[java和大数据之间是什么关系]Java是计算机的一门编程语言，可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，二者不是一个同类，但是属于包含和被包含...+阅读
在我看来，一个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算、实时查询这几个方面的功能。 hadoop、spark、storm 无论哪一个，单独不可能完成上面的所有功能。 hadoop+spark+hive是一个很不错的选择.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系统的解决方案，解决存储问题；hadoop mapreduce、hive、spark application、sparkSQL解决的是离线计算和即席查询的问题；spark streaming解决的是实时计算问题；另外，还需要HBase或者Redis等NOSQL技术来解决实时查询的问题； 除了这些，大数据平台中必不可少的需要任务调度系统和数据交换工具； 任务调度系统解决所有大数据平台中的任务调度与监控；数据交换工具解决其他数据源与HDFS之间的数据传输，比如：数据库到HDFS、HDFS到数据库等等。 关于大数据平台的架构技术文章，可搜索＂lxw的大数据田地＂，里面有很多。
高分求解：跨国网站数据库实时同步问题的解决方案
MYSQL自带有同步功能，不过你要求时时同步的话，库存数据处理就有点麻烦，可能会产生滞点，需要建立异动过程。
CREATE PROCEDURE dbo.dbsync_stockchange -- stock change for mysql as begin declare saleid varchar(18), goodsid int, goodsname varchar(255), qty int declare cur_salebill_info cursor for select a.SaleID,b.GoodsID,GoodsName,SaleQty from Sale_SaleBill a inner join Sale_SaleBillList b on a.SaleID = b.SaleID where substring(a.SaleID,1,3) ='WEB' and isnull(ValidFlag, '0') = '0' begin tran open cur_salebill_info fetch cur_salebill_info into saleid,goodsid,goodsname,qty while sqlstatus = 0 begin update Stoc_StockPile set Qty=Qty-qty where GoodsID = goodsid and StockID = '02201' and update Sale_SaleBill set where SaleID=saleid fetch cur_salebill_info into saleid,goodsid,goodsname,qty end close cur_salebill_info deallocate CURSOR cur_salebill_info commit tran end
上面这个片段是我们sybase和mysql同步的异动脚本。你可以参考一下。
SQLSERVER大数据库解决方案
在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。
灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。
在数据管理层中主要包括三款产品：SQL Server、SQL Server并行数据仓库和
Hadoop on Windows。
针对不同的数据类型，微软提供了不同的解决方案。
具体来说，针对结构化数据可以使用SQL Server和SQL Server并行数据仓库处理。
非结构化数据可以使用Windows Azure和WindowsServer上基于Hadoop的发行版本处理；而流数据可以使用SQL Server StreamInsight管理，并提供接近实时的分析。
1、SQL Server。去年发布的SQL Server 2012针对大数据做了很多改进，其中最重要的就是全面支持Hadoop，这也是SQL Server 2012与SQL Server 2008最重要的区别之一。今年年底即将正式发布的SQL Server 2014中，SQL Server进一步针对大数据加入内存数据库功能，从硬件角度加速数据的处理，也被看为是针对大数据的改进。
2、SQL Server并行数据仓库。并行数据仓库（Parallel Data Warehouse Appliance，简称PDW）是在SQL Server 2008 R2中推出的新产品，目前已经成为微软主要的数据仓库产品，并将于今年发布基于SQL Server 2012的新款并行数据仓库一体机。SQL Server并行数据仓库采取的是大规模并行处理（MPP）架构，与传统的单机版SQL Server存在着根本上的不同，它将多种先进的数据存储与处理技术结合为一体，是微软大数据战略的重要组成部分。
3、Hadoop on Windows。微软同时在Windows Azure平台和Windows Server上提供Hadoop，把Hadoop的高性能、高可扩展与微软产品易用、易部署的传统优势融合到一起，形成完整的大数据解决方案。微软大数据解决方案还通过简单的部署以及与Active Directory和System Center等组件的集成，为Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。凭借Windows Azure上基于Hadoop的服务，微软为其大数据解决方案在云端提供了灵活性。
Windows多台服务器数据同步可有好的软件方案
微软的MSCS， 赛门铁克的Veritas Storage Foundation，易腾数信的EterneCluster,SteelEye的LifeKeeper,
下面介绍下详细情况：
MSCS，微软自带的不过要在Server版本中才有，他的群集服务充当后端群集，可为数据库、消息传递以及文件和打印服务等应用程序提供高可用性。当任一节点（群集中的服务器）发生故障或脱机时，MSCS 将尝试最大程度地减少故障对系统的影响。
Veritas Storage Foundation，它提供了业界领先的异构存储管理和高可用性的软件解决方案，解决了企业如何合理保护和备份关键信息数据， 如何高效管理异构硬件环境，以及如何提高应用系统和数据库可用性的问题。
Veritas SFHA 主要包括以下五个组件：Veritas Volume Manager (VxVM), Veritas File System (VxFS),Veritas Cluster Server (VCS),Veritas Storage Foundation Cluster File System (SFCFS), Veritas Storage Foundation for Oracle RAC (SFRAC)
EterneCluster，易腾数信新一代的双机热备产品，具有人性化，高可配置性，操作简单，还支持基于多机的多机热备。可实现整个系统的不间断运行，从而保证整个系统对外服务的正常，为企业24小时*365天的关键业务应用提供了强大的保障。
LifeKeeper，使用户的服务器、操作系统、数据库系统以及关键的数据及应用程序保持7天*24小时连续不间断，提供99.99%的高可用性。
这些是做双机热备的几款软件，这几款软件都可以实现数据同步功能。
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