事务管理 , 即保证在其监控下的事务处理的原子性、一致性、独立性和持久性 。
通讯管理 , 为client和server之间提供了多种通讯机制 , 包括请求响应、会话、排队、订阅发布和广播等 。
事务处理监控能够为大量的client提供服务 , 比如飞机定票系统 。如果server为每一个client都分配其所需要的资源的话 , 那server将不堪重负(如图2所示) 。但实际上 , 在同一时刻并不是所有的client都需要请求服务 , 而一旦某个client请求了服务 , 它希望得到快速的响应 。事务处理监控在操作系统之上提供一组服务 , 对client请求进行管理并为其分配相应的服务进程 , 使server在有限的系统资源下能够高效地为大规模的客户提供服务 。
这一节我们主要来学习一下什么是中间件 , 为什么使用中间件和主要中间件的分类 。
中间件是一种独立的系统软件或服务程序 , 分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 。中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上 , 管理计算机资源和网络通讯 。是连接两个独立应用程序或独立系统的软件 。相连接的系统 , 即使它们具有不同的接口 , 但通过中间件相互之间仍能交换信息 。
执行中间件的一个关键途径是信息传递 。通过中间件 , 应用程序可以工作于多平台或 OS 环境 。
中间件是介于操作系统和应用软件之间 , 为应用软件提供服务功能的软件 , 有消息中间件 , 交易中间件 , 应用服务器等 。由于介于两种软件之间 , 所以 , 称为中间件 。
具体地说 , 中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性 , 使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境 , 减少程序设计的复杂性 , 将注意力集中在自己的业务上 , 不必再为程序在不同系统软件上的移植而重复工作 , 从而大大减少了技术上的负担 。
中间件带给应用系统的 , 不只是开发的简便、开发周期的缩短 , 也减少了系统的维护、运行和管理的工作量 , 还减少了计算机总体费用的投入 。
1. Hadoop
当一个大的任务由一台机器在规定的时间内不能完成时 , 人们就要采用分布式计算 , 即很多台机器联合起来共同完成任务 。换句话说 , 就是把大任务拆分成许多个小任务 , 然后再把这些小任务分配给多台计算机去完成 。参与计算的多台计算机组成一个分布式系统 , 需要运行一系列的分布式基础算法 。
Hadoop 就是一个分布式计算平台 , 用 Java 语言开发 , 包含 Common、MapReduce 和 HDFS 三个核心部件(HDFS 和 MapReduce 是最核心的两个部件) 。其中:
Common 为 Hadoop 的其他项目提供了一些常用工具 , 主要包括系统配置工具 Configuration、远程过程调用 RPC、序列化机制和 Hadoop 抽象文件系统等 。
MapReduce 是处理海量数据的计算模型 。
而 HDFS 用于存储海量数据 , 它具备高度容错性 , 能在低成本的通用硬件机器上稳定运行 。
Hadoop 实现了分布式计算中的基础算法(如一致算法、选举算法、故障检测、快照等) , 同时为用户提供了编程和命令接口 。程序员调用这些函数能轻松写出分布式应用程序 , 我们都知道 , 如果一切从头开始 , 要完成一个分布式程序的编写是异常艰难的 。
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