轻量级容器接受任何JavaBean 19. 传统的EJB开发模式EJB的实现必须实现RMI和HOME等接口，提供分布式功能 必须在EJB容器中运行，而且必须给不同的EJB容器配置不同的描述文件 20. Spring的基础最基本最重要的包：

C＋＋之父。出生于丹麦的第二大城市奥尔胡斯，1975年获奥尔胡期大学计算机系硕士学位。此后，Bjarne在剑桥大学计算机实验室研究分布式系统的设计，并于1979年获得剑桥大学博士学位。 1979年，Bjarne Stroustrup进

之间状态同步等。 Zoopkeeper提供了一套很好的分布式集群管理的机制 ，就是它这种基于层次型的目录树的数据结构，并对树中 的节点进行有效管理，从而可以设计出多种多样的分布式 的数据管理模型。Zookeeper并不是用来专门存储数据，

apreduce系统，FlumeJava，Millwheel，Pregel， 还有google的分布式存储服务，例如GFS，Bigtable，Megastore。像mapreduce，flumejava这种服

得他们是采用分布式数据库。QQ对用户没有汇总式查询。将一些用户的数据放在树的某的节点上。可以把每个节点设置成数据服务器。这样就把查询量分散了。所­有数据并不在一台服务器上，QQ应该是分布式的因为理论上

存在单点故障，可以DRBD+HeartBeat+NFS部署高可用，如果单台压力过大，考虑使用分布式文件系统，如GlusterFS、MooseFS等。 《DRBD + Heratbeat + NFS

Step2：获取网页集合存放到HDFS中 Step3：编写MapReduce程序 *Step4：将输出结果存储到分布式数据库中 15. Step1 安装Hadoop运行环境1，安装linux系统，如Ubuntu11.

MapReduce框架模型：通过简单接口（用户只要实现Map和Reduce函数）实现大规模数据的分布式计算，实现在大量普通机器上的高性能计算 二、编程模型 1、例子 * 计算一个大文档

虽然 Hadoop 在分布式数据分析方面备受关注，但是仍有一些替代产品提供了优于典型 Hadoop 平台的令人关注的优势。Spark 是一种可扩展的数据分析平台，它整合了内存计算的基元，因此，相对于 Hadoop

二、安装git客户端 Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统，git与svn的五个基本区别。它有以下特点： 分布式 : Git版本控制系统是一个分布式的系统, 是用来保存工程源代码历史状态的命令行工具;

Git命令具体使用------------------------------- Git是一个分布式的版本控制工具，本篇文章从介绍Git开始，重点在于介绍Git的基本命令和使用技巧，让你尝试使用Gi

VSAN那么好，用户还会考虑其他存储方案吗？ VMWare vSphere是业界领先的虚拟化平台，VSAN是一种新型的分布式软件定义存储，vSphere+VSAN可谓是完美的虚拟化整体解决方案。但是，永远不要低估用户的诉求

主语言交互数据。 下表我们比较MXNet和其他流行的深度学习系统 主语言 从语言 硬件 分布式 命令式 声明式 Caffe C++ Python/Matlab CPU/GPU x x v Torch

一的、集中式数据库的限制，并且启动到特殊的 分布式系统套件的转换。这是一件令人兴奋的事情：我们构建、部署，而且直到今天仍然在运行的分布式图形数据库、分布式搜索后端、 Hadoop安装以及第一代和第二代键值数据存储。

在电子商务迅猛发展的今天，商业社会的各个部门需要依赖企业级应用程序来共同完成自己的工作。 企业级应用程序 分布式 可移植 易于装配的 满足企业计算的要求（一致性、事务性、安全性） 还要具备好的特征（可伸缩、可扩展、易于维护）

可见，想把这件看似简单的事真正做成，真的不那么容易。所有跨VM的一致性问题，从技术的角度讲通用的解决方案是： 强一致性，分布式事务，但落地太难且成本太高，后文会具体提到。 最终一致性，主要是用“记录”和“补偿”的方式。在做所

访问和存储的WebDAV协议。 IBM的“蓝云”[18]计算平台是一套软、硬件平台，通过架构一个分布式、可全球访问的资源结构，使得数据中心使用类似于互联网的计算环境。“蓝云”大量使用了IBM先进的大规

及偏移量和Split大小。这些信息会统一打包到jobFile的jar中。 向hadoop分布系统文件系统hdfs依次上传三个文件: job.jar, job.split和job.xml。 job.xml:

集可能无法全部装载到内存中， 而需要一次一次的从分布式文件系统中读取，带来巨大的重复I/O开销。即使Spark这样具有In-Memory计算能力的分布式计算框架，同样受制于集 群资源和任务队列资源的限

于研究这些超大数据集来说那就是没有意义的。此外，对于这些数据集的分析可以展示成为应用简单的，便于分布式处理的计算方法：比如过滤，聚合，统计抽取，等等。我们在这里介绍这样一种这样的自动化分析系统。在过滤