数据库
分布式和并行数据库的区别？
一、分布式和并行数据库的区别？
（1） 应用目标不同。
并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。
分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。
（2） 实现方式不同。
在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。
在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。
结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。
但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，颠倒点的通信开销较大。
因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。
（3） 各结点的地位不同。
在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。
在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。
每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。
二、什么是分布式并行式编程？
分布式并行式编程是指在并行机上将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者提升求解规模的目的。
MPI 是全世界工业、科研和政府部门联合建立的消息传递编程标准，以便为并行程序的设计提供一个高效、统一的编程环境。它是目前最通用的分布式并行编程方式，也是分布式并行系统的主要编程环境。
OpenMP 则是为共享内存系统设计的多线程计算模式。在编程时，只需要在特定的源代码片段前面加入 OpenMP 专用的预编译指令，就可以将该段程序自动进行并行化处理，OpenMP 可以让我们把更多的精力投入到并行算法本身，而非其具体实现细节。分布式内存系统在每一个节点内部属于共享内存系统，因此在使用 MPI 进行并行求解的同时，可以使用 OpenMP 语法来实现每个节点内的多线程并行计算。
在大规模计算中，随着体系规模的增加，计算量及存储量呈指数增长，对计算机的计算和存储能力是严峻的挑战。而通过分布式并行计算可以在多台机器上平衡计算负载，从而提高计算效率，对大规模计算将会起到重要的推动作用
三、并行存储与分布式存储区别？
主要区别：
（1） 应用目标不同。并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。（2） 实现方式不同。在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，结点间的通信开销较大。因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。（3） 各结点的地位不同。在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。
四、并行计算平台分布式gpu
并行计算平台分布式GPU的优势和应用
近年来，随着人工智能、大数据分析等领域的蓬勃发展，对并行计算平台的需求越来越迫切。在这个背景下，分布式GPU成为了众多企业和研究机构的热门选择。本文将探讨并行计算平台和分布式GPU技术的优势，并列举其在不同领域的应用案例。
并行计算平台的重要性
在计算机科学领域，**并行计算平台**是指能够同时执行多个计算任务的系统。它通过利用多个处理单元的协作，加快计算速度，提高计算效率。传统的串行计算方式已经无法满足当今大规模数据处理和复杂计算任务的需求，因此并行计算平台得到了广泛的应用。
分布式GPU的优势
**分布式GPU**作为一种高性能计算设备，具有以下优势：
- 并行处理能力强： GPU拥有大量的核心和流处理器，能够同时处理大量数据，比传统CPU更擅长并行计算任务。
- 计算速度快： GPU的处理速度比CPU更快，能够在短时间内完成复杂的计算任务。
- 低功耗： 相比于传统的超级计算机，分布式GPU的能耗较低，更加环保。
- 易于扩展： 分布式GPU系统可以根据需要灵活扩展，实现横向扩展，提高系统的整体性能。
分布式GPU在不同领域的应用
**分布式GPU**技术已经在各个领域得到了广泛的应用，以下是其中的一些案例：
医疗领域
在医疗影像诊断中，利用分布式GPU进行影像分析和诊断，可以大大提高诊断速度和准确度，帮助医生更快、更准确地诊断病情。
金融领域
在金融行业，分布式GPU可用于高频交易分析、风险管理等方面，在瞬息万变的市场中快速做出决策，提升交易效率。
科学研究
在科学研究领域，分布式GPU广泛应用于气象模拟、基因组学研究等领域，加快数据分析和计算速度，推动科学研究的进展。
总结
**并行计算平台**和**分布式GPU**技术的发展，为各行各业带来了巨大的便利和提升。随着技术的不断进步和发展，相信分布式GPU在未来会有更广泛的应用场景，为人们的工作和生活带来更多的便利和效益。
五、oracle是并行数据库吗？
oracle是并行数据库。
分布式数据库系统与并行数据库系统有许多相似点，如都有用网络连接各个数据处理结点的特点。网络中的所有结点构成一个逻辑上的统一整体，用户可以对各个结点上的数据进行透明存取等等。
由于分布式数据库系统和并行数据库系统的应用目标和具体实现方法不同，因为它们之间也具有很大的不同，主要有以下几点：
（1） 应用目标不同。并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。
（2） 实现方式不同。在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。
