融合分布式数据库与Hadoop：分布式SQL计算系统设计

"分布式数据库和Hadoop在处理复杂SQL时存在挑战，因此开发了一种分布式SQL计算系统，结合两者的优势，实现数据的水平分割存储和MapReduce计算模式。系统架构可有无代理节点两种形式，其中客户端或代理节点负责SQL解析、执行计划生成和资源管理。" 在当今大数据处理领域，传统的分布式数据库和Hadoop各有其局限性。分布式数据库在处理全局性的复杂SQL操作，如全局排序、分组、join和子查询，特别是在字段非均衡的情况下，往往表现不佳。而Hadoop虽然擅长批处理，但在实时性和SQL支持上存在短板。鉴于此，设计了一个融合两者特性的分布式SQL计算系统。 该系统的核心设计理念是数据库水平分割，即只进行分库而不分表，根据数据量动态调整分库数量。例如，1亿条数据可能分为10个分库，而10亿条数据则可能分为50个分库。在计算层面，借鉴MapReduce的思想，将SQL查询转化为一系列相互依赖的MapReduce任务。每个任务由mapsql、shuffle（洗牌）和reducesql组成，类似于Hive的工作流程，但这里的map和reduce操作也是通过SQL语句实现，不同于Hadoop原生的编程模型。 系统架构方面，可以分为两种模式：一种是没有代理节点，客户端承担所有任务，包括请求发送、SQL解析、执行计划生成、资源申请、任务调度和结果获取；另一种是有代理节点，客户端只需发送请求，其余工作由代理节点处理，代理节点还提供了对外接口，如MySQL的客户端/服务器协议，允许直接使用MySQL命令行工具连接。 模块功能上，系统包含了与大多数分布式系统相似的部分，如数据存储、SQL解析、执行计划生成、资源管理、任务调度等。当采用代理节点时，这些功能被集中到代理节点上，简化了客户端的复杂度，提高了系统的可扩展性和易用性。 这个分布式SQL计算系统旨在解决传统分布式数据库和Hadoop在处理复杂查询时的不足，通过结合数据存储和计算的优化策略，提供更高效、灵活的大数据处理解决方案。无论是对于大规模数据的存储还是复杂查询的执行，都能提供更好的性能和用户体验。