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在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。
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OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。
商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。
商业银行数据中心存储架构
与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。
OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署
在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。
数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。
淘宝海量数据产品技术架构
基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。
NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署
行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。
在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。
当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。
集中化BI系统数据存储架构
集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。
结语
当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。
目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。
Qt 提供了 QtSql 模块来提供平台独立的基于 SQL 的数据库操作。这里我们所说的“平台独立”，既包括操作系统平台，有包括各个数据库平台。另外，我们强调了“基于 SQL”，因为 NoSQL 数据库至今没有一个通用查询方法，所以不可能提供一种通用的 NoSQL 数据库的操作。Qt 的数据库操作还可以很方便的与 model/view 架构进行整合。通常来说，我们对数据库的操作更多地在于对数据库表的操作，而这正是 model/view 架构的长项。
Qt 使用QSqlDatabase表示一个数据库连接。更底层上，Qt 使用驱动（drivers）来与不同的数据库 API 进行交互。Qt 桌面版本提供了如下几种驱动：
驱动 数据库
QDB2 IBM DB2 (7.1 或更新版本)
QIBASE Borland InterBase
QMYSQL MySQL
QOCI Oracle Call Interface Driver
QODBC Open Database Connectivity (ODBC) – Microsoft SQL Server 及其它兼容 ODBC 的数据库
QPSQL PostgreSQL (7.3 或更新版本)
QSQLITE2 SQLite 2
QSQLITE SQLite 3
QSYMSQL 针对 Symbian 平台的SQLite 3
QTDS Sybase Adaptive Server (自 Qt 4.7 起废除)
不过，由于受到协议的限制，Qt 开源版本并没有提供上面所有驱动的二进制版本，而仅仅以源代码的形式提供。通常，Qt 只默认搭载 QSqlite 驱动（这个驱动实际还包括 Sqlite 数据库，也就是说，如果需要使用 Sqlite 的话，只需要该驱动即可）。我们可以选择把这些驱动作为 Qt 的一部分进行编译，也可以当作插件编译。
如果习惯于使用 SQL 语句，我们可以选择QSqlQuery类；如果只需要使用高层次的数据库接口（不关心 SQL 语法），我们可以选择QSqlTableModel和QSqlRelationalTableModel。我们只介绍QSqlQuery类的使用。
在使用时，我们可以通过
QSqlDatabase::drivers();
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找到系统中所有可用的数据库驱动的名字列表。我们只能使用出现在列表中的驱动。由于默认情况下，QtSql 是作为 Qt 的一个模块提供的。为了使用有关数据库的类，我们必须早 .pro 文件中添加这么一句：
QT += sql
