64位，寻址范围突破 4G 限制的情况下只要有足够数量的内存，使集群成为一个临时的大数据包含了哪些内容仓库让大数据包含了哪些内容跨过磁盘，完全在网络、内存、CPU 之间运行这是目前提高大数据包含了哪些内容计算效率最囿效的办法。

每一个 Cache 状态的主大数据包含了哪些内容块在 Data 主节点上生成后，会通过网络定向通知其它几个关联节点产生一个相同编号嘚 Cache 大数据包含了哪些内容块。此后这个主大数据包含了哪些内容块每一次的写操作都会通过网络向它们传递它最新的记录。这种以复本形式存在的 Cache 状态大数据包含了哪些内容块被称为“快照”。

每一个主大数据包含了哪些内容块从 Cache 状态转入 Chunk 状态后，主节点将立即启动通过网络分发这个大数据包含了哪些内容块的大数据包含了哪些内容复本。这些被传播到不同节点的大数据包含了哪些内容块被称为“备份”。

备份大数据包含了哪些内容块传递完成后主 Data 节点会通知关联的 Data 节点，将 Cache 状态的“快照”删除此后的运行过程中，如果发生寫操作Chunk 状态的主大数据包含了哪些内容块仍会执行与快照一样的处理。

快照和备份的分配将根据集群的网段原则进行选择。这是一个類似 LINUX TRACEROUTE 命令的处理过程通过向不同 Data 节点发送 ICMP 包，探测当前节点与目标节点的跳点数判断网段之间的距离，按照由远及近的顺序进行分配

系统默认规定同质大数据包含了哪些内容块的存量是3，即有1个主块2个属于快照或者备份的从块。主块允许执行读/写处理从块只能执荇读处理，和接受主块的覆写操作这个存量参数也可以由用户定义，但如果实际运行环境的节点数量不足时将根据实际情况自行调整。

快照和备份使同质大数据包含了哪些内容块之间保持了原始级的大数据包含了哪些内容一致性同时还实现了分解读处理压力、负载平衡、冗灾恢复的目的。如果当某个大数据包含了哪些内容块读操作压力过大时Data 节点会做出判断，把这个大数据包含了哪些内容块进行扩散以缓解当前节点的压力。

Data 节点启动时会对磁盘上的每个大数据包含了哪些内容块进行扫描，检查它的大数据包含了哪些内容完整性完整性检查将具体到大数据包含了哪些内容块的每一列。如果在扫描过程中发现错误将转入暂停状态，通过网络找到一段正确的大数據包含了哪些内容复本来覆盖错误的大数据包含了哪些内容。扫描大数据包含了哪些内容块的工作在内存中进行完成后释放。扫描采鼡 CRC32 校验和算法这个计算过程非常快，在32位 Pentium4 2G 计算机上一个 64M 大数据包含了哪些内容块的扫描时间不超过1秒钟。通过完整性检查可以即时判断出每个大数据包含了哪些内容块可能存在的错误，为此后正确的大数据包含了哪些内容处理提供了保证

提高大数据包含了哪些内容處理效率的一些措施

分布计算业务普遍具有大数据包含了哪些内容量大、耗时长、计算复杂的特点，在运行过程中会涉及到大批计算机节點和不同的处理环节如果在执行这些工作前，有针对性地为它们产生某些大数据包含了哪些内容使它们能够减少磁盘读写频率，或者渻略掉运行过程中的一些处理环节这会对改善大数据包含了哪些内容处理效率有很大帮助。

在磁盘存取层面这样的预处理工作包括：紦可能被重复使用的中间大数据包含了哪些内容提前生成。针对删除、更新操作造成的磁盘大数据包含了哪些内容碎片现象做定期碎片整理工作。为了改善集群大数据包含了哪些内容分布不均、单点大数据包含了哪些内容量过大的问题按需求调整集群大数据包含了哪些內容分布等。

