2017年,美国信用评级机构 Equifax 遭受黑客攻击,导致1.4亿个人的敏感信息泄露;2020年,发生了 SolarWinds 公司的软件供应链遭受恶意代码攻击事件,涉及多个行业和国家;2022年,网信办依据《数据安全法》等法律法规,对滴滴公司开出人民币80.26亿元的巨额罚款,对互联网企业敲响数据安全警钟。近年来,数据安全正在快速成为当今信息化时代一个备受关注的话题。在数字化快速发展的今天            
                
         
            
            
            
            1.高可靠概念  HA(High Available):高可用性集群,是保证业务连续性的有效解决方案,一般有两个或两个以上的节点,且分为活动节点及备用节点2.Hadoop的HA运作机制:  :正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制,:所谓HA,即高可用(7*24小时不中断服务),实现高可用最关键的是消除单点故障  :Hadoop-HA严格来说应该分成各个组件的HA机制            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop Storm数据可靠性
Hadoop Storm是一个实时计算系统,可以用于处理大规模的数据流。在实时计算中,数据的可靠性是非常重要的。本文将介绍Hadoop Storm中如何确保数据的可靠性,并提供相关代码示例。
## Storm数据可靠性
在Hadoop Storm中,数据的可靠性主要通过消息确认机制来保证。当一个tuple(即数据记录)在拓扑中成功处理时,Spout会向            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1、冗余副本策略可以在 hdfs-site.xml 中设置复制因子指定副本数量。所有数据块都可副本。DataNode 启动时,遍历本地文件系统,产生一份 HDFS 数据块和本地文件的对应关系列表(BlockReport)汇报给 NameNode。2、机架策略HDFS 的“机架感知”,通过节点之间发送一个数据包,来感应它们是否在同一个机架。一般在本机架放一个副本,在其他机架再存放一个副本,这样可以防            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            电子产品设计中必须遵循抗静电释放(ESD)的设计规则,因为大多数电子产品在生命周期内99%的时间都会处于一个ESD环境中,ESD干扰会导致设备锁死、复位、数据丢失或可靠性下降。在ESD的破坏中,静电会对I/O端口造成毁灭性损害,有可能造成数据位重影、产品损坏直至造成电子设备“硬故障”或元器件损坏。所以工程师需要考虑设计中的ESD问题并掌握解决之道。&nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,并且是一种可靠,高效,可伸缩的方式进行处理的,它有一下几方面特性:1.高可靠性:采用冗余数据存贮方式,即使一个副本发生故障,其他副本也可以保证对外工作的正常进行。2.高效性:作为并行分布式计算平台,hadoop采用分布式存贮和分布式处理两大核心技术,能够高效的处理PB级别的数据3.高可扩展性:hadoop的设计目标是可以高效稳定的运行在廉价            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            可靠性无比特差错:由差错校验码来实现,在数据链路层无差错传输:由停止等待协议来保证:在数据的传输层数据的可靠性与传输的可靠性由数据链路层和传输层来保证在网络层,有首部校验和,只检查数据报首部,不包括数据部分1、传输错误网络的许多复杂性源于易受干扰的因素,可能导致: 传输的数据丢失或更改出现随机数据单bit错误与突发错误设备故障或低于标准的设备操作也会导致错误传输中的小错误比完全故障更难检测!错误类            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.原理1.1 什么是高可用集群高可用集群就是当某一个节点或服务器发生故障时,另一个节点能够自动且立即向外提供服务,即将有故障节点上的资源转移到另一个节点上去,这样另一个节点有了资源既可以向外提供服务。高可用集群是用于单个节点发生故障时,能够自动将资源、服务进行切换,这样可以保证服务一直在线。在这个过程中,对于客户端来说是透明的。1.2 高可用集群的衡量标准高可用集群一般是通过系统的可靠性(rel            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            http://www.pmg.lcs.mit.edu/bft/BFT - Practical Byzantine Fault Tolerance            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Swift数据可靠性的实现
在移动应用开发中,数据的可靠性至关重要。本篇文章将带你了解如何在Swift中实现数据的可靠性,包括从数据获取到存储的整个流程。我们将使用一个表格来展示步骤,并为每一步提供代码示例及详细注释,帮助你理解每个环节。
## 数据可靠性的实现流程
| 步骤                   | 描述                               |
|            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2.2.3 DCS的特点本文讲的是工业控制网络安全技术与实践一2.2.3 DCS的特点,DCS具有如下特点。(1)高可靠性DCS采用容错设计,当某一台计算机出现故障时并不会导致系统丧失其他功能。此外,由于系统中各台计算机所承担的任务比较单一,因此可以针对需要实现的功能采用具有特定结构和软件的专用计算机,从而提高系统中每台计算机的可靠性。(2)开放性DCS采用开放式、标准化、模块化和系列化设计,系统            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-23 15:58:14
                            