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这表示，我们的程序需要使用 Qt 的 core、gui 以及 sql 三个模块。注意，如果需要同时使用 Qt4 和 Qt5 编译程序，通常我们的 .pro 文件是这样的：
QT += core gui sql
greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets
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这两句也很明确：Qt 需要加载 core、gui 和 sql 三个模块，如果主板本大于 4，则再添加 widgets 模块。
下面来看一个简单的函数：
bool connect(const QString dbName)
{
QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
// db.setHostName("host");
// db.setDatabaseName("dbname");
// db.setUserName("username");
// db.setPassword("password");
db.setDatabaseName(dbName);
if (!db.open()) {
QMessageBox::critical(0, QObject::tr("Database Error"),
db.lastError().text());
return false;
}
return true;
}
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我们使用connect()函数创建一个数据库连接。我们使用QSqlDatabase::addDatabase()静态函数完成这一请求，也就是创建了一个QSqlDatabase实例。注意，数据库连接使用自己的名字进行区分，而不是数据库的名字。例如，我们可以使用下面的语句：
QSqlDatabase db=QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE", QString("con%1").arg(dbName));
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此时，我们是使用addDatabase()函数的第二个参数来给这个数据库连接一个名字。在这个例子中，用于区分这个数据库连接的名字是QString(“conn%1”).arg(dbName)，而不是 “QSQLITE”。这个参数是可选的，如果不指定，系统会给出一个默认的名字QSqlDatabase::defaultConnection，此时，Qt 会创建一个默认的连接。如果你给出的名字与已存在的名字相同，新的连接会替换掉已有的连接。通过这种设计，我们可以为一个数据库建立多个连接。
我们这里使用的是 sqlite 数据库，只需要指定数据库名字即可。如果是数据库服务器，比如 MySQL，我们还需要指定主机名、端口号、用户名和密码，这些语句使用注释进行了简单的说明。
接下来我们调用了QSqlDatabase::open()函数，打开这个数据库连接。通过检查open()函数的返回值，我们可以判断数据库是不是正确打开。
QtSql 模块中的类大多具有lastError()函数，用于检查最新出现的错误。如果你发现数据库操作有任何问题，应该使用这个函数进行错误的检查。这一点我们也在上面的代码中进行了体现。当然，这只是最简单的实现，一般来说，更好的设计是，不要在数据库操作中混杂界面代码（并且将这个connect()函数放在一个专门的数据库操作类中）。
接下来我们可以在main()函数中使用这个connect()函数：
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
if (connect("demo.db")) {
QSqlQuery query;
if (!query.exec("CREATE TABLE student ("
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,"
"name VARCHAR,"
"age INT)")) {
QMessageBox::critical(0, QObject::tr("Database Error"),
query.lastError().text());
return 1;
}
} else {
return 1;
}
return a.exec();
}
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main()函数中，我们调用这个connect()函数打开数据库。如果打开成功，我们通过一个QSqlQuery实例执行了 SQL 语句，就是query.exec();。同样，我们使用其lastError()函数检查了执行结果是否正确。