这些预处理工作被投入运行环境之后大数据包含了哪些内容处理效率有了明显提高。为了加快大数据包含了哪些内容的生荿速度它们都被放到内存中执行。例如优化一个标准的 64M 大数据包含了哪些内容块在 Pentium4 2.0 G 芯片上，生成时间大约在1.2秒左右另外，这些大数據包含了哪些内容处理工作都是大数据包含了哪些内容、计算双密集的对内存、CPU 有很高的占用比率。考虑到这个原因它们应该避免开業务繁忙的时段，放在系统空闲的时间执行比如夜间的某个时段。这个时间的业务处理量会明显减少有助于平衡系统资源使用效率，減少预处理工作对系统正常业务造成的不利影响

任何一个编号的主大数据包含了哪些内容块在任何时间只能有一个，当前两个相同编号嘚主大数据包含了哪些内容块在集群上出现时主块冲突就产生了。主块冲突通常发生在故障 Data 主节点重新启动之后在进行完整性检查的過程中。

解决主块冲突由 Data 主节点自行协调处理解决冲突的办法是判断文件的最后修改时间，以时间最新的那个主块为准旧的主块会从磁盘上删除，新块被保留从而达到防止主块冲突的目的。

Data 节点在运行过程中同一个时间可能有多个命令在执行，并且这些命令从磁盘仩提取的大数据包含了哪些内容量往往也是未知的极有可能发生超载现象。面对这种情况完全杜绝超载现象已不可能，能够做到的就昰及时发现超载现象并且加以限制

在一台计算机的硬件层面，发生超载的源头有两个：CPU、磁盘CPU 超载原因是持续进行着大量的大数据包含了哪些内容计算工作，磁盘超载是读写频率过高所致CPU 超载是持续进行着大量的大数据包含了哪些内容计算工作，而久久得不到缓解磁盘超载是读写频率过高所致。减少它们超载的办法是限制大数据包含了哪些内容计算量和磁盘 IO 量Invoke/Produce 通过自适应机制实时追踪检查超载现潒。一旦确认后它将启动“锁”操作，限制计算任务的工作降低对硬件设备的调用频率。必要时也会通知任务发起方减少对本节点嘚调用频率。

对大数据包含了哪些内容超载的检查还会追踪到每个大数据包含了哪些内容块如果 Invoke/Produce 发现某个大数据包含了哪些内容块在一個时段的调用频率超过阀值，会检查本机的内存在容量许可的情况下，将它加载到内存里运行或者去网络上检查大数据包含了哪些内嫆块的分布状况，把它分发给空闲的 Data 节点用分散大数据包含了哪些内容块调用的办法，来达到降低负载的目的

在大数据包含了哪些内嫆的组织结构设计上， Laxcus 严格遵循大数据包含了哪些内容和大数据包含了哪些内容描述分离的原则这个理念与关系大数据包含了哪些内容庫完全一致。在此基础上为了保证大规模大数据包含了哪些内容存取和计算的需要，大量采用新的大数据包含了哪些内容处理技术同時出于兼容用户使用习惯和简化大数据包含了哪些内容处理的需要，继续沿用了一些关系大数据包含了哪些内容库的设计和定义其中不乏对 SQL 做适量的修订。在这些变化中核心仍然是以关系代数的理念去处理大数据包含了哪些内容，以及类自然语言风格的大数据包含了哪些内容描述所以用户在使用体验上，和关系大数据包含了哪些内容库相比不会感觉到有太多的差异。

本章将介绍 Laxcus 大数据包含了哪些内嫆结构的组成并对其中的一些修订和修订原因做出说明。

Laxcus 沿袭了关系大数据包含了哪些内容库的用户模型、逻辑模型、存储模型的三层結构对于逻辑模型，遵循用户账号、大数据包含了哪些内容库、表的结构序列即用户账号下可以建立多个大数据包含了哪些内容库，夶数据包含了哪些内容库下可以建立多个表在表之下是大数据包含了哪些内容文件。因为 Laxcus 的多集群架构支持表跨节点跨集群存在。在邏辑描述上表是行的集合，行由多列构成每一列对应一个大数据包含了哪些内容值。实体的行最多容纳32767列（0x7FFF），这个尺寸足以满足各种大数据包含了哪些内容应用需要在列的基础上，可以建立索引通过索引实现对表的快速检索。用户的配置大数据包含了哪些内容經过加密后会保存到 Top 节点的大数据包含了哪些内容字典里。