但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，结点间的通信开销较大。因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。
（3） 各结点的地位不同。在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。
六、mpp并行数据库架构优缺点？
MPP架构
MPP解决方案的最原始想法就是消除共享资源。
每个执行器有单独的CPU，内存和硬盘资源。
一个执行器无法直接访问另一个执行器上的资源，除非通过网络上的受控的数据交换。这种资源独立的概念，对于MPP架构来说很完美的解决了可扩展性的问题。
MPP的第二个主要概念就是并行。
每个执行器运行着完全一致的数据处理逻辑，使用着本地存储上的私有数据块。
在不同的执行阶段中间有一些同步点(我的理解：了解Java Gc机制的，可以对比GC中stop-the-world,在这个同步点，所有执行器处于等待状态)，这些同步点通常被用于进行数据交换(像Spark和MapReduce中的shuffle阶段)。
MPP的设计缺陷
但是，这样的设计对于所有的MPP解决方案来说都有一个主要的问题——短板效应。如果一个节点总是执行的慢于集群中其他的节点，整个集群的性能就会受限于这个故障节点的执行速度(所谓木桶的短板效应)，无论集群有多少节点，都不会有所提高。
过往记忆大数据大多数情况下，除了Executor 7 其他的所有执行器都是空闲状态。
这是因为他们都在等待Executor 7执行完成后才能执行同步过程，这也是我们的问题的根本。所有的MPP系统都面临这样的问题。
如果你看一下Google的磁盘错误率统计报告，你就能发现观察到的AFR(annualized failure rate,年度故障率)在最好情况下，磁盘在刚开始使用的3个月内有百分之二十会发生故障。
如果一个集群有1000个磁盘，一年中将会有20个出现故障或者说每两周会有一个故障发生。如果有2000个磁盘，你将每周都会有故障发生，如果有4000个，将每周会有两次错误发生。两年的使用之后，你将把这个数字乘以4，也就是说，一个1000个磁盘的集群每周会有两次故障发生。
事实上，在一个确定的量级，你的MPP系统将总会有一个节点的磁盘队列出现问题，这将导致该节点的性能降低，从而像上面所说的那样限制整个集群的性能。这也是为什么在这个世界上没有一个MPP集群是超过50个节点服务器的。
七、有哪些分布式数据库书籍或论文比较好？
谢邀，赞最多的答案说了一些，很不错，我谈谈自己的看法。
大数据系统绝对不是几篇论文就能够深入的，它首先是一个综合性的系统，里面涉及到了形形色色各个方面的知识，实际上只要在其中几个领域能达到一定建树就已经很了不起了，题主的题目还是大了点。
1.基础。
《分布式系统：概念与设计》
《大数据日知录》
首先，我认为要对整个系统有个宏观上的认识，为了达到这个目的可以尝试一些虽然不是很深入，但足够全面的资料书籍。这类书籍我推荐两本我阅读过的，一本是机械工业出版社的《分布式系统概念与设计》，是个大部头，有些理论不是最新的，但是胜在够全面，可以一个主题一个主题地大概看一下有个概念。另一本是《大数据日知录》，这本书我个人是十分欣赏的，偏重于实践却又不
仅仅是一本说明书，是结合一些开源框架的具体实现来说明白原理。
2.存储/分布式文件系统。
《大话存储II》
《The Google File System》
《Ceph:AScalable,High-Performance Distributed File System》
glusterfs相关文档
hdfs相关文档
存储系统一直是个大东西，每个分布式系统都必不可少的。《大话存储II》是讲存储系统基础的，写得很不错，但是偏硬件一点，可以阅读以下有个大概的认识，比如RAID的概念啦，SAN/NAS的概念啦，基本的存储优化知识啦，这些都很好，作者张冬是我一直很欣赏的前辈。GFS是谷歌分布式文件系统的论文，它的重要性就不用多说了。而Ceph或者glusterfs的相关文档可以根据需要稍微看一下，用得比较多的hdfs应该重点看一下。
3.计算引擎
《google mapreduce》（全名记不全了）
《
Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》(Spark 基础概念论文)
《Spark:Cluster Computing with Working Sets》 一样是spark的基础论文
storm相关中文资料
《七周七并发模型》
《并行算法设计与性能优化》
《Pregel:A system for large scale graph processing》
google dremel
google caffeine
第一篇鼎鼎大名的mr思想介绍，毫无疑问。第二篇论文是Spark最基础的文档，介绍了一下RDD的基本思路顺带着打了个spark的基础。然而spark令人比较爽的一点是官方文档相当全面，而且是最新的，直接进官网去了解一下最好。storm本身比较简单，看一些相关中文资料了解一下也就可以了。这三个是目前最火的开源计算引擎了。《七周七并发模型》一书能帮助你从底层理解计算框架的设计依据，而且很薄，可以一看。最后一本谈到了现在比较火爆的异构计算和一些优化方法，有兴趣的话可以围观一下。最后是号称新谷歌三驾马车的三项，其中pregel我拜读过，从而了解了什么是图计算，但是还是建议看看graphlab和graphx的实现。
4.分布式数据库/搜索引擎
《Hbase权威指南》
《solr in action》
《lucene in action》
《Redis设计与实现》
ElasticSearch相关文档。
这个领域我个人实践很少，而且相关技术非常丰富，我只是随便列举了几本我自己阅读过或者同事比较推崇的，在阅读时应当更加注重设计理念而非操作配置。
5.Leslie Lamport相关论文
老爷子牛逼得一塌糊涂，包括paxos、distributed snapshot、lamport clock等这些概念都会很有帮助，所以单独拎出来提一下，顺便献上我的膝盖...
