几种集群方式比较
产业集群经济发展的一种战略方式
产业集群经济发展的一种战略方式一、产业集群的界定与特点产业集群（Industrial Cluster）的界定有多种，而哈佛大学教授波特的界定具有一定的代表性。
产业集群是指在特定领域中，一群在地理上集中，且有相互关联性的企业、专业化供应商、服务供应商、相关产业的厂商，以及相关的机构（如大学、制定标准化的机构、产业协会等），由它们构成的群体（波特，2003）。
产业集群有以下几个特点：一是围绕某一产业而形成的，即产业特性。
特定领域是指某一产业，它但是三大产业中的任一产业，但一样以第二产业中的制造业为多，往往是与某具体产品联系在一起，且多是消费品。
二是在某一区域内相对集中，即地点特性。
该区域可大可小，但不是以行政区域来划分，而是以地理的邻近性为界限。
三是一样都包含五大类相互作用的机构。
一个典型产业集群中图1 产来集群的五大差不多构成单位这五大类机构构成了产业集群的五大行动主体，这五大行动主体之间有着多种多样的联系，它们的共同作用导致该产业集群成为一个有机的经济整体。
其中，成品商是该产业集群最终产品的生产者，客商是最终产品的销售者，供应商是最终产品生产所需要的中间投入品的生产与供应者，中介服务机构是指为成品商、供应商与客商服务的金融、保险、运输、教育、培训、研究所、行业协会等机构，规制治理机构是指为集群中各类经营性单位服务的本地政府部门、技术检测与监督机构等。
四是存在着显著的竞合关系。
最终产品制造商之间或中间产品供应商之间，存在着明显的既竞争又合作的关系。
为了共同的市场，制造商之间或供应商之间都进行着猛烈的竞争；但为了某种需要，这些单位之间又存在着一定的合作。
二、产业集群形成的诱因与机制1．形成诱因产业集群的形成方式有三种：一是诱致性自发形成，即因某些因素诱导而自发的形成；二是强制性培养而成，即通过有目的规划与培养而形成的；三是引导性培养而成，即在产业集群的早期即能识别出并加以有效地培养而形成。
诱导产业集群形成的因素有多种，归结起来不外乎两类：一是特定供给因素的存在，如马歇尔所说的存在适合某种产品生产的、专门的自然因素或人为因素而形成产业集群（马歇尔，1994）①，或是波特所说的特定历史背景、良好的相关产业状态、一两个创新性①注：马歇尔是最早关注产业集群现象的经济学家，他在1890年出版的《经济学原理》中第一次讨论产业集群现象，只是他当时称之为“地点性工业”，意指“专门工业集中于特定的地点”。
Hadoop集群的三种方式
Hadoop集群的三种⽅式1,Local(Standalone) Mode 单机模式$ mkdir input$ cp etc/hadoop/*.xml input$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'$ cat output/*解析$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'input 夹下⾯的⽂件：capacity-scheduler.xml core-site.xml hadoop-policy.xml hdfs-site.xml httpfs-site.xml yarn-site.xml bin/hadoop hadoop 命令jar 这个命令在jar包⾥⾯share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar 具体位置grep grep 函数input grep 函数的⽬标⽂件夹output grep 函数结果的输出⽂件夹'dfs[a-z.]+' grep 函数的匹配正则条件直译：将input⽂件下⾯的⽂件中包含 'dfs[a-z.]+' 的字符串给输出到output ⽂件夹中输出结果：part-r-00000 _SUCCESScat part-r-00000：1 dfsadmin在hadoop-policy.xml 存在此字符串2,Pseudo-Distributed Operation 伪分布式在 etc/hadoop/core.site.xml 添加以下属性<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://:8020</value> 是主机名，已经和ip相互映射</property>还需要覆盖默认的设定,mkdir -p data/tmp<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/modules/hadoop-2.5.0/data/tmp</value> 是主机名，已经和ip相互映射</property>垃圾箱设置删除⽂件保留时间（分钟）<property><name>fs.trash.interval</name><value>10080</value></property></configuration>etc/hadoop/hdfs-site.xml: 伪分布式1个备份<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property>配置从节点<property><name>node.secondary.http-address</name><value>主机名:50090</value></property></configuration>格式化元数据，进⼊到安装⽬录下bin/hdfs namenode -format启动namenode,所有的命令都在sbin下，通过ls sbin/ 可以查看sbin/hadoop-daemon.sh start namenode hadoop 的守护线程启动(主数据)sbin/hadoop-daemon.sh start datanode 启动datanode（从数据）nameNode都有个web⽹页,端⼝50070创建hdfs ⽂件夹，创建在⽤户名下⾯bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/chris查看⽂件夹bin/hdfs dfs -ls -R / 回调查询本地新建⽂件夹mkdir wcinput mkdir