How to beat the CAP theorem - thoughts from the red planet - thoughts from the red planet
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NoSQL: おちエンのブログ
Hadoop の一番の問題は、NameNode が SPoF になっているところだと思います。 ただ、構成でなんとか障害に強いシステムにすることはできると思います。例えば、以下のような感じ。 NameNode として、ロードバランサを指定しておき、NameNode は hot stanby の NameNode の disk を NFS マウントさせておき、namespace と transaction log を local の disk と NFS でマウントしている disk に書き込んでおきます。 障害を自動検出し、問題がある場合は、hot stanby に自動的に切り替えます。 namespace と transaction log は stanby の disk にも書き込まれており、NameNode としてロードバランサを指定しているので、問題なくサービス提供ができるはずです
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
分散KVSが苦手なトランザクションの「ACID特性」 RDBのように、テーブルとテーブルを結合（SQLでいうJOIN文）して複雑な条件検索や集計処理を一発でこなすような芸当はできません。また、トランザクションによる「ACID特性」の確保も分散KVSが苦手な分野です。 RDBが不得意な分散／拡張 そのため、これらの不足をアプリケーション側で補うためのさまざまな工夫やフォローが必要となります。その一方で、分散KVSはデータストア全体をいくらでも多くのサーバに分散（スケールアウト）できるのが最大の特徴です。 一方でこれは、RDBが最も不得意とするところです。RDBでは、その長所であるテーブル結合やACIDの確保がボトルネックとなり、複数のサーバにスケールアウトさせることが「原理的」に容易ではありません。そのため、負荷分散や高可用性を低コストで実現することが困難です。 RDBで負荷分散させようとす
Visual Guide to NoSQL Systems - Nathan Hurst's Blog
There are so many NoSQL systems these days that it's hard to get a quick overview of the major trade-offs involved when evaluating relational and non-relational systems in non-single-server environments. I've developed this visual primer with quite a lot of help (see credits at the end), and it's still a work in progress, so let me know if you see anything misplaced or missing, and I'll fix it. Wi
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