注意这里的QSqlQuery实例的创建。我们并没有指定是为哪一个数据库连接创建查询对象，此时，系统会使用默认的连接，也就是使用没有第二个参数的addDatabase()函数创建的那个连接（其实就是名字为QSqlDatabase::defaultConnection的默认连接）。如果没有这么一个连接，系统就会报错。也就是说，如果没有默认连接，我们在创建QSqlQuery对象时必须指明是哪一个QSqlDatabase对象，也就是addDatabase()的返回值。
我们还可以通过使用QSqlQuery::isActive()函数检查语句执行正确与否。如果QSqlQuery对象是活动的，该函数返回 true。所谓“活动”，就是指该对象成功执行了exec()函数，但是还没有完成。如果需要设置为不活动的，可以使用finish()或者clear()函数，或者直接释放掉这个QSqlQuery对象。这里需要注意的是，如果存在一个活动的 SELECT 语句，某些数据库系统不能成功完成connect()或者rollback()函数的调用。此时，我们必须首先将活动的 SELECT 语句设置成不活动的。
创建过数据库表 student 之后，我们开始插入数据，然后将其独取出来：
if (connect("demo.db")) {
QSqlQuery query;
query.prepare("INSERT INTO student (name, age) VALUES (?, ?)");
QVariantList names;
names "Tom" "Jack" "Jane" "Jerry";
query.addBindValue(names);
QVariantList ages;
ages 20 23 22 25;
query.addBindValue(ages);
if (!query.execBatch()) {
QMessageBox::critical(0, QObject::tr("Database Error"),
query.lastError().text());
}
query.finish();
query.exec("SELECT name, age FROM student");
while (query.next()) {
QString name = query.value(0).toString();
int age = query.value(1).toInt();
qDebug() name ": " age;
}
} else {
return 1;
}
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依旧连接到我们创建的 demo.db 数据库。我们需要插入多条数据，此时可以使用QSqlQuery::exec()函数一条一条插入数据，但是这里我们选择了另外一种方法：批量执行。首先，我们使用QSqlQuery::prepare()函数对这条 SQL 语句进行预处理，问号 ? 相当于占位符，预示着以后我们可以使用实际数据替换这些位置。简单说明一下，预处理是数据库提供的一种特性，它会将 SQL 语句进行编译，性能和安全性都要优于普通的 SQL 处理。在上面的代码中，我们使用一个字符串列表 names 替换掉第一个问号的位置，一个整型列表 ages 替换掉第二个问号的位置，利用QSqlQuery::addBindValue()我们将实际数据绑定到这个预处理的 SQL 语句上。需要注意的是，names 和 ages 这两个列表里面的数据需要一一对应。然后我们调用QSqlQuery::execBatch()批量执行 SQL，之后结束该对象。这样，插入操作便完成了。
另外说明一点，我们这里使用了 ODBC 风格的 ? 占位符，同样，我们也可以使用 Oracle 风格的占位符：
query.prepare("INSERT INTO student (name, age) VALUES (:name, :age)");
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此时，我们就需要使用
query.bindValue(":name", names);
query.bindValue(":age", ages);
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进行绑定。Oracle 风格的绑定最大的好处是，绑定的名字和值很清晰，与顺序无关。但是这里需要注意，bindValue()函数只能绑定一个位置。比如
query.prepare("INSERT INTO test (name1, name2) VALUES (:name, :name)");
// ...
query.bindValue(":name", name);
