打造无中心架构的大数据平台！柏睿数据 Rapids Lizard“扁平化管理”的成功实践

一、从单机、集群架构到无中心架构

二、Rapids Lizard无中心架构优势

三、Rapids Lizard无中心架构原理与实践

1、数据存储

2、数据计算分析

3、任务调度

四、应用场景与收益

五、未来展望

大数据时代，为满足不断增长的数据规模和并发访问需求，数据库经历了从单机架构到集群架构、分布式架构的演进，以提高数据库的可用性、可扩展性和处理分析性能。其中分布式架构又分为主从架构、多主架构和无中心架构等常见类型。

我们可以通过“开饭馆”的故事简单直观地了解这几种分布式架构的特点。

假设我们创业开了一家小饭馆，经过辛勤经营，饭店的生意越来越好，单靠我们自己已经很难兼顾后厨管理了，于是提拔了一位老员工担任厨师长，来专门管理后厨各个厨师。此时厨师长相当于主节点，其他厨师相当于从节点，主节点负责协调所有从节点的工作，而从节点则负责执行具体的任务，此时整个后厨构成了主从架构；这种架构简单易于实现，但存在单点故障问题；如果主厨请假了，整个厨房可能无法正常运行。

后来，我们的业务越做越大，后厨设立了两个出餐组，并在两个区域各任命一个主厨来分别管理各自区域；两位主厨之间协调合作，确保整个厨房顺利运作。此时，两位主厨相当于多个主节点，它们协调所有从节点的工作，整个后厨构成多主架构。这种架构可以实现更高的容错性，但可能出现数据不一致或不完整的情况。

还有一种便是完全无中心架构。假如我们没有在两个出餐组内分别任命主厨，因此厨师们之间没有固定的主从关系，而是通过协商来决定由谁负责制作哪道菜。此时，每个出餐组相当于一个节点，整个后厨相当于一个无中心系统；每个节点都独立运作，负责处理分配给它的请求。这种架构在后厨中采用看起来会面临分工不明确、缺乏管理等问题，但作为数据库的技术架构，它较其他架构有着无可比拟的优势。

如上图，具体而言，在无中心架构下，整个数据库系统没有一个中心节点，集群中每个节点都是平等的，每个节点都可以向其他节点发送或接收信息，独立处理和存储数据，并通过节点之间的协调和通信完成整个系统的任务。该架构系统具备高可扩展性、可靠性、安全性和易运维，避免传统的单点故障问题，这也是柏睿数据大数据平台Rapids Lizard采用无中心分布式架构的重要原因。

柏睿数据大数据平台Rapids Lizard是集成数据采集、存储、计算分析、治理与可视化的实时大数据平台与解决方案，拥有开源架构数十倍的性能优势，基于低代码、全流程、模块化的方式，为企业提供一站式数据资产管理和大数据智能应用与服务。

为打造平台化一体化产品，集成数据存储平台、数据计算平台、数据应用平台等子平台，以及子平台内部的多个功能项，柏睿数据Rapids Lizard采用无中心分布式架构构建湖仓一体化解决方案，支撑大规模数据存储，解决数据表的分布式读写存放，满足高并发、大规模的计算查询等大数据应用场景需求。