## Spark如何解决分布式问题
### 引言
随着大数据的快速发展和应用场景的广泛增加，分布式计算成为了一个重要且必要的解决方案。Spark作为一种快速的、通用的分布式计算系统，致力于解决大数据处理问题。本文将介绍Spark如何解决分布式问题，并通过一个具体的案例来说明。
### Spark的特点
Spark具有以下几个重要特点，使其成为了解决分布式问题的利器：
1. **高性能**
Apache Spark分布式计算原理Spark WordCount运行原理RDD的依赖关系（一）RDD的依赖关系（二）判断RDD依赖关系DAG工作原理为什么需要划分StageSpark Shuffle过程RDD优化RDD持久化（一）示例RDD持久化（二）RDD持久化（三）示例RDD共享变量（一）示例RDD共享变量（二）示例RDD分区设计数据倾斜装载CSV数据源示例装载JSON数据源示例基于RD
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2023-10-08 15:47:52
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1 问题分析:分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？只要聊到你做了分布式系统，必问分布式事务，你对分布式事务一无所知的话，确实会很坑，你起码得知道有哪些方案，一般怎么来做，每个方案的优缺点是什么。现在面试，分布式系统成了标配，而分布式系统带来的分布式事务也成了标配了。因为你做系统肯定要用事务吧，如果是分布式系统，肯定要用分布式事务吧。先不说你搞过没有，起码你得明白有哪几种方案，每种方案
原创
2021-01-08 21:40:06
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分布式事务如何解决？
原创
2022-11-02 00:22:25
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这是分布式系统中一个很实际的问题，书上说的不是很详细，整理总结一下。 1、脑裂和假死 1.1 脑裂 官方定义：当一个集群的不同部分在同一时间都认为自己是活动的时候，我们就可以将这个现象称为脑裂症状。通俗的说，就是比如当你的 cluster 里面有两个结点，它们都知道在这个 cluster 里需要选举
原创
2021-05-24 10:48:29
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这是分布式系统中一个很实际的问题，书上说的不是很详细，整理总结一下。1、脑裂和假死1.1 脑裂官方定义：当一个集群的不同部分在同一时间都认为自己是活动的时候，我们就可以将这个现象称为脑裂症状。通俗的说，就是比如当你的 cluster 里面有两个结点，它们都知道在这个 cluster 里需要选举出一个 master。那么当它们两之间的通信完全没有问题的时候，就会达成共识，选出其中一个作为 maste
原创
精选
2021-05-17 12:16:53
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课程介绍:分布式事务是一个绕不过去的挑战！微服务架构本质上就是分布式服务化架构，微服务架构的流行，让分布式事务问题日益突出！尤其是在订单业务、资金业务等系统核心业务流程中，一定要有可靠的分布式事务解决方案来保证业务数据的可靠性和准确性。为了解决大家在实施分布式服务化架构过程中关于分布式事务问题的困扰，本教程将基于支付系统真实业务中的经典场景来对“可靠消息的最终一致性方案”、“TCC两阶段型方案”和
1. 分布式事务初探一般来说，目前市面上的数据库都支持本地事务，也就是在你的应用程序中，在一个数据库连接下的操作，可以很容易的实现事务的操作。但是目前，基于 SOA 的思想，大部分项目都采用微服务架构后，就会出现了跨服务间的事务需求，这就称为分布式事务。本文假设你已经了解了事务的运行机制，如果你不了解事务，那么我建议先去看下事务相关的文章，再来阅读本文。1.1 什么是分布式事务对于传统的单体应用而
前言 在系统变的复杂后，分布式、微服务等架构技术，就要考虑到应用在系统中了。尤其数据量大了后，就需要对数据库进行拆分。 如：注册的用户数据，量大了后，就需要考虑分库分表 一旦数据库进行了分拆，那就出现很多头疼的问题，其中之一就是事务问题。那我们就来看看问题是怎么出现的？ 场景 先来上个图 进行数据拆
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2019-10-21 21:47:00
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前言在系统变的复杂后，分布式、微服务等架构技术，就要考虑到应用在系统中了。尤其数据量大了后，就需要对数据库进行拆分。如：注册的用户数据，量大了后，就需要考虑分库分表一旦数据库进行了分拆，那就出现很多头疼的问题，其中之一就是事务问题。那我们就来看看问题是怎么出现的？场景先来上个图进行数据拆分后，就类似上面的架构，可以看老顾上一篇文章关于【Mysql的高可用架构】上图中我们就拿用户的数据进行举例，用户
