泓格分布式数据采集模块选型手册_2010.4.20pdf,提供“鸿格分布式数据采集模块选型手册_2010.4.20”免费资料下载，主要包括嵌入式可编程自动化控制器、分布式以太网I/O模块、RS-485 分布式数据采集模块、FRnet 总线分布式I/O 模块、通信转换模块等内容，可供选型参考。

请注意：开发过程中master分支可能处于不稳定状态。 请在生产环境中使用我们的发行版。 什么是BBoxDB？ BBoxDB是一个高度可用的分布式存储管理器，旨在处理多维大数据。 与现有的键值存储区相比，BBoxDB可以有效地处理多维。 现有的键值存储使用一维键来寻址值。 为多维数据找到合适的密钥具有挑战性，而且通常是不可能的。 当数据具有范围（非点数据/区域）时，尤其如此。 为了从键值存储中检索多维数据，通常需要进行完整的数据扫描。 开发BBoxDB是为了避免进行昂贵的完整数据扫描，并使多维数据的处理更加方便。 支持用户定义的过滤器来处理自定义数据格式，并且BBoxDB还支持数据流的处理。

从物联网的基本概念和相关技术出发，追踪当前世界低轨通信星座系统和我国构建天地一体化信息网络的发展趋势，提出了空间物联网的基本概念。空间物联网与传统卫星物联网不同，不仅是利用卫星中继解决远程的机器通信问题，而是在天地一体化信息网络架构下的一种泛在物联网体系，是地面物联网在全球立体空间层面的拓展，是多种信息技术融合而成的综合性应用服务平台。总结了海量数据业务特征下的空间物联网面临的主要挑战，包括系统负载过大、数据损毁丢失、链路频繁中断、能耗开销过高等数据存储与传输问题。进而提出了建立面向空间物联网应用服务的星地一体化分布式存储与传输系统的设计思路，介绍了关键技术，实现了海量信息业务的安全保障和跨域互联。最后，对未来空间物联网的研究热点方向提出了展望和思考。

针对分布式数据存储中空间效率低、计算复杂度高等问题，基于Jordan矩阵和拉格朗日差值公式，提出了一种一般访问结构上高效的分布式数据存储方案。方案是计算安全的，空间利用率与理论安全的方案相比提高了m2倍，每个存储服务器只需维护长度很短的秘密份额，就可以实现大数据的分布式存储。在数据存储过程中，存储服务器根据双线性对的性质计算并贡献影子份额，确保秘密份额的安全性。方案具有可公开验证性，有效防止了数据分发者与存储服务器的欺骗。最后对方案的正确性、安全性、拓展性、空间效率等进行分析，表明方案在分布式数据安全存储中具有很好的应用前景。

云计算背景下,大数据的存储与管理有着分布式、动态式和异构等特点,这就给研发数据处理系统工作带来了一些困难。基于此,本文从云计算的分布式数据入手,对数据协同处理机制的应用进行详细分析,希望能为分布式数据挖掘提供更多的思路和方法。

本套教程基于Linux操作系统为你讲述分布式引入概念。 课程收益： 掌握CentOS环境下Java和Go开发环境的搭建； 掌握基于MySQL的分布式数据存储技术； 

分布式数据调度相关论文.pdf

DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。 任务"执行器"支持集群部署，支持执行器多节点路由策略选择，支持超时控制、失败重试、失败告警、任务依赖，执行器CPU.内存.负载的监控等等。后续还将提供更多的数据源支持、数据转换UDF、表结构同步、数据同步血缘等更为复杂的业务场景。 DataX Web安装环境： Language: Java 8（jdk版本建议1.8.201以上） Python2.7(支持Python3需要修改替换datax/bin下面的三个python文件，替换文件在doc/datax-web/datax-python3下) Environment: MacOS, Windows,Linux Database: Mysql5.7 DataX Web功能特点： 1、通过Web构建DataX Json； 2、DataX Json保存在数据库中，方便任务的迁移，管理； 3、Web实时查看抽取日志，类似Jenkins的日志控制台输出功能； 4、DataX运行记录展示，可页面操作停止DataX作业； 5、支持DataX定时任务，支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效； 6、调度采用中心式设计，支持集群部署； 7、任务分布式执行，任务"执行器"支持集群部署； 8、执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行； 9、路由策略：执行器集群部署时提供丰富的路由策略，包括：第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等； 10、阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度； 11、任务超时控制：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务； 12、任务失败重试：支持自定义任务失败重试次数，当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试； 13、任务失败告警；默认提供邮件方式失败告警，同时预留扩展接口，可方便的扩展短信、钉钉等告警方式； 14、用户管理：支持在线管理系统用户，存在管理员、普通用户两种角色； 15、任务依赖：支持配置子任务依赖，当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔； 16、运行报表：支持实时查看运行数据，以及调度报表，如调度日期分布图，调度成功分布图等； 17、指定增量字段，配置定时任务自动获取每次的数据区间，任务失败重试，保证数据安全； 18、页面可配置DataX启动JVM参数； 19、数据源配置成功后添加手动测试功能； 20、可以对常用任务进行配置模板，在构建完JSON之后可选择关联模板创建任务； 21、jdbc添加hive数据源支持，可在构建JSON页面选择数据源生成column信息并简化配置； 22、优先通过环境变量获取DataX文件目录，集群部署时不用指定JSON及日志目录； 23、通过动态参数配置指定hive分区，也可以配合增量实现增量数据动态插入分区； 24、任务类型由原来DataX任务扩展到Shell任务、Python任务、PowerShell任务； 25、添加HBase数据源支持，JSON构建可通过HBase数据源获取hbaseConfig，column； 26、添加MongoDB数据源支持，用户仅需要选择collectionName即可完成json构建； 27、添加执行器CPU、内存、负载的监控页面； 28、添加24类插件DataX JSON配置样例 29、公共字段（创建时间，创建人，修改时间，修改者）插入或更新时自动填充 30、对swagger接口进行token验证 31、任务增加超时时间，对超时任务kill datax进程，可配合重试策略避免网络问题导致的datax卡死。 32、添加项目管理模块，可对任务分类管理； 33、对RDBMS数据源增加批量任务创建功能，选择数据源，表即可根据模板批量生成DataX同步任务； 34、JSON构建增加ClickHouse数据源支持； 35、执行器CPU.内存.负载的监控页面图形化； 36、RDBMS数据源增量抽取增加主键自增方式并优化页面参数配置； 37、更换MongoDB数据源连接方式,重构HBase数据源JSON构建模块； 38、脚本类型任务增加停止功能； 39、rdbms json构建增加postSql，并支持构建多个preSq

对Paxos和Raft算法进行了综合介绍

基于单片机的设计与实现