各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种。
分布式数据库的特点包括： 数据分散存储：分布式数据库的最显著特点就是数据分散存储在多个独立的节点（服务器）上。这意味着数据不再集中存储在单一的节点上，而是被分散在多个节点上，提高了数据的可用性和可靠性。 逻辑整体性：尽管数据分散存储在多个节点上，分布式数据库仍然保持整体的逻辑完整性。
分布式数据库具有特点： 数据分布和冗余：分布式数据库允许数据被分散到多个节点上，从而实现数据的分布化和冗余化。这种分布方式有助于提高数据的可用性和可靠性，因为即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以提供服务。
分布式数据库具有以下几个主要特点： 数据分散存储：这是分布式数据库最核心的特点。数据被分散到多个服务器或存储设备中，通常这些服务器和设备分布在网络的不同位置。这意味着一个单一的故障点不会导致整个数据库的失效，因为数据分散在多个位置。
二是全局共享，即在分布式数据库的各个场地也存储可供网中其它场地的用户共享的数据，支持系统中的全局应用。因此，相应的控制结构也具有两个层次：集中和自治。分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制结构，各局部的DBMS可以独立地管理局部数据库，具有自治的功能。
主要特性包括以下几点：数据完全性 采用XFS文件系统，当意想不到的宕机发生后，首先，由于文件系统开启了日志功能，所以你磁盘上的文件不再会意外宕机而遭到破坏了。不论目前文件系统上存储的文件与数据有多少，文件系统都可以根据所记录的日志在很短的时间内迅速恢复磁盘文件内容。
XFS是采用P2P 网络协议将客户（Client）与存储提供方 （Provider）相互连接。XFS是依据内容从而来产生地址，它提供了高吞吐量的内容寻址存储模型。XFS主要是通过默克尔树数（Merkle Tree）据结构来构建版本文件系统。
这两个证明在XFS系统中都可以总称为存储证明。XFS系统的核心功能之一是数据存储，因此，为了证明存储的有效性，便通过复制证明验证数据是否存在节点存储空间中，并通过时空证明验证时间上的持续性。存储提供方如果在储存有效期内能持续提交存储证明，那么他便会获得由XFS系统提供的奖励。
1、分布式系统可以大概可以分成两类。 底层的分布式系统。比如hadoop hdfs（分布式存储系统）、spark（分布式计算系统）、storm（分布式流式计算系统）、elasticsearch（分布式搜索系统）、kafka（分布式发布订阅消息系统）等。
2、搭建一个完整的分布式系统，需要六个必要的组成部分：输入节点、输出节点、网络交换机、管理节点、控制软件和运维模块。
3、分布式系统是建立在网络上的软件系统。 处理协助任务，然后整合结果。在分布式系统中，一组独立的计算机向用户呈现一个统一的整体，就像一个系统一样。系统具有多种通用的物理和逻辑资源，可以动态分配任务，分散的物理和逻辑资源可以通过计算机网络实现信息交换。
4、分布式系统的主要目的是使用户方便简捷的访问远程资源，从而达到某种程度的资源共享。资源可以是任何东西：可以是硬件，如磁盘、打印机、处理器（CPU）、存储器、传感器或通信线路；也可以是软件，如进程、文件、视窗、网页、数据库等。基于此，分布式系统的基本特征为：资源共享、透明性、开放性、可调节性（可拓展性）。
1、什么是分布式存储 这个词汇是源于国外，简称是DSS，简单来说，就是存储设备分布在不同的地理位置，数据就近存储，将数据分散在多个存储节点上，各个节点通过网络相连，对这些节点的资源进行统一的管理，从而大大缓解带宽压力，同时也解决了传统的本地文件系统在文件大小、文件数量等方面的限制。
2、什么是分布式存储 分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。
3、分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。
4、分布式存储是一种将数据分散存储在多个独立的节点上，通过网络连接形成分布式网络架构的存储方式。常见的分布式存储系统包括：HDFS：Hadoop分布式文件系统，可以处理大规模数据。Ceph：一种分布式存储系统，可以提供高性能、高可靠性和高可扩展性的数据存储服务。
5、其中维基百科中给 Distributed data store 的定义是：分布式存储是一种计算机网络，它通常以数据复制的方式将信息存储在多个节点中。在百度百科中给出的定义是：分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。
1、常见的分布式存储系统包括：HDFS：Hadoop分布式文件系统，可以处理大规模数据。Ceph：一种分布式存储系统，可以提供高性能、高可靠性和高可扩展性的数据存储服务。3GlusterFS：一种分布式文件系统，可以处理大规模文件和数据存储需求。
2、目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
3、分布式存储系统包括以下几种： 分布式网络文件系统（如HDFS）：这是一种集中式管理、分布存储的文件系统，适用于大规模数据存储和处理。如Hadoop的分布式文件系统（HDFS），通过增加副本数量和负载均衡技术提高数据可靠性和存储效率。
4、深信服EDS融入了巨量元数据能力、全局IO动态整合、自适应三级缓存和协议增强支持等创新技术，基于自研的凤凰分布式高性能文件系统，针对元数据高并发、小文件密集型、大文件高吞吐和混合负载四种场景，让卓越性能与弹性扩展可以兼得。
5、当前市场上，比较主流的3种分布式存储文件系统，分别有AFS、GFS、Lustre。它们基本都有一个共通点——全局名字空间、缓存一致性、安全性、可用性和可扩展性。3种分布式存储文件系统的各自特点 AFS 由卡内基美隆大学最初设计开发的AFS，目前已经相当成熟，用于研究和部分大型网络中。
Doris（ https：//github.com/itisaid/Doris ）是一个海量分布式 KV 存储系统，其设计目 标是支持中等规模高可用可伸缩的 KV 存储集群。 Doris可以实现海量存储，线性伸缩、平滑扩容，自动容错、故障转移，高并发，且运维成本低。部署规模，建议部署4-100+台服务器。
APACHEDORIS是一个分布式实时分析数据库系统，它能够快速地处理海量数据，并且能够提供实时的查询和分析结果。它的核心特点包括：高性能：APACHEDORIS采用了列式存储和向量化计算等技术，能够快速地处理海量数据。实时性：APACHEDORIS支持实时的数据查询和分析，能够满足企业对数据实时性的要求。
Doris的数据存储体系由FE（前端，接收请求并管理元数据）和BE（后端，负责数据存储和执行查询）两部分构成，融合了Google Mesa、Apache Impala和ORCFile技术，为高效存储和SQL查询提供了坚实的基础。FE节点中的follower和observer角色分工明确，确保了在高并发下的稳定运行。
通过这次实践，我们不仅提升了数据处理的实时性，还锻炼了团队在分布式系统中的协作和问题解决能力。这次kafka+flink+doris的结合，为医院的数据中心管理带来了显著的效率提升和数据一致性保障。
大数据培训课程一般会涉及数据统计、数据仓库与商务智能技术、机器学习与模式识别、HADOOP技术等。培训方式大体分为视频学习、线上直播学习、线下面授学习、双元学习模式几种方式。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。【达内教育】web阶段项目贯穿整个JavaWeb学习阶段。利用项目需求引申出知识点进行授课。
PLC主体由三部分组成，主要包括中央处理器CPU、存储系统和输入、输出接口。PLC基本结构如图1-1所示： 图1-1 PLC的组成框图系统电源有些在CPU模块内，也由单独作为一个单元的，编程器一般看作PLC的外设。PLC内部采用总线结构，进行数据和指令的传输。