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只能绑定第一个 :name 占位符，不能绑定到第二个。
接下来我们依旧使用同一个查询对象执行一个 SELECT 语句。如果存在查询结果，QSqlQuery::next()会返回 true，直到到达结果最末，返回 false，说明遍历结束。我们利用这一点，使用 while 循环即可遍历查询结果。使用QSqlQuery::value()函数即可按照 SELECT 语句的字段顺序获取到对应的数据库存储的数据。
对于数据库事务的操作，我们可以使用 QSqlDatabase::transaction() 开启事务，QSqlDatabase::commit() 或者QSqlDatabase::rollback() 结束事务。使用QSqlDatabase::database()函数则可以根据名字获取所需要的数据库连接。
可以使用腾讯手机管家备份，
它的备份速度很省时间，而且之后很完整的还原到电脑或者手机里了
我是挺信任这个得，而且就算换手机也不怕
随时都可以还原到你的新手机里，资料肯定也不会丢失的。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的
SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数
据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素：
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制，是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统，使系统在有大量并发用户时得到最高的性能，并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久
性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction
processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求，自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上，每当主数据库更新时，DBMS会自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；
Hadoop是Apache软件框架，免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；
RAM随机存储器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通过Web服务接口提供存储；
BDB：BDB
全称是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事务能力的表类型，由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能，即事务控制能力。在任何RDBMS中，事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功，或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面，那些更高层次的语言如Java，使自定义更容易。
实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：
GPL：通用公共许可证
BSD：伯克利软件分发
MPL：Mozilla公共许可证
EPL：Eclipse公共许可证
IDPL：最初的开发者的公共许可证
LGPL：较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同，是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字：支持get、put和删除操作
按列存储：相对于传统的按行存储，数据集成容易多了
面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件，很容易就能从面向对象软件中获取数据。
2.1 文件检出
安装TortoiseSVN后，SVN会跟Windows的资源管理器完美集成。点击右键，我们可以在菜单栏中选择“SVN检出”选项，输入要检出代码的文件库的URL地址，我们就可以检出该URL地址下的文件库的文件。默认情况下是检出最新版本的代码，如果需要，我们可以通过浏览日志，根据日志来找出想要的版本，然后在“版本”选项中指定相应版本就可以检出相关代码了 。
之后，对于同一个项目的主干开发，我们都在这个检出的代码文件目录下操作，而不是每一次提交或更新都重新检出一次。
2.2 文件添加