面试官心理分析只要聊到你做了分布式系统，必问分布式事务，你对分布式事务一无所知的话，确实会很坑，你起码得知道有哪些方案，一般怎么来做，每个方案的优缺点是什么。现在面试，分布式系统成了标配，而分布式系统带来的分布式事务也成了标配了。因为你做系统肯定要用事务吧，如果是分布式系统，肯定要用分布式事务吧。先不说你搞过没有，起码你得明白有哪几种方案，每种方案可能有啥坑？比如 TCC 方案的网络问题、XA 方
原创
2021-04-28 22:58:13
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一 前言什么是分布式事务？简单的说，就是一次大操作由不同小操作组成，这些小操作分布在不同服务器上，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。”举个栗子：你上Taobao买东西，需要先扣钱，然后商品库存-1吧。但扣款和库存分别属于两个服务，这两个服务中间要经过网络、网关、主机等一系列中间层，万一任何一个地方出了问题，比如网络抖动、突发异常等待，都会导致不一致，比如扣款成功了，但是库存没
Dubbo分布式事务整合seata解决方案Seata下载安装可以在github上进行下载windows版本和linux版本的压缩包，解压Maven依赖配置包括dubbo，zookeeper，的配置，当然还要引入seata的依赖<!--数据源可以灵活配置-->
<druid.version>1.1.12</druid.version>
<dubbo.vers
分布式中解决session共享方案1. nginx方案nginx提供了ip_hash策略，可以保持用户ip进行hash值计算固定分配到某台服务器上，然后只要是该ip则会保持分配到该服务器上，保证用户访问的是同一台服务器，那么session问题就不存在了。这也是解决session共享的一种方式，也称为黏性session。但是假设一台tomcat服务器挂了的话，那么session也会丢失。所以比较好的
文章目录一、分布式事务问题二、Seata简介三、Seata典型的分布式事务处理过程四、seata-server的安装与配置（服务端）五、数据库准备导入seat-server数据库创建业务数据库六、模拟分布式事务问题七、seata服务配置（客户端） 一、分布式事务问题分布式事务 分布式事务可以理解成一个包含了若干分支事务的全局事务，全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务达成一致，要么一起成功提交，
在分布式环境中，浏览器端发送的请求经负载均衡后分配到不同的服务器，因此存在session无法共享的问题。解决方案有如下几种方案一：客户端存储即将信息存储在cookie中。由于cookie是存储在客户端浏览器中的，存在一些安全隐患，而且cookie的存储大小和类型存在限制，只能存储少量数据。方案二：服务器session复制Session复制是小型企业使用比较多的一种服务器集群session管理机制。
背景 目前开发的项目是分布式架构的，数据库也是分开的，各个子工程之间是通过dubbo调用，由于没有考虑分布式事务的问题，导致接口出错回滚时，调用端正常回滚了但是被调用端却不能回滚，产生了很多垃圾数据。演示场景这里创建三个模块，消费者，暴露接口，提供者。暴露接口用户服务更新积分余额服务更新余额提供者2个方法的具体实现。消费者这个就是发起服务之间调用的边界，所以要在这注入关键注解 @GlobalTra
分布式事务模型TCC 模型：TCC-Transaction、HmilyXA 模型：Sharding Sphere、MyCAT2PC 模型：raincat、lcnMQ 模型：RocketMQBED 模型：Sharding SphereSaga 模型：ServiceComb SagaTCCTCC事务解决方案本质上是一种补偿的思路，它把事务运行过程分成try、confirm/cancel 两个阶段
1.分布式事务问题 1.1.本地事务本地事务，也就是传统的**单机事务**。在传统数据库事务中，必须要满足四个原则： 1.2.分布式事务 **分布式事务**，就是指不是在单个服务或单个数据库架构下，产生的事务，例如：- 跨数据源的分布式事务 - 跨服务的分布式事务 - 综合情况在数据库水平拆分、服务垂直拆分之后，一个业务操作通常要跨多个数据库、服务才能完成。例如电商行
目录二阶段提交(2PC)三阶段提交(3PC)保证最终一致性在前面已经看到在分布式系统中，很容易产生分布式事务问题。事务指的就是一个操作单元，在一个操作单元中要使所有操作保持一致，简言之就是要么是全部成功，要么是全部失败。本来在单体应用、单个数据库的系统中，依靠像MySql这种数据库强大的事务机制是很容易保证一个操作单元中的操作都保持一致的。不过在分布式系统下，要完成一项业务功能，一般会调用多个服务