wcoutput vi wc.input创建wc.input⽂件，并写⼊内容hdfs⽂件系统新建⽂件夹bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/chris/mapreduce/wordcount/input本地⽂件上传hdfs⽂件系统bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/chris/mapreduce/wordcount/input/在hdfs⽂件系统上使⽤mapreduce$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /user/chris/mapreduce/wordcount/input /user/chris/mapreduce/wordcount/output红⾊代表：读取路径蓝⾊代表：输出路径所以mapreduce的结果已经写到了hdfs的输出⽂件⾥⾯去了Yarn on a Single Node/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml 在hadoop的安装路径下<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value></value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>yarn 的配置已经完成在同⼀⽬录下slave⽂件上添加主机名或者主机ip,默认是localhostyarn-env.sh 和 mapred-env.sh把JAVA_HOME 更改下，防⽌出错export JAVA_HOME=/home/chris/software/jdk1.8.0_201将mapred-site.xml.template 重命名为mapred-site.xml,同时添加以下配置<configuration><property><name></name><value>yarn</name></property></configuration>先将/user/chris/mapreduce/wordcount/output/删除再次执⾏$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jarwordcount /user/chris/mapreduce/wordcount/input /user/chris/mapreduce/wordcount/output伪分布式执⾏完毕，mapreduce 执⾏在了yarn 上3，完全分布式基于伪分布式，配置好⼀台机器后，分发⾄其它机器step1: 配置ip 和 hostname 映射vi /etc/hosts192.168.178.110 hella-hadoop192.168.178.111 hella-hadoop02192.168.178.112 hella-hadoop03同时在window以下路径也得设置C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts192.168.178.110 hella-hadoop192.168.178.111 hella-hadoop02192.168.178.112 hella-hadoop03具体可参考linux ip hostname 映射step2:部署（假设三台机器）不同机器配置不同的节点部署：hella-hadoop hella-hadoop02 hella-hadoop03HDFS:NameNodeDataNode DataNode DataNodeSecondaryNameNodeYARN:ResourceManagerNodeManager NodeManager NodeManager MapReduce:JobHistoryServer配置：* hdfshadoop-env.shcore.site.xmlhdfs-site.xmlslaves*yarnyarn-env.shyarn-site.xmlslaves*mapreducemapred-env.shmapred-site.xmlstep3:修改配置⽂件core.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://:8020</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/app/hadoop-2.5.0/data/tmp</value></property><property><name>fs.trash.interval</name><value>10080</value></property></configuration>hdfs-site.xml<configuration><property><name>node.secondary.http-address</name><value>:50090</value></property></configuration>slavesyarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value></value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!