我们在本地创建的文件(包括目录)不会受SVN的控制，为了让其接受SVN的控制必须将其添加到文件库中。对于团队其他成员需要的文件，如代码文件、某些模块的.a文件（由于某些需要，该模块代码不公开），我们必须让它们接受SVN的控制，并且保持最新的版本。
2.3 文件删除
当我们需要删除无用的文件(包括目录)时，不能使用Windows的资源管理工具，而必须使用SVN本身的删除文件功能。这样该文件被删除后，其所有修改历史仍然保存在SVN服务器中，以后仍然可以获得该文件的修改历史。
2.4 文件改名
当我们需要对文件(包括目录)进行改名的时，不能使用Windows的资源管理工具，而必须使用SVN本身的文件改名功能。这样该文件被改名后，其改名前的所有修改历史仍然保存在SVN服务器中，保持连续的修改信息。
2.5 文件更新
其他团队成员提交到SVN上的改动不会自动更新到你的本地拷贝中来，我们需要通过更新文件操作来获取其他成员对项目文件所做的修改。SVN更新文件操作会把文件库里的文件与本地文件进行合并，从而达到了同时保留其他成员的修改及本地的修改的目的。如果无法自动合并则会发生冲突，需要使用文件比较工具进行手工合并，合并完成后才能提交已解决冲突的文件。冲突的详细解决方法见第三章——冲突解决。
在团队开发时，更新是一件很重要的工作，可以保持团队成员之间的工作内容一致，因此要注意经常更新自己的工作拷贝，以保证自己能够获得最新的修改内容。
2.6 改动提交
我们对文件(包括目录)所做的一切改动，包括添加、删除、修改文件都必须提交到SVN服务器文件库中才能正式生效，之后团队的其他成员才可以获取你所作的修改。
提交是很重要的一项操作，要求做到：
提交代码之前一定要保证修改后的代码能编译通过，不能提交编译不通过的代码。
比较修改前及修改后的代码，把调试信息或其他不相关的信息去掉，再次确保提交的代码是正确的并且提交的是需要提交的文件。
不要等到修改了很多代码才提交，而是相关小功能完成时就应该提交一次。这样以后发现问题时就很容易撤销有问题的代码——因为撤销只能针对一次提交，所以在一次提交里涉及过多的功能是不推荐的。
提交时必须填写log信息，说明这次提交增加了什么功能或者修正了什么bug。这些信息有助于自己和其他团队成员了解整个项目的历史。当出现问题时也方便定位到对应的版本代码，所以log信息必须足够详细。
事务性提交。也就是说提交要么成功，要么全部失败——即提交出现错误时会自动回滚，实际上没有提交任何东西。出现错误时，解决错误，再次提交上次提交的全部内容即可。
3. 冲突解决
冲突的解决是我们使用SVN过程中的一个棘手问题，所以独立一节来谈论。
3.1 冲突的产生
冲突发生在多个成员同时对同一个文件进行修改的情形下。即当有其他成员已经提交了修改，而自己在本地拷贝中也对该文件进行了修改，而且修改的是同一个地方，那么在进行本地文件的更新时，SVN会不知道该选择那个修改（SVN上的修改还是本地的修改）来进行合并，所以冲突就产生了。
举例说，假如受SVN控制的文件Day.txt在SVN服务器上的当前内容如下：
图表 3 Day.txt文件在本地的修改
我们可以看到，在文本的第一行，SVN上及本地都做了修改。这样当在本地进行更新（提交之前必须先更新），SVN合并时就不知道monday后面到底该是work还是sleep，所以冲突就产生了。
而第三、五行是各自进行了修改，并没有冲突，所以这两行可以顺利合并，合并后可以看到所有人所做的修改。
3.2 冲突的解决
冲突发生后，SVN会在本地保存该文件的不同修改版本，见下图蓝色图标：
图表 4 Day.txt文件的不同版本
Day.txt.r35是版本35的Day.txt文件（本地拷贝最新版本）
Day.txt.r37是版本37的Day.txt文件（SVN上最新版本）
Day.txt.mine的是本地修改后的Day.txt文件
Day.txt文件中包含了合并后的内容
3.2.1 简单冲突解决
对于简单的内容冲突，我们可以直接在合并后的文件上修改。在上例中，我们打开Day.txt文件，可以看到SVN合并后的内容：
图表 5 Day.txt合并后内容
我们看到没有冲突的修改：(play basketball)及（meeting）顺利地合并了，而冲突的部分出现了一些标记。其中标记
.mine
=======
之间包含的是本地修改的冲突部分的内容，即monday(work)。而标记
=======
.r37
之间包含的是版本37（SVN上最新版本）该部分内容，即monday(sleep)。
不失一般性，假如我们现在要保留的内容是monday(work)，那么我们只要把标记及monday(sleep)部分内容去掉即可：
图表 6 Day.txt解决冲突后内容
确保修改正确后，把Day.txt文件设置为“已解决的”。
图表 7 Day.txt标记为已解决
之后，后缀为mine,r35,r37文件全部消失，仅保留已解决冲突的Day.txt文件，提交到SVN即可。
3.2.2 复杂冲突解决
