传统大数据的三种架构？数据服务器种类

传统大数据的三种架构？

传统大数据存储系统通常有以下三种架构：

1. 单机存储架构：这种架构使用单个服务器来存储和处理大数据。它通常包括一个主服务器和多个从服务器，主服务器负责数据的输入、处理和管理，而从服务器用于存储数据和执行计算任务。单机存储架构适用于小规模的数据存储和处理需求，但在面对大规模数据和高并发访问时可能存在性能瓶颈。

2. 分布式存储架构：这种架构将数据分布在多个服务器上，以实现数据的分片存储和并行处理。每个服务器都负责存储和处理一部分数据，通过分布式文件系统或分布式数据库管理数据的分布和访问。分布式存储架构可以提供更高的数据处理能力和可扩展性，适用于大规模的数据存储和处理需求。

3. 多层存储架构：这种架构将数据分为多个层级，并根据数据的访问频率和重要性将其存储在不同的介质上。通常包括快速存储层（如内存或固态硬盘）用于存储热数据，以及较慢的存储层（如磁盘）用于存储冷数据。多层存储架构可以在满足性能需求的同时节省存储成本，提高数据的访问效率。

这些传统大数据存储系统架构各有优缺点，选择适合的架构取决于具体的数据存储和处理需求，以及预算和性能要求。近年来，随着云计算和分布

关于这个问题，传统大数据的三种架构分别是：

1. 批处理架构（Batch Processing Architecture）：批处理架构是最常见的大数据架构之一，它通过将大量数据一次性加载到内存中进行处理和分析。这种架构适用于对数据进行离线分析，处理时间可以比较长，但可以处理大规模的数据集。典型的批处理架构包括Hadoop MapReduce和Apache Spark。

2. 流处理架构（Stream Processing Architecture）：流处理架构是一种实时处理大数据的架构，它可以对数据进行连续的实时处理和分析。与批处理不同，流处理可以在数据到达时立即进行处理，适用于需要实时响应和即时决策的应用场景。常见的流处理架构包括Apache Flink和Apache Kafka Streams。

3. 交互式查询架构（Interactive Querying Architecture）：交互式查询架构是一种用于快速查询和分析大规模数据集的架构。它通常使用分布式数据库或数据仓库来存储和管理数据，并提供快速的查询和分析功能。交互式查询架构适用于需要快速查询和分析数据的应用场景，如数据探索、数据可视化和业务智能。常见的交互式查询架构包括Apache Hive和Apache Impala。

如何做到两台服务器之间的数据备份？

这个要根据不同情况具体分析，有几种方案参考：

数据库A和数据库B是建立在两台独立的数据库服务器上，那么采用dblink方式是一种可行的方式，存在两个数据同步过程：

一、数据库A正常运行的时候需要将数据同步到备用库即数据库B；

二、数据库A不正常的时候启用数据库B，在数据库A恢复正常之前的数据更新都发生在数据库B，那么需要将数据库B的数据同步给数据库A。

第一种方式：前提是数据库A和数据库B本地网是24小时互通的同时对数据同步实时性有比较高的要求，那么可以建立DBLINK，在两个库都建触发器，不管当前在哪个库发生数据更新的时候实时同步数据到目标数据库；

第二种方式：如果数据同步的实时性要求不高，则可以通过定制存储过程的方式（给两个库的数据表加时间戳或者更新标志，）定时同步数据；

第三种方式：通过给两个数据库的数据表加更新标志字段，以第一种方式为主以满足实时性的要求，以第二种方式为辅弥补可能存在的触发器执行更新未成功的情况。

以上的方案都是从数据层面所做的处理，对于数据实时同步还是会存在一定的风险，那么双机热备应该说是最好的选择了。

本文名称：传统大数据的三种架构？数据服务器种类
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