--NodeManager Resouce --><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>4096</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name><value>4</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-retain-seconds</name><value>640800</value></property></configuration>mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>:19888</value></property></configurationstep4:集群的配置路径在各个机器上要⼀样，⽤户名⼀样step5: 分发hadoop 安装包⾄各个机器节点scp -p 源节点⽬标节点使⽤scp 命令需要配置ssh ⽆密钥登陆，博⽂如下：step6:启动并且test mapreduce可能会有问题No route to Host 的Error，查看hostname 以及 ip 配置，或者是防⽕墙有没有关闭防⽕墙关闭，打开，状态查询，请参考以下博⽂：4，完全分布式+ HAHA全称：HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager 即 HDFS⾼可⽤性通过配置分布式⽇志管理HDFS集群中存在单点故障（SPOF）,对于只有⼀个NameNode 的集群，若是NameNode 出现故障，则整个集群⽆法使⽤，知道NameNode 重新启动。
spark集群三种部署模式的区别
Spark三种集群部署模式的比较目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如MapReduce，公用一个集群资源，最大的好处是降低运维成本和提高资源利用率（资源按需分配）。
本文将介绍这三种部署方式，并比较其优缺点。
1. standalone模式，即独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。
从一定程度上说，该模式是其他两种的基础。
借鉴Spark开发模式，我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路：先设计出它的standalone模式，为了快速开发，起初不需要考虑服务（比如master/slave）的容错性，之后再开发相应的wrapper，将stanlone模式下的服务原封不动的部署到资源管理系统yarn或者mesos上，由资源管理系统负责服务本身的容错。
目前Spark在standalone模式下是没有任何单点故障问题的，这是借助zookeeper实现的，思想类似于Hbase master单点故障解决方案。
将Spark standalone与MapReduce比较，会发现它们两个在架构上是完全一致的：1) 都是由master/slaves服务组成的，且起初master均存在单点故障，后来均通过zookeeper解决（Apache MRv1的JobTracker仍存在单点问题，但CDH版本得到了解决）；2) 各个节点上的资源被抽象成粗粒度的slot，有多少slot就能同时运行多少task。
不同的是，MapReduce将slot分为map slot和reduce slot，它们分别只能供Map Task和Reduce Task使用，而不能共享，这是MapReduce资源利率低效的原因之一，而Spark则更优化一些，它不区分slot类型，只有一种slot，可以供各种类型的Task使用，这种方式可以提高资源利用率，但是不够灵活，不能为不同类型的Task定制slot资源。
elasticsearch 集群方案
elasticsearch 集群方案Elasticsearch集群方案是个非常重要的话题，因为随着数据量的不断增长，单机的Elasticsearch已经无法满足大规模数据的存储和检索需求。
所以采用分布式集群方案已经成为了一种必要的选择。
一、Elasticsearch概述Elasticsearch是一个开源的搜索引擎，支持全文搜索、结构化搜索、分布式搜索等功能，能够快速搜索和分析多种类型的数据，包括日志、网站数据、地理位置数据等。
Elasticsearch的数据存储是基于Lucene的，它采用了分布式架构，可以将数据分片存储在不同的节点中，从而更好的支持数据的横向扩展。
二、Elasticsearch集群架构Elasticsearch集群架构是由多个节点组成的分布式系统，其中有一个节点被选为主节点，负责集群内部的协调和管理，还有一些节点被选为数据节点，负责存放索引数据。
在Elasticsearch中，每个索引都被分成多个分片，并分布在不同的节点上，每个节点只存储部分数据，这样可以更好地利用计算资源和存储空间。
三、Elasticsearch集群的部署方式Elasticsearch集群部署方式主要有两种，一种是单个节点部署的方式，另一种是分布式部署的方式。
单个节点部署方式适用于小规模的数据，可以在一台物理机或虚拟机上完成部署。
而分布式部署方式则是适用于大规模的数据，可以在多台物理机或虚拟机上完成部署。
四、Elasticsearch集群的设计原则1.数据安全在Elasticsearch集群的设计中，要保证数据的安全性。
为了确保数据的完整性，建议使用Elasticsearch内置的安全措施，例如在集群中实现HTTPS授权、加密传输等安全性相关的措施。
2.高可用性在Elasticsearch集群中，要保证节点之间的负载均衡和故障转移。
为此，建议使用Elasticsearch的内置负载均衡和自动选择策略等措施，保证集群中每个节点的负载均衡和故障转移的高可用性。
存储体系架构对比分析
Isilon OneFS
其他集群文件系统
架构比较
架构简单，每个节点均对能，功能一致
有管理节点，元数据节点，数据节点
协议支持
内嵌支持标准NFS/CIFS协议
私有协议，使用需安装客户端；如果要使用NFS/CIFS协议，需独立部署NFS/CIFS服务器
文件系统扩容
60秒在线扩容；以单个节点为单位；
扩容方式复杂，耗时长以一对控制器为单位进行扩容；
EMC Isilon 优势
单一文件系统，可扩展致20PB，易管理易扩展，简化运维成熟文件系统，应用已经十年以上，遍布高性能计算，媒体，科学研究，基因测序等领域，全球客户4700以上支持存储分层，可优化性能，降低成本支持文件系统快照，定期保护数据支持远程复制，可进一步提高业务连续性高可靠性保护，最大可以容忍4个节点或4块磁盘同时故障支持Hadoop大数据分析
具备企业级存储特性
快照，远程复制，WORM，虚拟化环境支持
不支持
服务支持