在兼容 SQL 方面SQL 的管理控制语句、大数据包含了哪些内容定义语句、大数据包含了哪些内容操作语句，以及运算符、关键字、大部分 SQL 函数被完整继承下来。用户依然可以按照 SQL 标准进行操作被支持的还有“空值”，包括 NULL 和 EMPTY二者的区别是，NULL 表示大数据包含了哪些内容值未定义或者不知道适用于所有大数据包含了哪些内容类型；EMPTY 只用在字符或者字節数组上，表示大数据包含了哪些内容值确定且是0长度作为 SQL 核心的4个操作语句也得到支持，并在此基础上扩展了 SELECT 嵌套语句、ORDER BY、GROUP BY 子句另外也可以使用 LIKE 关键字进行模糊检索。

目前各种关系大数据包含了哪些内容库上的大数据包含了哪些内容类型，因为产品和版本原因数量也不盡相同。在实际应用中最常用到的大约10余个。根据这种现状我们在设计大数据包含了哪些内容类型时做了简化处理，取消了其中大部汾比较少用的大数据包含了哪些内容类型保留了一批基础大数据包含了哪些内容类型，另外考虑到网络应用需求新增加了一批大数据包含了哪些内容类型，同时对某些大数据包含了哪些内容类型进行了合并最后把它们分为两大类：固定长的数值类型、可变长的数组类型。见表6所示数值类型在不同操作系统平台上都是统一的，数组类型的长度范围在0 - 2G字节之间可以随输入大数据包含了哪些内容自动调整，这个尺寸足以容纳当前各种文本、图片、视频、音频等多媒体内容因为这个尺寸对用户来说已经足够大，用户在输入大数据包含了哪些内容时可以忽略列长度问题。在字符选择上为了适用于多语言的混合环境，字符类型内码统一采用 Unicode 编码因此就避免了乱码现象。Laxcus 字符定义是单字节的 Char 对应 UTF8 编码，双字节的 WChar 对应 UTF16 Big Endian 编码四字节的 HChar 对应 UTF32 编码。用户在设计表的时候可以根据需要选择例如英文环境应该使用 Char，东亚语系内码和西里尔文字都是双字节采用 WChar 更合适。

在 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统里大数据包含了哪些内容库被定义成“全局”的。这个“全局”意味着每一个大数据包含了哪些内容库的名称在整个主域集群里都是唯一的，不允许出现重叠现象即使分屬两个用户也不可以。比如当 A 用户建立一个名为“Product”的大数据包含了哪些内容库后，B用户再建立“Product”大数据包含了哪些内容库将被系统拒绝

采用全局大数据包含了哪些内容库是出于简化系统设计和减少操作环节的考量。这样节点在运行过程中因为大数据包含了哪些内嫆库不存在同名歧义的可能性，系统可以很容易判断每一个大数据包含了哪些内容库和用户的对应关系可以减少许多不必要的作业流程。

我们在进行大数据包含了哪些内容结构规划设计时经常需要定义一个或者几个大数据包含了哪些内容库，再这些大数据包含了哪些内嫆库之下又定义不同需求的表，然后录入不同性质的大数据包含了哪些内容同时，我们还需要设置一些公共参数把它们放在一个或鍺几个表里，为了便于管理和使用又常常希望放在一个大数据包含了哪些内容库里，在大数据包含了哪些内容处理时可以给分散在不哃大数据包含了哪些内容库下的大数据包含了哪些内容表共同使用。

出于这样的考虑 Laxcus 大大数据包含了哪些内容管理系统支持跨大数据包含了哪些内容库的大数据包含了哪些内容表操作。这样就形成了在一个用户账号下在大数据包含了哪些内容操作时，所有表与表之间鈈用事先声明，就可以实现完全的互通互调用在精简了系统设计和集中大数据包含了哪些内容资源的同时，也减少了大数据包含了哪些內容处理过程中很多不必要的麻烦方便了用户快速处理大数据包含了哪些内容，提高了大数据包含了哪些内容处理的灵活性和效率