对于文件内容复杂的文件，上述的解决方法容易漏掉一些要修改的部分，解决起来也耗时耗力。这时要通过SVN提供的工具来解决。
选择SVN功能“编辑冲突”，打开冲突编辑工具:
图表 8 冲突编辑工具
上半部分的两个内容栏分别显示的是版本37的内容及本地修改的内容。
下半部分的内容栏显示的是合并后的内容。
每个内容栏左边的标记清楚地标识了该文件做了那些修改。
文件冲突的部分用红色显眼地表示了出来。在合并栏，点击冲突部分，点击右键，我们可以选择用哪个内容（SVN上最新内容或者本地修改内容）来解决冲突部分，也可以选择两个内容都使用，同时选择它们出现的先后顺序。
逐一解决各个冲突。确保所有冲突都解决后，保存文件，并标记为“已解决”的，退出该工具即完成冲突的解决。
4. 加锁策略
事实上，解决冲突还有一种方法，那就是“严格加锁”。
“严格加锁”要求在编辑文件之前必须先对文件加锁，然后才能进行编辑。此时团队其他成员不能对该文件进行编辑，即保证了同一时刻只有一个人在编辑该文件，因此避免了冲突的出现。
那么，什么类型的文件我们应该采取“严格加锁”呢？
Excel、图片等不可合并的文件，我们必须对其“严格加锁”。“严格加锁”的文件都标记为“可读”的，即不可编辑。要编辑这些“严格加锁”的文件，必须先对其加锁，加锁后文件更改为“可读可写”。编辑完这类文件后要第一时间提交。提交完成时，SVN会自动解开任何你拥有的锁 。
文本文件，比如程序代码，SVN通常可以为我们合并改动，无须“严格加锁”。对于一些大家都频繁改动的重要源代码文件，可能会引起大量冲突，我们也不推荐“严格加锁”，因为加锁会导致大家持续得走来走去去询问加锁情况。正确做法是把文件分成数个逻辑单元，大家都修改各自的单元，减少合并时的冲突。
5. 标签分支
一个项目最初存放的目录我们称之为主干(trunk)。下面我们讨论除了主干之外其他存放项目的目录——标签(tag)和分支(branch)。
5.1 标签（tag）
版本号可以区分多次的代码修改，我们可以使用版本号来检出需要的代码，但对于重要版本的代码，如第三版发布代码，我们不希望记住r37这样的数字。这时，我们就可以通过创建标签来对SVN中这个发布版本的文件的这个时刻的状态创建一个“快照”，以后就可以通过这个标签名字来检出第三发布版本的代码。
标签其实是当前项目文件的简单拷贝，保存在标签所在的目录下。创建标签也是挺简单的，不过要注意：
标签的名字一定要有描述性，可以仅凭名字就知道为什么要创建标签。
不能过多地使用标签，只有在重要时刻或者发布版本时才可以创建标签。
标签是项目文件在某个时刻的状态，不能对其进行修改 。
5.2 分支（branch）
分支跟标签一样，也是当前项目文件的简单拷贝，保存在分支所在的目录下。
分支跟标签的根本区别在于，标签不能对其进行修改，而分支就是为了某种目的的修改而建立的。在检出代码时检出指定分支即可，分支的操作跟主干上的操作完全相同。
5.2.1 何时创建
遇到下述情况，我们可以通过创建分支来解决问题：
发布分支
当我们快要发布一个版本了，一个开发小团队要为这次发布做好准备，比如说修改一些收尾的bug。这时他们需要的是项目的稳定性，而同时我们还有其他团队要开发预计下次发布才会添加进去的功能，显然他们不能在同一份代码上工作，因此我们需要从主干中建立出一个发布分支，发布团队都从这个发布分支检出及提交代码。当程序被发布之后，这个分支依然是活动的。这样，如果客户报告了一些bug，团队会在这个发布分支中修正它们并视情况合并到主干中去。
试验分支
当我们需要对项目做大范围的改动，并且这改动对系统的其余部分有深远的影响，而我们又不能保证这次改动一定能成功的时候就可以建立试验分支。如果试验失败了，可以废弃这个分支；成功了我们只要把分支的改动合并到主干代码中去就可以了。
其他情况，我们不建议创建分支，更不推荐在分支上创建分支，因为分支过多，合并时的冲突将会是一种难于解决的灾难。
5.2.2 合并分支
我们在分支上所修正的bug很可能在主干上或者其他分支上也存在，因为它们往往来自同一份代码，所以我们在分支上所做的改动有必要合并到主干或者其他分支中去。
对于简单的bug，一次提交就能解决问题的，那么我们只要记住提交新版本号，然后使用新版本号把改动合并到其他的受影响的主干及分支中去就可以了。
对于复杂的bug，可能需要多个开发者花几天的时间提交多次才能修好。这时光用版本号来记住修改的内容就有点勉为其难了。因此，我们可以使用标签来标记我们修正过程的开始和结束，然后使用这些标签帮助我们把修正的代码合并到主干和其他分支中去。整个过程如下：
① 给分支打个标签，标记bug修改开始。
② 测试重现bug，修正代码让新测试通过。
③ 提交你的改动到SVN上。
④ 重复步骤2、3，直到确定bug已经修正。
⑤ 再给分支打个标签，标记bug修正结束。
⑥ 使用两个标签来把修正的代码合并到所有其他受影响的主干和分支上。
6. 注意事项
经常更新
由于文件可能有多个人修改，应该经常更新你的工作拷贝中的文件，这样能降低发生冲突的可能性。
测试提交
提交前先在本地进行测试。不允许将有错误的文件提交到SVN服务器上。