自主知识产权原厂服务
大多根据开源软件；仅能维护外围功能。
性能
单节点性能及聚合性能都排名靠前具体可参考Gartner报告（见后续）
单节点性能差；依靠节点数量达到高聚合带宽
可靠性
N+4（最大容忍4个磁盘或4节点同时损坏）
最多容忍2个磁盘损坏或1个节点损坏
商用集群存储：EMC Isilon，IBM GPFS
开源集群存储：GlusterFS
Байду номын сангаас 集群存储两种部署方式的扩展性
元数据服务器
数据节点
元数据服务器
数据节点
数据节点
数据节点
元数据流
数据流
分布式元数据和数据流
数据集成的N种方式
数据集成的N种⽅式据我了解的⼀些企业，这最近⼏年企业信息化过程中系统没有少上，什么ERP，PDM，CSM，DSERP等算起来将近有七⼋套，在⼀定程度上提⾼了企业的信息化管理⽔平，但是⼜迎来了另⼀个问题。
企业的许多数据在不同的系统中需要维护，经常会出现不同的系统间数据不⼀致的问题，这就需要各系统之间进⾏集成。
由于各系统架构不⼀致，所以⽬前采取的⽅式主要是数据级别的集成。
我总结了⼀下，根据实时性数据集成可以分为两种，实时性和⾮实时的。
⽬前采取的⽅案是⾮实时的，对于各系统间需要整合的数据，是由⼀个系统定时导出成xml格式的数据，然后由另⼀个系统定时来处理。
⾮实时的系统⽐较容易实现，不好的地⽅就在于不能实时实现各系统的⽆缝集成。
⽽实时的系统数据集成就可以采⽤数据库层的直接集成或者通过⾯向服务架构（SOA）来实现，对于不同⼚家的产品，开放数据库接⼝给其他⼚商⼀般来说不太好接受，就是⼀个公司的各个产品之间项⽬开放接⼝也⽐较难接受，个⼈感觉未来发展的趋势主要还是利⽤SOA来实现数据集成。
关于SOA，业界这两年炒得很⽕热，很多公司IBM，SAP，Oracle等都给出了⾃⼰的解决⽅案，⽅案多了让⼈眼花缭乱，也不太好选择，不过在Oracle公司收购了BEA以后，他们在服务器+数据库上的优势使得他们的⽅案跟其他公司相⽐占了不⼩优势。
下⾯是我收集整理的⼀点对Oracle的实时数据集成⽅案的资料，跟⼤家分享⼀下。
实时数据集成⼀般分为两个处理过程：⼀是对数据按照SOA架构的需要进⾏整合加⼯形成可⽤的信息，⼆是将信息以符合SOA规范的⽅式发布出去。
具体的实时数据集成模式可以按照对这两个处理过程的不同分为以下四种：第⼀种是在中间件层上进⾏数据的加⼯整合，同时通过中间件层的标准接⼝将整合后的数据以标准接⼝发布。
在中间层上存在⼀个虚拟的数据服务层，该层通过JDBC，FILE适配器、应⽤适配器等与数据层的各种数据源实现连接，将数据源中的各种数据实体映射成中间件的虚拟数据层的表，虚拟数据层中的表都只有元数据，⽽不存储实际的⽣产数据。
nacos 集群方式
nacos 集群方式Nacos是一个用于动态服务发现、配置管理和服务管理的开源项目。
它提供了一个简单易用的界面和API来管理和监控服务的注册与发现、配置信息的存储与管理，并且支持多种集群方式来实现高可用性和扩展性。
在Nacos中，我们可以通过多种方式来部署集群，以满足不同的需求和场景。
下面将介绍几种常见的Nacos集群方式。
1. 单机模式（Standalone Mode）：单机模式是最简单的一种部署方式，它适用于小规模的开发和测试环境。
在单机模式下，Nacos的所有组件都运行在同一台机器上，包括服务注册中心、配置中心和控制台。
这种模式下，Nacos只能支持单机的服务注册与发现、配置的存储和管理，不具备高可用性。
2. 集群模式（Cluster Mode）：集群模式是一种常见的部署方式，适用于生产环境中的高可用性和扩展性需求。
在集群模式下，Nacos的各个组件可以运行在不同的机器上，相互之间通过网络进行通信。
其中，服务注册中心和配置中心可以使用多节点部署，并且通过选举算法保证主节点的高可用性。
多节点部署可以提高Nacos的性能和可靠性，当其中一个节点宕机时，其他节点仍然可以继续提供服务。
3. 数据持久化方式：在Nacos中，我们可以选择将数据持久化到本地文件系统或者外部存储（如数据库）中。
对于单机模式而言，数据默认存储在本地文件系统中。
而对于集群模式，数据可以选择存储在共享的外部存储中，如MySQL、MariaDB、Oracle等。
这种方式可以提高数据的可靠性和扩展性，当一个节点宕机时，其他节点可以从外部存储中恢复数据。
4. 读写分离模式：在大规模的生产环境中，读写负载可能会非常高，为了提高系统的性能和扩展性，我们可以使用读写分离模式。
在这种模式下，我们可以将Nacos的读操作（如服务的查询、配置的获取）和写操作（如服务的注册、配置的修改）分别部署在不同的节点上，从而提高系统的并发能力和吞吐量。
5. 多数据中心部署：对于大规模分布式系统而言，不同的数据中心可能会存在不同的网络环境和延迟。
iot集群通讯方式
iot集群通讯方式IoT（物联网）技术的快速发展，使得各种设备可以互联互通，并集成到一个个集群中。
这些设备可以通过不同的通讯方式进行连接和交流。
本文将介绍几种常见的IoT集群通讯方式，并探讨它们的特点和应用。
首先，基于有线连接的通讯方式是IoT集群中常见的一种方式。
有线通讯通过物理电缆进行数据传输，如以太网、串口等。
这种通讯方式具有可靠性高、传输速度快的特点，适用于数据量较大、对实时性要求较高的场景，比如智能工厂中的机器之间的通讯。
其次，基于无线连接的通讯方式是IoT集群中另一种常见的方式。
无线通讯利用无线电波进行数据传输，如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等。
这种通讯方式具有方便灵活、覆盖范围广的特点，适用于设备之间距离较远、数量较多的场景，比如智能家居中各种传感器和执行器之间的通讯。
另外，基于云平台的通讯方式也是IoT集群中的一种重要方式。
通过将设备接入云平台，可以实现设备之间的远程管理和控制。
云平台可以提供设备注册、消息传递、数据存储等功能，同时还可以进行数据分析和智能决策，提供更高级的服务。
这种通讯方式适用于需要集中管理和分析数据的场景，比如智能城市中的交通管理系统。
此外，边缘计算也是IoT集群中的一种重要趋势。
边缘计算将部分计算任务和数据处理推向网络边缘，减少了数据传输的延迟和带宽占用。