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            Kafka——可靠的数据传递kafka的复制机制和分区的多副本架构时kafka可靠性保证的核心。可靠性保证ACID规范:原子性、一致性、隔离性和持久性kafka可以保证分区内消息的顺序只有当消息被写入分区的所有同步副本时(但不一定写入磁盘),才被称为“已提交”的消息只要还有一个副本时活跃的,那么已提交的消息就不会丢失消费者只能读取已提交的消息复制复制功能是kafka架构的核心。在个别节点失效时仍能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.并发控制与封锁(一)事务1.定义 事务是数据库系统中执行的一个工作单位,它是由用户定义的一组操作序列。一个事务可以是一组SQL语句、一条SQL语句或整个程序,一个应用程序可以包括多个事务。 DBMS的并发控制是以事务为基本单位进行的2.特征原子性 一个事务是一个不可分割的工作单位,事务在执行时,应该遵守“要么不做,要么全做”(Nothing or All)的原则,即不允许完成部分的事务。一致性            
                
         
            
            
            
            我们从不同层面来讨论一下HDFS的高可用设计。 
   1.数据存储故障容错 
 磁盘介质在存储过程中受环境或者老化影响,其存储的数据可能会出现错乱。HDFS的应对措施是,对于存储在DataNode上的数据块,计算并存储校验和(CheckSum)。在读取数据的时候,重新计算读取出来的数据的校验和,如果校验不正确就抛出异常,应用程序捕获异常后就到其他DataNode 上读取备份数据。 
   2.磁            
                
         
            
            
            
            首先我们知道在Kafka中一台kafka服务器就是一个broker。一个broker可以容纳多个topic。一个topic可以分为多个partition。一个partition有若干个副本(一个leader和若干个follower)。生产者发送数据的对象,以及消费者消费数据的对象都是leader。follower实时从leader中同步数据,保持和leader数据的同步。 leader发生故障时,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近美国东海岸飓风灾难,引发了关于灾难恢复的讨论。让我们看看Hadoop所提供的各种高可靠性选项。为了理解HA的存在的问题,首先让我们看看Cloudera关于Apache Hadoop 高可靠性的话,这样对于“以前在HDFS集群里,NameNode是一个单点故障(SPOF)。每一个集群都有一个NameNode,如果这台机器或者进程不可用的话,整个集群系统都不可用。故障的恢复仰仗于NameNode的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                简单hdfs高可用架构图   在hadoop2.x中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。   &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述 简单hdfs高可用架构图   在hadoop2.x中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。    hadoop2.x官方提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            假定某一个大型系统的设计提出了极高的可靠性要求,因此在架构设计的时候,就需要针对可靠性问题讨论具体的解决方案。一、进程间提升可靠性的方法大型系统一般是按照多处理器环境设计的,逻辑上组成处理器组,处理器组的目的是运行一个或者多个应用程序的副本,这一思想对于支持容错性和可靠性是非常重要的。在多个运行副本中,一个为主,称为主地址空间(PAS),其它的为辅,称为备用地址空间(SAS)。一个主地址空间,和相            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 结构系统可靠性问题特点:需要考虑多个极限状态。2. 在结构系统可靠性分析中采用时不变随机荷载模型的假设条件是:1)各荷载同时作用,彼此之间完全独立,因此本质上只有一个独立的载荷参数,或者2)各荷载依次作用,每个载荷仅作用一次且作用的顺序已知。 3. 结构系统模型1)载荷模型结构的失效模式依赖于具体的加载顺序的现象叫做“加载路径相关”。实际结构设计时往往考虑塑性失效模式,结构系统响应            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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