填写备注
提交时一定要写备注：备注有助于其他人（包括三个月后的你自己）理解你对文件所做的修改。
整体提交
提交文件时注意要提交一项改动所对应的所有文件，不要一次提交一个文件或者一次提交修改了很多功能的一堆文件。
发布标签
对于每一个发布的版本都要建立标签：当用户告诉你发生某个问题时，你可以迅速地追踪到问题是在哪个版本引入的 。
附：测试自动化小组SVN使用指导原则
1. Project的构建
Project在SVN服务器上的目录架构如下：
SVN上的项目文件：
1. 必须保证Trunk上的代码是最新的！定期对Trunk上的代码进行更新，各小组可根据各自实际情况自己把握
2. Tag是根据项目需要所打的标签，每一个发布的版本都要打Tag，主要是方便有需要时可以直接根据Tag返回到之前的状态，以便于分析、测试；Tag中必须包含相应的release文件及当时编译或发布时的源代码，必须有相关的文档注明项目背景、发布情况等。
3. Branch文件夹可以用作备份用，可以用个人名字命名文件夹；此外，Branch分支主要用来进行短暂或者探索性的开发使用，最终的软件版本必须更新、合并到Trunk主干上。
4. 关于同一项目组开发环境的建议：同一项目组成员的开发环境最好一致，软件安装路径和Project文件存放路径最好一致。
2. 版本号
关于版本号命名规则：主版本号.子版本号.修正版本号
1. 项目初版本时，版本号为0.1.0；
2. 当项目在进行了局部修改或 bug 修正时，主版本号和子版本号都不变，修正版本号加 1；
3. 当项目在原有的基础上增加了部分功能时，主版本号不变，子版本号加 1，修正版本号复位为 0；
4. 当项目在进行了重大修改或局部修正累积较多，而导致项目整体发生全局变化时，主版本号加 1，子版本号和修正版本号复位为0；
5. 编译版本号一般是编译器在编译过程中自动生成的，我们只定义其格式，如果编译器不能自动生成，人手添加，数值代表为当前的系统时间。
例子：V1.0.1 Build090305 Rel111123
其它版本使用规则：
1. α（alphal）内部测试版
此版本表示该软件仅仅是一个初步完成品，只在组内内部交流，该版本软件的 bug 较多，限内部测试使用。
例子：V0.1.1 Build090305 alphal1
2. β（beta）外部测试版
该版本相对于α版已有了很大的改进，经过组内的测试，消除了严重的错误，但还是存在着一些缺陷，需要经过大规模测试来进一步消除。
例子：V0.1.2 Build090305 beta1
3. demo 演示版
仅限评审或讲解时做介绍使用。
例子：V0.1.3 Build090305 demo1
4. release 最终版
该版本意味“最终释放版”，在出了一系列的测试版之后，终归会有一个正式版本，一般情况下，release不会以单词形式出现在软件封面上，取而代之的是符号 (Rel) 。release版本发布时，必须将待发布的软件和相应版本更新记录打包在一起发出。
例子：V1.0.1 Build090305 Rel111123
3. 权限限制
如果项目本身需要对项目组成员作不同的权限控制，可以考虑维护两个工程：一个工程里面有相应的源文件，一个则只有编译后的文件。
4. 模块的版本维护
1. 文件一般不需要版本，但要有详细的更新历史记录；
2. 模块可以以版本来维护，具体可以不同的文件夹区分。
Hadoop
文件系统：文件系统是用来存储和管理文件，并且提供文件的查询、增加、删除等操作。
直观上的体验：在shell窗口输入 ls 命令，就可以看到当前目录下的文件夹、文件。
文件存储在哪里？硬盘
一台只有250G硬盘的电脑，如果需要存储500G的文件可以怎么办？先将电脑硬盘扩容至少250G，再将文件分割成多块，放到多块硬盘上储存。
通过 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系统中的文件，就像本地的ls命令一样。
HDFS在客户端上提供了查询、新增和删除的指令，可以实现将分布在多台机器上的文件系统进行统一的管理。
在分布式文件系统中，一个大文件会被切分成块，分别存储到几台机器上。结合上文中提到的那个存储500G大文件的那个例子，这500G的文件会按照一定的大小被切分成若干块，然后分别存储在若干台机器上，然后提供统一的操作接口。
看到这里，不少人可能会觉得，分布式文件系统不过如此，很简单嘛。事实真的是这样的么？
潜在问题
假如我有一个1000台机器组成的分布式系统，一台机器每天出现故障的概率是0.1%，那么整个系统每天出现故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一个容错机制来保证发生差错时文件依然可以读出，这里暂时先不展开介绍。
如果要存储PB级或者EB级的数据，成千上万台机器组成的集群是很常见的，所以说分布式系统比单机系统要复杂得多呀。
这是一张HDFS的架构简图：