通过在设备、网关等边缘节点上进行数据处理和决策，可以提高响应速度和数据隐私性。
边缘计算适用于对实时性要求较高、对隐私保护较敏感的应用场景，比如智能交通中的车辆和路网的协同决策。
在选择IoT集群通讯方式时，应根据具体的需求和场景来选择。
有线通讯方式适用于实时性要求高、数据量大的场景；无线通讯方式适用于设备数量多、距离远的场景；基于云平台的通讯方式适用于集中管理和分析数据的场景；而边缘计算适用于实时性要求高、隐私保护敏感的场景。
通过选择合适的通讯方式，可以实现IoT集群中设备的高效协作和智能化运营，推动物联网技术的进一步发展。
服务器集群解决方案
服务器集群解决方案随着互联网技术的迅猛发展，不论是企业还是个人都面临着处理庞大数据和实现高性能计算的需求。
在这个背景下，服务器集群解决方案的出现成为了一种有效的技术手段。
一、服务器集群的概述服务器集群是指将多个独立的服务器连接在一起，形成一个高性能、高可用性的计算系统。
通过集群中的各个服务器之间的协同工作，可以提供更高的计算、存储和整体处理能力。
同时，集群可以实现负载均衡和容错能力，提高系统的稳定性和可靠性。
二、服务器集群的工作原理在服务器集群中，主要有两种工作原理，即共享存储和分布式存储。
共享存储方式是将所有服务器连接到一个中央存储设备，每个服务器都可以访问共享的文件系统和数据。
这种方式适用于需要频繁访问和共享数据的应用场景。
而分布式存储方式则是将数据分散存储在多个服务器上，不同的服务器上保存不同的数据块，通过数据的分布和备份来提高系统的容错能力和性能。
三、服务器集群的应用场景服务器集群解决方案广泛应用于各个领域，例如云计算、大数据处理、高性能计算等。
对于企业来说，服务器集群可以通过负载均衡来确保网站的稳定访问，提高用户的体验和满意度。
同时，通过集群可以实现数据的高效管理和备份，确保数据的安全性。
对于科研机构和学术界来说，服务器集群可以提供强大的计算能力，支持复杂的模拟和计算任务，推动科学研究的进展。
四、服务器集群的架构和部署方式在服务器集群的架构设计上，可以采用多种方式。
一种常见的架构是通过主节点和从节点来组成集群。
主节点负责整个集群的管理和调度，而从节点则负责实际的计算和存储任务。
此外，还可以采用主-主、对等等其它方式构建集群，具体的架构设计要根据应用场景和需求来确定。
在部署服务器集群时，有两种常见的方式：物理服务器集群和虚拟服务器集群。
物理服务器集群是指将多个独立的物理服务器连接在一起，形成一个集群系统。
这种方式需要专门的硬件设备和网络来支持，但可以提供更高的计算性能。
而虚拟服务器集群则是通过虚拟化技术在一台或几台物理服务器上创建多个虚拟服务器，通过软件来实现集群化的功能。
集群CLUSTER种类介绍
集群CLUSTER种类介绍⼀、集群CLUSTER 介绍计算机集群Cluster，可以把多台计算机连接在⼀起使⽤，平分资源或互为保障。
其好处不⾔⽽喻，群集中的每个计算机被称为⼀个节点，节点可添加可减少，在这些节点之上虚拟出⼀台计算机供⽤户使⽤；从使⽤⽤户的⾓度看始终是使⽤⼀台计算机，⽆所谓多少节点。
如Figure1所⽰，其中多台计算机可以共同分担资源，也可以互为保障，节点之间的⼯作⽅式取决于不同的群集技术，不同⼚商实现⽅式会有不同。
当下流⾏的群集技术可分为以下⼏种：HA⾼可⽤集群、负载均衡集群、并⾏计算群集。
⼆、HA⾼可⽤集群High availability Cluster⾼可⽤群集，简称HAC ；主要⽤于⾼可⽤解决⽅案的实现，节点间以主备形式，实现容灾；在⼤型故障（宕机，服务器故障）的情况下实现快速恢复，快速提供服务。
如下图所⽰：当前节点在Node01，所有业务在Node01上运⾏，若发⽣故障服务和资源会转移到Node02上。
⾼可⽤集群的另外⼀个特点是共享资源，多个节点服务器共享⼀个存储资源，该存储可在不同节点之间转移。
关于存储（Raid）知识可参考：⾼可⽤群集可实现以下三种⽅式：主从⽅式：主机⼯作，备机监控。
此⽅式不能有效的利⽤服务器资源互为主从：两服务器同时在线，⼀台服务器故障可切换到另⼀台上。
此⽅式有效的利⽤服务器资源，但当服务器故障时候，将导致⼀台服务器上运⾏多个业务。
多台服务器主从：⼤部分服务器在线使⽤，⼩部分监控；若有部分服务器故障，可切换到指定的⼩部分服务器上。
此⽅式为前两种⽅式的综合。
然后多台服务器群集，也增加了管理的复杂度。
微软的故障转移群集功能最早在Windows NT 4.0企业版中实现。
笔者所使⽤的Windows Server 2008 R2 Sp1企业版最多个可⽀持16个节点。
三、负载均衡集群Load Balancing负载均衡，不同节点之间相互独⽴，不共享任何资源；通过⼀定算法将客户端的访问请求平分到群集的各个节点上，充分利⽤每个节点的资源。
iot集群通讯方式
iot集群通讯方式IoT（物联网）集群通信是指多个设备或节点之间通过网络相互通信和协作的过程，以实现数据传输、集中控制和协同工作等功能。
在物联网中，集群通信是实现设备之间互联互通的关键技术之一。
下面将介绍几种常见的IoT集群通信方式。
1. Zigbee通信：Zigbee是一种短距离、低功耗、低数据率的无线通信技术，广泛应用于物联网中的设备互联。
Zigbee通信采用网状拓扑结构，网络中的设备通过组网形成集群，并可以通过网关与云端系统进行通信。
由于Zigbee通信具有低功耗、大容量、自组织网络等特点，适用于大规模设备的集群通信场景。
2. Wi-Fi通信：Wi-Fi是一种常用的无线局域网通信技术，在物联网中的集群通信中得到广泛应用。
Wi-Fi通信可以通过无线交换机或路由器实现设备之间的连接，并通过TCP/IP协议进行数据传输。
Wi-Fi通信具有速度快、设备众多、连接稳定等特点，适用于设备密集的集群通信场景。
3. LoRaWAN通信：LoRaWAN是一种适用于远距离、低功耗、低速率的无线通信技术，适用于大规模设备的集群通信。
LoRaWAN通信采用星型拓扑结构，设备通过LoRaWAN基站进行通信，并通过云端服务与应用系统进行数据交互。
LoRaWAN通信具有远距离覆盖、低功耗、低成本等特点，适用于需要跨越大范围进行集群通信的场景。
4. NB-IoT通信：NB-IoT（Narrowband IoT）是一种低功耗广域网通信技术，适用于物联网设备的集群通信。
