Похожие презентации:
Технологии обработки больших объемов данных. Распределенные системы NoSQL
1.
Большие данныеФИО лектора
Должность лектора
Контакты лектора
2.
Тема 8. Технологии обработки большихобъемов данных
Распределенные системы
NoSQL
Озера данных
Hadoop, HDFS, Spark, Yarn
Потоки обработки данных
Виды облачных сервисов
3.
Скорость обработки данных4.
Скорость обработки данных5.
Скорость обработки данных6.
Скорость обработки данных7.
Скорость обработки данных8.
Распределенная обработка9.
Распределенная обработка• Распределённая обработка данных - методика выполнения
прикладных программ группой систем (узлов, компьютеров,
устройств).
10.
Распределенная обработка• Распределённая обработка данных - методика выполнения
прикладных программ группой систем (узлов, компьютеров,
устройств).
• Пользователь получает возможность работать с сетевыми
службами и прикладными процессами, расположенными в
нескольких взаимосвязанных системах.
11.
Распределенная обработка12.
Распределенная обработкаСвойства распределенной системы
13.
Распределенная обработкаСвойства распределенной системы
• совместное использование ресурсов;
14.
Распределенная обработкаСвойства распределенной системы
• совместное использование ресурсов;
15.
Распределенная обработкаСвойства распределенной системы
• совместное использование ресурсов;
• совместная обработка;
16.
Распределенная обработкаСвойства распределенной системы
• совместное использование ресурсов;
• совместная обработка;
• масштабируемость;
17.
Типы масштабирования18.
Распределенная обработкаСвойства распределенной системы
• совместное использование ресурсов;
• совместная обработка;
ПоследоТип
• масштабируемость;
Распределенная
вательная
Параллельная
Процессоров
1
1
Больше 1
Синхронизация
Нет
Процессов Данных и процессов
Масштабируе Замена
Замена
-мость
процессора процессор
а
Добавление узлов,
замена процессора
19.
Распределенная обработкаСвойства распределенной системы
совместное использование ресурсов;
совместная обработка;
масштабируемость;
обнаружение отказов;
20.
Распределенная обработкаСвойства распределенной системы
совместное использование ресурсов;
совместная обработка;
масштабируемость;
обнаружение отказов;
прозрачность.
21.
Распределенная обработка22.
Mодель Master-Slave23.
Достоинства модели Master-Slave24.
Достоинства модели Master-Slave• Простота реализации
25.
Достоинства модели Master-Slave• Простота реализации
• Эффективное использование ресурсов
26.
Достоинства модели Master-Slave• Простота реализации
• Эффективное использование ресурсов
• Масштабируемость
27.
Достоинства модели Master-Slave• Простота реализации
• Эффективное использование ресурсов
• Масштабируемость
• Отказоустойчивость
28.
Недостатки модели Master-Slave29.
Недостатки модели Master-Slave• Единая точка отказа (SPOF)
30.
Недостатки модели Master-Slave• Единая точка отказа (SPOF)
• Проблемы масштабирования
31.
Недостатки модели Master-Slave• Единая точка отказа (SPOF)
• Проблемы масштабирования
• Неравномерная нагрузка
32.
Недостатки модели Master-Slave• Единая точка отказа (SPOF)
• Проблемы масштабирования
• Неравномерная нагрузка
• Проблемы синхронизации
33.
Ограничения распределеннойобработки данных