client通过nameNode了解数据在哪些DataNode上，从而发起查询。此外，不仅是查询文件，写入文件的时候也是先去请教NameNode，看看应该往哪个DateNode中去写。
为了某一份数据只写入到一个Datanode中，而这个Datanode因为某些原因出错无法读取的问题，需要通过冗余备份的方式来进行容错处理。因此，HDFS在写入一个数据块的时候，不会仅仅写入一个DataNode，而是会写入到多个DataNode中，这样，如果其中一个DataNode坏了，还可以从其余的DataNode中拿到数据，保证了数据不丢失。
实际上，每个数据块在HDFS上都会保存多份，保存在不同的DataNode上。这种是牺牲一定存储空间换取可靠性的做法。
接下来我们来看一下完整的文件写入的流程：
大文件要写入HDFS，client端根据配置将大文件分成固定大小的块，然后再上传到HDFS。
读取文件的流程：
1、client询问NameNode，我要读取某个路径下的文件，麻烦告诉我这个文件都在哪些DataNode上？
2、NameNode回复client，这个路径下的文件被切成了3块，分别在DataNode1、DataNode3和DataNode4上
3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3个文件块，通过stream读取并且整合起来
文件写入的流程：
1、client先将文件分块，然后询问NameNode，我要写入一个文件到某个路径下，文件有3块，应该怎么写？
2、NameNode回复client，可以分别写到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，记住，每个块重复写3份，总共是9份
3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把数据写到他们上面
出于容错的考虑，每个数据块有3个备份，但是3个备份快都直接由client端直接写入势必会带来client端过重的写入压力，这个点是否有更好的解决方案呢？回忆一下mysql主备之间是通过binlog文件进行同步的，HDFS当然也可以借鉴这个思想，数据其实只需要写入到一个datanode上，然后由datanode之间相互进行备份同步，减少了client端的写入压力，那么至于是一个datanode写入成功即成功，还是需要所有的参与备份的datanode返回写入成功才算成功，是可靠性配置的策略，当然这个设置会影响到数据写入的吞吐率，我们可以看到可靠性和效率永远是“鱼和熊掌不可兼得”的。
潜在问题
NameNode确实会回放editlog，但是不是每次都从头回放，它会先加载一个fsimage，这个文件是之前某一个时刻整个NameNode的文件元数据的内存快照，然后再在这个基础上回放editlog，完成后，会清空editlog，再把当前文件元数据的内存状态写入fsimage，方便下一次加载。
这样，全量回放就变成了增量回放，但是如果NameNode长时间未重启过，editlog依然会比较大，恢复的时间依然比较长，这个问题怎么解呢？
SecondNameNode是一个NameNode内的定时任务线程，它会定期地将editlog写入fsimage，然后情况原来的editlog，从而保证editlog的文件大小维持在一定大小。
NameNode挂了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一个NameNode，它挂了，整个系统就挂了。hadoop2.x之前，整个集群只能有一个NameNode，是有可能发生单点故障的，所以hadoop1.x有本身的不稳定性。但是hadoop2.x之后，我们可以在集群中配置多个NameNode，就不会有这个问题了，但是配置多个NameNode，需要注意的地方就更多了，系统就更加复杂了。
俗话说“一山不容二虎”，两个NameNode只能有一个是活跃状态active，另一个是备份状态standby，我们看一下两个NameNode的架构图。
两个NameNode通过JournalNode实现同步editlog，保持状态一致可以相互替换。
因为active的NameNode挂了之后，standby的NameNode要马上接替它，所以它们的数据要时刻保持一致，在写入数据的时候，两个NameNode内存中都要记录数据的元信息，并保持一致。这个JournalNode就是用来在两个NameNode中同步数据的，并且standby NameNode实现了SecondNameNode的功能。
进行数据同步操作的过程如下：
active NameNode有操作之后，它的editlog会被记录到JournalNode中，standby NameNode会从JournalNode中读取到变化并进行同步，同时standby NameNode会监听记录的变化。这样做的话就是实时同步了，并且standby NameNode就实现了SecondNameNode的功能。
优点：
缺点：