NB-IoT通信采用蜂窝网络的形式进行通信，设备通过通信模块与运营商的基站相连，并通过云端平台完成数据传输和控制。
NB-IoT通信具有深室内覆盖、低功耗、低成本等特点，适用于广域范围内的集群通信场景。
5. MQTT通信：MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的发布-订阅式消息传输协议，适用于物联网设备之间的集群通信。
合竞新方式——联盟和集群的比较研究
竞争理论 、 观念 、 策略 和方法 ， 迫使 企业从 单纯 的对 抗竞争 型向合作竞争 型转变 。在竞 争中合作 ， 在合作 中竞争 ， 已 这 成为现代化企业 必须 面对 的格局 。
合作 竞争 （ Ｏ ｏ ｅｉｏ 一词 首次 出现 在美 国耶鲁 管 Ｃ— ｐｔｉｎ） ｔ 理学院的拜瑞 ・・ Ｊ 内勒巴夫 （Ｂ ｒ ． ｌ ｕ ，９６） ａｒ Ｊ ｅ ｆ １９ 教授和 ｙ Ｎａ ｂ 哈 佛 商 学 院 的 亚 当 ・ ・布 兰 登 勃 格 Ｍ （ ａ Ｍ． Ａｄ ｍ
维普资讯
湖 北 社 会 科 学 经 济 论 坛
合竞新方式——联盟和集群的比较研究
李 文 秀
（ 浙江师范大学 ，浙江 金华 ３ １０ ） ２０４
摘要 ： 经济 全球 化 的加深和 互联 网经济时代 的到 来 ， 迫使企 业的 生存 与发展 战略 要 有一 个较 大的转 变 ， 要 从重视 合约发展到通过 一种 良好的社会 关 系网络 来稳 固一种 非完全信 息合 约 ，企 业竞争 的思路也应 从对抗竞 争转向合作竞争 。 盟和 集群就是 为 了适应这一 需要 而在 最近 几十年兴起 的 两种 新的合作竞 争方 式 ， 联 并逐渐成
进行 了关注 （ 胡雄飞等 ， ９ ） 尤其是成思危教授的 “ 竞 １６， ９ 从
争转 向竞争——合 作”（ ９ ８ 和 黄少 安教授 “ １９ ） 合作经 济学
构想” 的研究将合作竞争地位进一步 提高 。Ｈ
综上所 述 ， 虽然企业之 间的合作竞争关系已经为许多学 者所关注 ， 并进行 了大量卓有成效 的研究 。但是现有 的研 究 工作还不很深 入 ，多数 局限于范 围或含 义的界定与重要 性 上， 特别是对于合作竞争组织形式缺乏深入的研究 。面对 当 今高度 复杂的不 确定 性环境 ， 究竟应该选择什么样 的合作竞 争方式？各 类合 作竞 争方式 的适用 范围如何等 ， 都没有给予
rocketmq 集群连接方式
rocketmq 集群连接方式
RocketMQ是一个分布式消息中间件，它支持多种集群连接方式。
首先，RocketMQ使用了Namesrv来管理Broker的路由信息，客户
端可以通过Namesrv来发现Broker的地址。
一种常见的集群连接方
式是通过将多个Broker配置到同一个Namesrv集群中，客户端可以
通过向Namesrv集群发送请求来获取Broker的路由信息，从而实现
对整个集群的连接。
另一种集群连接方式是通过使用多个Namesrv集群来增加系统
的可用性和容错性。
客户端可以同时配置多个Namesrv地址，当一
个Namesrv集群不可用时，客户端可以自动切换到另一个可用的Namesrv集群，从而保证系统的稳定性。
此外，RocketMQ还支持通过VIP通道来连接集群，VIP通道可
以在网络层面提供负载均衡和故障转移的功能，从而提高系统的可
靠性和性能。
总的来说，RocketMQ提供了多种集群连接方式，可以根据实际
需求来选择合适的方式来连接集群，从而实现高可用、高性能的消
息传输。
数据库的几种集群方式
数据库的几种集群方式数据库的集群方式有多种，下面我将从几个角度介绍常见的几种集群方式。
1. 主从复制（Master-Slave Replication），主从复制是最常见的数据库集群方式之一。
它通过将一个数据库服务器作为主服务器（Master），负责处理写操作，并将写操作的日志传递给一个或多个从服务器（Slave）。
从服务器只负责处理读操作，并通过复制主服务器的数据来保持数据一致性。
主从复制可以提高读写分离性能和数据冗余。
2. 主主复制（Master-Master Replication），主主复制是另一种常见的数据库集群方式。
它将多个数据库服务器配置为主服务器，每个主服务器都可以处理读写操作。
主主复制通过相互复制彼此的数据来实现数据的同步。
主主复制可以提高读写性能和高可用性，但需要解决数据冲突和一致性问题。
3. 数据库分片（Database Sharding），数据库分片是将一个大型数据库分割成多个较小的片段（Shard），每个片段存储在不同的服务器上。
每个服务器负责处理自己所管理的片段的读写操作。
数据库分片可以水平扩展数据库的处理能力和存储容量，提高性能和可伸缩性。
但需要考虑数据分布、数据迁移、数据一致性等问题。
4. 分布式数据库（Distributed Database），分布式数据库是将数据分散存储在多个服务器上的数据库系统。
每个服务器都具有独立的计算和存储能力，并可以处理自己所负责的数据的读写操作。
分布式数据库可以通过数据划分和数据复制来提高性能、可用性和可扩展性。
但需要解决数据一致性、数据分布和数据访问的问题。
5. 云数据库（Cloud Database），云数据库是将数据库部署在云平台上的一种集群方式。
云数据库提供了高可用性、弹性扩展和灵活的付费模式。
云数据库可以通过自动备份、故障转移和自动扩展来提供高可用性和性能。
同时，云数据库还可以提供多种数据库引擎和管理工具，方便用户进行管理和操作。
RAC与双机热备的区别
RAC与双机热备的区别。
在 Cluster ( 集群 ) 多机系统平台上，常用的高可用性技术有两种：双机热备份和 RAC 并行服务器。
这两种方式采用的机制不同，实现的效果也不同。
1、双机热备份方式在双机热备份方式下，数据库系统平时只能在一台服务器(例如服务器 A)上运行，另一台服务器无法直接访问数据库，自然也无法进行负载分担。
当服务器 A 由于故障失效时，由相应的操作系统软件控制，将服务器 A 管理的存储设备 ( 如硬盘 ) 转交给服务器 B 控制，同时在服务器B 上启动另一个数据库进程，管理数据库。
