综合考虑，决定采用MySQL Fabric和MySQL Cluster方案，以及另外一种较成熟的集群方案Galera Cluster进行预研。MySQLCluster简介：MySQL Cluster 是MySQL 官方集群部署方案，它的历史较久。支持通过自动分片支持读写扩展，通过实时备份冗余数据，是可用性最高的方案，声称可做到9999%的可用性。
优化与安全策略 从库设置为只读模式，避免直接修改数据。 避免双主结构，考虑使用PXC（Percona XtraDB Cluster）或MGR（MySQL Master GTID Replication）等解决方案。 半同步复制技术可以减少数据延迟，提升性能。
根据你的岗位，有目的的进行学习 在互联网行业，不同岗位的小伙伴可能都会用到 MySQL ，但不同岗位员工学习 MySQL 的侧重点却不尽相同。例如做数据分析的同学可能平时写查询 SQL 比较多，开发同学更侧重程序逻辑如何与数据库交互，DBA 同学可能侧重在数据库高性能高可用方面。
《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》的作者是姜承尧。本书从源代码的角度深度解析了InnoDB 的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量最佳实践。
1、高可用性：将多个结点通过网络连接起来如同一个系统一样提供服务。高并行处理能力：多结点间通过并行环境和并行程序设计实现应用的高效并行处理。负载均衡：通过在多个结点上实现应用的负载均衡实现。管理便捷性：通过集群系统软件和集群管理软件对整个集群实现单一管理。
1、x1 集群方案剖析 背景补充：InfluxDB是DB-Engines上排名第一的TSDB，针对时序数据多写、少读、成本敏感等特点而设计的TSDB，并做了多轮架构迭代和优化，是一款实时、高性能、水平扩展（InfluxDB Enterprise）、具有成本优势的TSDB。
2、阿里云数据库 InfluxDB 继承了 Influx DB 良好的开源生态，具有完整的数据采集，存储和数据可视化监控告警体系 TICK Stack 支撑。 同时相比较开源产品，提供了产品化的数据采集服务，只需在控制台进行几步简单操作，“0” 代码完成各类监控源的监控数据自动采集。
1、Hadoop在x的版本引入了联邦HDFS（HDFS Federation），通过在集群中添加namenode实现。 Federation的架构： 每个namenode相互独立，单独维护一个由namespace元数据和数据块池（block pool）组成的命名空间卷（namespace volume）——图中的NS-x。 数据块池包含该命名空间下文件的所有数据块。
2、如果考虑HDFS集群的标准配置，则NameNode将成为单点故障。发生这种情况是因为NameNode变得不可用的时候，整个集群都变得不可用，直到有人重新启动NameNode或者引起新的NameNode。NameNode不可用的原因可以是：像维护工作这样的计划事件具有软件或硬件的升级。也可能是由于某种原因导致NameNode崩溃的意外事件。
3、大数据存储：Hadoop可以将大数据以分布式的方式存储在多个节点上，保证数据的安全性和可靠性。Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储数据，HDFS将数据划分为多个块并分散存储在多个节点上。分布式计算：Hadoop可以在多个节点上并行计算，以提高计算效率。
4、HDFS采用主从结构，包括一个名字节点作为命名空间管理者和客户端协调者，以及数据节点负责存储和处理用户数据。文件被分割成等大块，分布在数据节点上，名字节点管理文件命名空间和块分布。复制块放置策略影响系统性能和可靠性，目标是提高数据的可用性和带宽利用。
5、HDFS，全称Hadoop Distributed File System，意思是分布式文件系统。Hadoop分布式文件系统是指被设计成适合运行在通用硬件（commodity hardware）上的分布式文件系统。
6、HDFS是主从架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（命名节点，简称NN），作为主服务器（master server）。 HDFS公开了文件系统名称空间，允许用户将数据存储在文件中，就好比我们平时使用os中的文件系统一样，用户无需关心底层是如何存储数据的。