在开发中，为了降低单点压力，通常会根据业务情况进行分表分库，将表分布在不同的库中（库可能分布在不同的机器上）。在这种场景下，事务的提交会变得相对复杂，因为多个节点（库）的存在，可能存在部分节点提交失败的情况，即事务的ACID特性需要在各个不同的数据库实例中保证。比如更新db1库的A表时，必须同步更新db2库的B表，两个更新形成一个事务，要么都成功，要么都失败。那么我们如何利用mysql实现分布式

大数据通用处理平台SparkFlinkHadoop分布式存储HDFS资源调度YarnMesos机器学习工具MahoutSpark MlibTensorFlow (Google 系)Amazon Machine LearningDMTK (微软分布式机器学习工具)数据分析/数据仓库(SQL类)PigHivekylinSpark SQL,Spar

一、面向服务的体系架构(SOA)，分布式服务框架设计：阿里巴巴Dubbo基于TCP的RPC(远程过程调用)：如基于java的Socket API。序列化方式：java的outputstream ,Hessian,google的Protocal Buffers基于HTTP的，序列化方式：JSON,XML。两种URL链接风格：RESTful和RPC基于ZooKeeper的服务配置中

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本文参考：http://mysqlpub.com/thread-5383-1-1.htmlhttp://blog.csdn.net/c466254931/article/details/53463596有很多是转载合并过来。锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的 计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证

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