这种切换并启动新的数据库核心的过程一般需要几十秒到几分钟。
这种方式的主要缺点在于：•由于需要重新启动数据库核心进程，无法保证数据库系统连续不间断地运行；•在系统切换的过程中，客户端与服务器之间的数据库连接会中断，需要重新进行数据库的连接和登录工作；•由于数据库系统只能在一台服务器上运行，另一台服务器无法分担系统的负载，实际上造成了客户投资的浪费。
在有些系统中，为了解决双机负载分担的问题，将应用系统人为分割为两个数据库系统，分别在两台服务器上运行。
这种方式在一定程度上解决了负载分担的问题，但给系统管理、统计分析等业务处理带来了很多额外的复杂性2、RAC方式在并行服务器方式下，两台 ( 或多台 ) 服务器上各自运行一个数据库核心进程，但共同管理、操作一个数据库。
客户端无论连接到哪个服务器都可以在数据库中进行操作。
当服务器 A 由于故障失效时，数据库系统本身并未停止工作，连接在服务器 B 上的客户端还可以继续进行正常工作。
同时，服务器 B 上也不需要再启动新的数据库服务器进程，因此也没有“切换时间”。
对于一些特殊应用中严格要求前端应用不能中断的情况， Oracle 并行服务器还提供了一种“预连接 (pre-connect) ”方式，以这种方式连接的客户端当服务器端发生故障时，客户端与数据库服务器的连接不会中断，会被 Oracle 并行服务器软件自动转接到还在正常工作的其它服务器上，不需要重新输入用户名及口令。
集群系统和蜂窝通信系统
一、什么是集群通信，它和蜂窝通信通信有什么区别？集群是从英文Trunking或Trunked意译过来的。
Trunk本意为中继或干线，从Trunked 的含义来说，应该是"系统所具有的全部可用信道都可为系统的全体用户共用"，即系统内的任一用户想要和系统内另一用户通话，只要有空闲信道，他就可以在中心控制台的控制下，利用空闲信道沟通联络，进行通话。
所以从某种意义上讲，集群通话系统是一个自动共享若干个信道的多信道中继(转发)通信系统。
它与普通多信道共用的通信系统并无本质的区别。
但是，集群通信系统是多个用户(部门、群体)共用一组无线电信道，并动态地使用这些信道的专用移动通信系统，主要用于指挥调度通信。
所以，集群通信系统是专用指挥调度通信系统。
而且集群通信系统是高级移动指挥调度通信系统，是一种共享资源、分担费用、向用户提供优良服务的多用途、高效能而又廉价的先进的无线电移动通信系统。
对指挥调度功能要求较高的企事业、铁道、交通、民航、水利、电力、工矿、油田、农场、港口、轻轨和地铁、公、检、法、司法、安全、海关以及军队、武警等等部门都需要这种系统。
集群通信系统的特点是：(1)集群通信主要是以单工或半双工方式来工作，故两用户通话只占一对频率(一个信道)：蜂窝通信是无线电话，是有线电话的延伸补充和发挥，它采用全双工工作方式，故两用户通话要占两对频率(两个信道)，所以从频率利用率讲集群通信要高。
而从通话来讲则蜂窝通信要方便一些。
(2)集群通信系统主要采用信道动态分配方式(单工或半双工)，蜂窝通信系统采用信道固定分配方式，即把信道分配给两用户固定使用(全双工)，故当两者具有同样的信道数时，在一个区域内集群通信系统可容纳更多的用户。
(3)集群通信系统主要是大区、小区覆盖；而蜂窝通信系统是小区，微小区，甚至微微小区覆盖。
(4)集群通信系统主要是无线用户对无线用户(包括调度台)，而无线用户与有线用户间通话是少量的。
数据库集群与分布式数据库设计方法
数据库集群与分布式数据库设计方法第一章：介绍1.1 数据库集群的概念数据库集群是一种将多台服务器组合成一个集群的技术，通过在多个服务器上分布数据和负载，提供高可用性和可扩展性。
1.2 分布式数据库的概念分布式数据库是将数据存储在多个服务器上的数据库系统，通过在多个节点上分布数据和工作负载来提高性能和可用性。
1.3 相关概念解释CAP理论：分布式系统不能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。
ACID特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
第二章：数据库集群设计方法2.1 垂直切分垂直切分是将一个大型数据库按照功能或数据类型进行切分，将不同的数据表或数据类型放入不同的节点中，从而提高并行处理能力。
2.2 水平切分水平切分是将一个大型表按照某个关键字进行切分，将不同的关键字范围放入不同的节点中，从而提高并行查询能力。
2.3 一主多从架构一主多从架构是指在集群中一个节点作为主节点，负责处理写操作，其他节点作为从节点，负责处理读操作，从而提高读写分离的能力。
第三章：分布式数据库设计方法3.1 数据复制数据复制是将数据以副本的方式存储在多个节点上，从而提高数据的冗余度和可用性。
3.2 数据分片数据分片是将数据按照某个关键字范围进行划分，将不同的数据片段存储在不同的节点上，从而提高数据的并行处理能力。
3.3 一致性哈希算法一致性哈希算法是一种将节点的哈希值与数据的哈希值进行比较，将数据分配到最接近的节点上的算法，从而提高数据的负载均衡性。
第四章：数据库集群和分布式数据库的应用场景4.1 电子商务在电子商务中，大量的交易数据需要进行保存和管理，数据库集群和分布式数据库可以提供高可用性和可扩展性，确保系统的稳定和性能。
4.2 大数据分析在大数据分析中，需要处理海量的数据，数据库集群和分布式数据库可以分布存储和处理数据，提高查询和计算性能。
交换机的三种连接方式：级联、堆叠和集群
交换机的三种连接方式：级联、堆叠和集群交换机的连接方式大家应该都知道，一共有三种，分别是：级联、堆叠和集群。
交换机的级联技术一般用来实现多台交换机之间的互相连接；堆叠技术用来将多台交换机组成一个单元，从而提高更大的端口密度和更高的性能；集群技术用来将相互连接的多台交换机作为一个逻辑设备进行管理，从而降低网络管理成本，简化管理操作。
1. 级联级联可以定义为两台或两台以上的交换机通过一定的方式相互连接。
根据需要，多台交换机可以以多种方式进行级联。
在较大的局域网例如校园网中，多台交换机按照性能和用途一般形成总线型、树型或星型的级联结构。
级联结构示意图城域网是交换机级联的极好例子。
目前各地电信部门已经建好了许多市地级的宽带IP城域网。