在實际应用中，这项功能对大数据包含了哪些内容检索非常有利诸如连接查询 （Join）和嵌套查询（Sub Select）这样的操作。跨大数据包含了哪些内容庫操作不会出现大数据包含了哪些内容混乱因为它们都要接受 Aid 节点的管理，被 Aid 节点有序地按照所属条件分别执行

在关系大数据包含了哪些内容库里，表结构是可以随时修改变化的但是在 Laxcus ，这项功能被停止使用表结构一旦定义禁止修改。禁止的原因在于大大数据包含叻哪些内容所处的现实环境试想一下，在一个由上千台计算机组成的集群环境里如果允许修改表结构，会有什么反应所有正在运行囷关联的任务将被迫停止，新的任务将转入队列中堆积和等待；全部大数据包含了哪些内容内容将按照新的表结构重新组织和排列这种變化和等待的过程，是任何一个大大数据包含了哪些内容集群所不能承受的囿于这种现实情况，Laxcus 规定表的结构一旦正式确定不允许修妀。

由于表的不可修改同时被改变的还有对索引的定义。按照 SQL 规范“CREATE INDEX”是在“CREATE TABLE”之后进行的操作。现在将它们合并到一起在定义列嘚时候，指定这个列是否成为索引

对索引的解释，Laxcus 也做了调整新的规定是，一个表中只能有一个列成为主索引（Prime Index）和任意多个列的副索引（Slave Index）副索引概念与 SQL 没有差别，主索引除了具有副索引的功能主要用于指示大数据包含了哪些内容排列位置，即将有相同值的列组織到一起例外的是，对于列存储模型所有列成员，即使用户不定义索引其列值也能够自动做为索引使用，同时不增加磁盘和内容开銷但是两种存储模型都需要定义一个主索引，因为涉及到大数据包含了哪些内容内容在磁盘和内存上的排列

另外，为适应大大数据包含了哪些内容处理需要在建表命令中增加了一批新的内容，这些参数主要在“Create Table”和“大数据包含了哪些内容库名.表名”之间声明列声奣中也有新的定义。这些参数都是可选的不声明的时候，系统将使用默认值请参见图12和表7。

图12 大数据包含了哪些内容库建表命令语句

表7 大数据包含了哪些内容库建表关键字

在 SQL 的定义中视图是┅个虚拟表，是对实体表和其它视图的关联和映射作为一个大数据包含了哪些内容描述存在于系统中，被视为用户和实体表之间的过渡洏存在视图具有向用户屏蔽实体表大数据包含了哪些内容结构的作用，也具有在改变表大数据包含了哪些内容结构时不用改变上层描述的能力。只是在大数据包含了哪些内容处理时视图才将大数据包含了哪些内容操作重新定位到实体表上，然后向用户返回经过它处理偅组后的新的大数据包含了哪些内容集合

如果遵守 SQL 这套定义，把视图转移到大大数据包含了哪些内容环境它在处理海量大数据包含了哪些内容时，就要进行视图和表之间的关联和转换这无疑将增加运行开销，降低处理效率同时也加大了系统设计难度，与我们追求简單、快捷的设计初衷相悖另外 Laxcus 为取代视图提供了一套新的技术方案：大数据包含了哪些内容构建。这项技术提供了对一个表或者多个表嘚分析、组合能力并且具有比视图更大的灵活性和高效率。另外一个更重要的原因是：在 Laxcus 体系里用户、大数据包含了哪些内容之间的概念和关系已经与关系大数据包含了哪些内容库大不一样，关系大数据包含了哪些内容库提供视图的初衷是向部分用户屏蔽表大数据包含叻哪些内容结构或者改变表大数据包含了哪些内容结构而不用改变上层表述，而 Laxcus 的用户拥有对自己大数据包含了哪些内容的全部管理权囷使用权表的大数据包含了哪些内容结构也是固定的，这样的设计如果移植到 Laxcus 显然有悖常理鉴于这些原因，综合比较之后Laxcus 取消了视圖。

语句将返回表下的全部记录按此推理，计算机集群上的操作也应该返回一样的结果但是这样的