couchdb

　Linux云计算面试常见问题三，今天将在前两篇的基础上，继续为大家带来Linux云计算面试题。 　**　1、虚拟化平台在实施云时有何要求? ** 　　 虚拟化平台在实施云时的要求包括： 　　a)管理服务级别策略 　　b)云操作系统 　　c)虚拟化平台有助于让后端级别概念和用户级别概念彼此不同。 　**　2、在使用云计算平台前，用户需要考虑哪些必要的方面? ** 　　 a)合规 　　b)数据丢失 　　c)数据存储 　　d)业务连续性 　　e)正常运行时间 　　f)云计算的数据完整性 **　　3、可否列举几个开源云计算平台数据库?** 　　开源云计算平台数据库有： 　　a)MongoDB 　　b)CouchDB 　　c)LucidDB **　　4、落实了哪些安全法规来保护云端数据的安全?** 　　为保护云端数据安全而落实的安全法规包括： 　　a)处理：控制在应用程序中正确、完整处理的数据。 　　b)文件：它管理和控制任何文件中处理的数据。 　　c)输出调和：它控制输入和输出之间需要调和的数据。 　　d)输入验证：控制输入数据。 　　e)安全和备份：它提供安全和备份，还控制安全泄密日志。 **　　5、可否列举几个大型云提供商的数据库名称?** 　　a)Googlebigtable 　　b)AmazonsimpleDB 　　c)基于云的SQL **　　6

日常学习工作中，我们多多少少都会遇到一些数据爬取的需求，比如说写论文时要收集相关课题下的论文列表，运营活动时收集用户评价，竞品分析时收集友商数据。 当我们着手准备收集数据时，面对低效的复制黏贴工作，一般都会萌生一个想法：我要是会爬虫就好了，分分钟就把数据爬取下来了。可是当我们搜索相关教程时，往往会被高昂的学习成本所劝退。拿现在最通用的 python 爬虫来说，对于小白来说往往要跨过下面几座大山： 学习一门编程语言： python 学习网页的基础构成—— HTML 标签和 CSS 选择器，有时候还要了解一些 JavaScript 学习网络通信的基础协议—— HTTP 协议 学习 python 中常见的 爬虫框架 和 解析库 ...... 上面的知识点，没有几个月是掌握不完的。而且对于非强需求的人来说，这么多的知识点，你还会 时时刻刻和遗忘做斗争 。 那么有没有不学 python 也能爬取数据的利器呢？结合文章标题，我想你已经知道我要安利什么了。今天我要推荐的就是 Web Scraper ，一个轻量的数据爬虫利器。 Web Scraper 的优点就是 对新手友好 ，在最初抓取数据时，把底层的编程知识和网页知识都屏蔽了，可以非常快的入门，只需要鼠标点选几下，几分钟就可以搭建一个自定义的爬虫。 我在过去的半年里，写了很多篇关于 Web Scraper 的教程，本文类似于一篇导航文章

问题： I am stuck between these two NoSQL databases. 我被困在这两个NoSQL数据库之间。 In my project I will be creating a database within a database. 在我的项目中，我将在数据库中创建一个数据库。 For example, I need a solution to create dynamic tables. 例如，我需要一个创建动态表的解决方案。 So users can create tables with columns and rows. 因此用户可以创建包含列和行的表。 I think either MongoDB or CouchDB will be good for this, but I am not sure which one. 我认为MongoDB或CouchDB对此都有好处，但我不确定是哪一个。 I will also need efficient paging as well. 我也需要高效的分页。 解决方案： 参考一： https://stackoom.com/question/qBdW/何时在MongoDB上使用CouchDB-反之亦然 参考二： https://oldbug.net/q/qBdW/When-to-use-CouchDB

集中式与分布式 集中式 分布式 分布式事务 一致性协议 2PC：Two-Phase Commit二阶段提交协议 3PC:Three-phase Commit 三阶段提交协议 Paxos算法 RAFT算法 总结 集中式与分布式 集中式 就是将所有的业务都部署在一个中心主机（节点）上，所有的功能都由这个主机集中处理。 特点 部署结构简单、不需要考虑多个主机之间的分布式协作问题。 分布式 分布式系统：指将 硬件 或者 软件组件部署在不同的网络计算机上 ，彼此之间仅 仅通过消息传递 进行通信和协调的系统。 特点 分布性 ：多台计算机可空间上随意分布，跨机房、跨城市都可以。 对等性 ：分布式系统中没有主/从之分，都是对等的节点或者服务。 副本 ：指分布式系统对 数据或服务冗余 ，以此提供高可用。 数据副本 ：是指在不同的节点上持久化一份数据，当某一个节点上存储的数据丢失时，可以从副本上读取到该数据，这是分布式系统数据丢失问题最为有效的手段。 服务副本 ：指多个节点提供同样的服务，每个节点都有能力接收来自外部的请求并进行相应的处理。 **并发性：**分布式系统中的多个节点，可能会并发地操作一些共享资源，诸如数据库或分布式存储等。 **缺乏全局时钟：**一个典型的分布式系统是由一系列在空间上随意分布的进程组成，进程彼此之间通过消息进行通信。因此，无法判断两个事件谁先谁后。 可使用逻辑时钟。 *

架构参考 一、超级账本CA的用户指南 二、超级账本sdk 三、交易流程 ​ 本文概述了在资产交换期间发生的事务机制。该场景包括两个客户，A和B，他们在买卖萝卜。他们每个人在网络上都有一个对等点，通过这个对等点，他们发送交易并与超级账本进行交互。 假定： 此交互假设已设置并运行了一个通道。应用程序用户已经向组织的证书颁发机构(CA)注册和登记，并收到了必要的加密处理，用于对网络进行身份验证。 链码(包含一组表示萝卜市场初始状态的键值对)安装在对等节点上并部署到通道上。链码包含了定义一组交易指令和萝卜的商定价格的逻辑。此链码还设置了背书政策，规定peerA和peerB必须为任何交易背书。 1、客户端A初始化启动一个事务 ​ 发生什么事情了?客户A正在发送购买萝卜的请求。此请求的目标是peerA和peerB，它们分别代表客户A和客户B。背书策略规定两个对等端必须背书任何事务，因此请求转到peerA和peerB。 接下来，构造事务建议。利用受支持的SDK (Node、Java、Python)的应用程序利用可用的API之一来生成事务建议。这个建议是一个请求，用特定的输入参数调用链码函数，目的是读取和/或更新账本。 SDK充当一个中间体，将事务建议打包成适当的架构格式(gRPC上的协议缓冲区)，并使用用户的加密凭证为该事务建议生成唯一的签名。 2、背书节点验证签名并执行交易 支持背书节点验证：