这些大款城域网自上向下一般分为3个层次：核心层、汇聚层、接入层。
核心层一般采用千兆以太网技术、汇聚层采用1000M/100M 以太网技术，接入层采用100M/10M 以太网技术，所谓 "千兆到大楼，百兆到楼层，十兆到桌面 " 。
这种结构的宽带城域网实际上就是由各层次的许多台交换机级联而成的。
核心交换机（或路由器）下连若干台汇聚交换机，汇聚交换机下联若干台小区中心交换机，小区中心交换机下连若干台楼宇交换机，楼宇交换机下连若干台楼层（或单元）交换机（或集线器）。
交换机一般是通过普通用户端口进行级联，有些交换机则提供了专门的级联端口。
这两种端口的区别仅仅在于普通端口符合MDI 标准，而级联端口 ( 或称上行口 ) 符合 MDIX标准。
由此导致了两种方式下接线方式不同：当两台交换机都通过普通端口级联时，端口间电缆采用直通电缆(Straight Throurh Cable) ；当且仅当中一台通过级联端口时，采用交叉电缆(Crossover Cable) 。
为了方便进行级联，某些交换机上提供了一个两用端口（MDI 或MDIX），可以通过开关或管理软件将其设置为MDI（MDI是正常的UTP或STP连接）或 MDIX（连接器的发送和接收对是在内部反接的，这就使得不同的设备(如集线器-集线器或集电器-交换机)，可以利用常规的UTP或STP电缆实现背靠背的级联）方式。
集群行为
去个性化现象的原因
• 匿名性 生活在群体中的人既有代表群体的一面， 生活在群体中的人既有代表群体的一面， 也有代表个体的一面。所以， 也有代表个体的一面。所以，当他代表群 体或以群体的面目出现时，由于可以匿名， 体或以群体的面目出现时，由于可以匿名， 使人难以辨认个体的真实姓名和身份， 使人难以辨认个体的真实姓名和身份，谁 也不知道他是谁以及他在干什么， 也不知道他是谁以及他在干什么，他就很 可能任意行为，不受规范的约束。 可能任意行为，不受规范的约束。
• 权力斗争 一些为了达到某种政治目的的策划者， 一些为了达到某种政治目的的策划者，通常 会把集群行为作为一种政治策略， 会把集群行为作为一种政治策略，这是某些集群 行为尤其是以集体暴力为主要形式的集群行为产 生的政治条件。当暴力行为的目的不太明确， 生的政治条件。当暴力行为的目的不太明确，而 使用暴力者又满怀信心时， 使用暴力者又满怀信心时，暴力最容易成为一种 政治工具。 政治工具。 由此，我们可以看到， 由此，我们可以看到，众多的集群行为最深 层的根源在于不平等的社会制度， 层的根源在于不平等的社会制度，在于各种形式 的阶级斗争的存在。 的阶级斗争的存在。 • 其他 如新旧观念的冲突、好奇心理的趋势以及社会 如新旧观念的冲突、 心理承受力的极限等。 心理承受力的极限等。
在各组议论完了之后以问卷调查的方式了解被试对再次参加议论的喜欢程度结果去个性化小组比其它小组对群体成员更加富有吸引力也就是说大学生们更喜欢在去个性化的小组里再次议论自己父母的不是
第八章 群体心理
之集群行为
讲课人： 讲课e behavior） 集群行为（ ）
一个学生违反纪律， 一个学生违反纪律，是一个人的 所谓一人做事一人当， 事，所谓一人做事一人当，但如果是 几个学生一起闹， 几个学生一起闹，那么责任完全由一 个人承担的可能性就相当小，个体甚 个人承担的可能性就相当小， 至可以把责任推给别人。 至可以把责任推给别人。 • 集体的淹没性 在群体中， 在群体中，成员的活动往往并不 是一个人的身份出现的， 是一个人的身份出现的，而是具有群 体的意义，是以群体的形式出现的， 体的意义，是以群体的形式出现的， 这样群体就淹没了个性， 这样群体就淹没了个性，成员的自我 被融化在群体中，与群体同一起来。 被融化在群体中，与群体同一起来。
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集群场景 对比项
基于操作系统集群软件的方式
基于数据库集群组件的方式 双节点数据库集群
授权许可
操作系统许可：2套
数据库许可：1套（或按单节点CPU 数量授权） 集群软件许可：1套
操作系统许可：2套
数据库许可：2套（或按所有节点CPU 总数授权） 集群组件许可：1套（或按所有节点CPU 总数授权）
技术架构
主备方式：
主从（读写分离）方式：
对等不共享方式（MPP 集群）：
并行处理方式（RAC ）：
特点
1、 主节点对外提供服务，备节点空闲，资源利用率较低；
2、 必需共享存储，主节点故
障时备节点接管共享存储并启动实例，切换时间一般数分钟；
3、 仅一份数据，存放于共享存储中；
1、 主节点对外提供服务，备节点实时数据更新；
2、 无需共享存储，主节点故障时备节点接管服务；
3、 主备节点均有完整数据； 1、 主节点负责写操作；从节点实时数据更新，负责读访问；
2、 无需共享存储；主从节点均有完整数据；
3、 主节点故障，会影响从节点服务；
1、 节点完全对等，均对外提供服务，实现负载均衡；
2、 无需共享存储，各节点存储部分数据，相互调用；
3、 单节点故障不影响整体服务，但该节点保存的数据无法访问；
1、 节点完全对等，均对外提供服务，实现负载均衡；
2、 必需共享存储，存放的数据供所有节点使用；
3、 单节点故障不影响整体服务；
注：操作系统集群软件许可说明：
1、 Windows server 企业版带集群功能；
2、 Linux 平台有厂家授权版本，或第三方授权版本，如赛门铁克VCS 、Rose HA ；
3、 Unix 平台有厂家授权版本，或第三方授权版本，如赛门铁克VCS 、Rose HA ；
集群场景
对比项 基于操作系统集群软件的方式 基于中间件集群组件的方式 双节点中间件集群
授权许可 操作系统许可：2套
中间件许可：1套（或按单节点CPU 数量授权） 集群软件许可：1套
操作系统许可：2套
中间件许可：2套（或按所有节点CPU 总数授权） 集群组件许可：一般企业版含集群功能，标准版不含。
技术架构
特点
1、 主节点对外提供服务，备节点空闲，资源利用率较低；
2、 可选共享存储；无共享存储时，主、备节点需同时升级中
间件及更新配置；
1、 节点完全对等，均对外提供服务，实现负载均衡；
2、 无需共享存储，部署升级时各节点的中间件配置需一致。