6.机器学习/数据分析
这个领域论文满天飘，但如果你是像我这样不是把精力放在算法上而是在系统平台上的人来说，推荐一些比较”功利的“。
《The LION Way- Machine Learning plus Intelligent Optimization》，大神推荐的，薄且易懂。
《机器学习》，机械工业出版社的东西，不多说，基础读物。
《数据挖掘导论》，不多说，基础读物，相关专业的教材。
《Machine Learning with Spark》，以spark为基础实践机器学习的教材，可操作性强。
《Advanced Analytics with Spark》同上。
《机器学习实战》基于例子实现机器学习，python为主。
《集体智慧编程》重点推荐，通俗易懂看得爽得飞起。
7.其他好玩的
《BlinkDB: Queries with Bounded Errors and Bounded Response Times on Very Large Data》开拓视野的好东西，读完以后会有种被他们活生生机智死的感觉。
《图解机器学习》，日本人的作品，刚买到翻开一看狗眼亮瞎，各种花式插图漫画。
《计算广告》，不多说，正在拜读，涨姿势。
《mahout in action》我第一个分布式机器学习算法就是按着书上说的实现的，虽然有点老……
《深入理解java虚拟机》，必备手册，日常工作系统调优指南。
8.虚拟化
....写不动了占坑以后补上。
9.调度系统
....写不动了占坑以后补上。
10.运维与系统管理
....写不动了占坑以后补上。
11.架构设计
....写不动了占坑以后补上。
12.网络
....写不动了占坑以后补上。
13.消息队列
....写不动了占坑以后补上。
14.编程语言与编程技巧
....写不动了占坑以后补上。
15.数据仓库
....写不动了占坑以后补上。
八、oracle数据库是分布式数据库吗？
oracle数据库是分布式数据库。
ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。
九、分布式数据库实现方法？
分布式数据库的实现方法主要包括数据分片和分布式消息队列。数据分片是将一个完整的数据库分成多个较小的数据集合，每个数据集合都部署在不同的服务器上，这样可以实现数据的分散存储和共享。分布式消息队列则是通过在服务器之间传递消息来实现异步通信，多个服务器集群通过分布式消息队列实现异步处理，提高了系统的可扩展性和可靠性。除此之外，为了保证数据库的高可用性，还需要对数据库进行主从分离和实时同步。主从分离是指将一个数据库的主备机分开，分别部署在不同的服务器上，这样可以实现数据库的冗余备份和故障转移。实时同步则是通过将主数据库的实时数据同步到从数据库中，实现数据的实时备份和恢复。以上是分布式数据库的一些实现方法，实际应用中可能还需要根据具体情况进行相应的设计和调整。
十、什么是分布式数据库？
分布式数据库是一个数据集合，它物理地分布在计算机网络的多个节点上，而逻辑上属于同一个系统。网络中的每个节点都具有独立处理能力，可以执行局部应用，同时也可通过网络通信子系统和其它节点进行交互，以完成全局应用。因此，分布式数据库系统既具有分布性又具有数据库的集中控制性。分布式数据库具有以下优点：具有灵活的体系结构：分布式数据库系统的结构可以根据具体的应用需求和环境特点进行灵活配置，包括数据存储、处理和访问方式等。具有高可靠性：分布式数据库系统通常采用多副本机制，将数据存储在多个节点上，以保证数据的可靠性和可用性。具有高性能：分布式数据库系统可以通过将数据分布在多个节点上，并利用多个节点的计算能力和存储能力，提高系统的性能和处理能力。具有良好的可扩展性：分布式数据库系统可以通过增加节点数量和提升节点性能，实现系统的水平扩展和垂直扩展，以适应不断增长的数据量和业务需求。总之，分布式数据库系统是一种具有高可靠性、高性能、良好的可扩展性和灵活性的数据库系统，适用于处理大规模数据和高并发访问的应用场景。
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