通过上面描述，WAL有两个缺点： 降低了receivers的性能，因为数据还要存储到HDFS等分布式文件系统 对于一些resources，可能存在重复的数据，比如Kafka，在Kafka中存在一份数据，在Spark

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的依赖包到一个标准化单元中用于软件开发。 Docker容器将一块应用打包到一个完成的文件系统中，在该文件系统中包含了该应用要运行的所有要求：代码，运行时，系统工具，系统库 - 任何你安装在服务器上

scalable, big data store. Apache Hbase 是hadoop数据库，一个分布式的，可扩展的大数据存储。 Use Apache HBase™ when you need random

这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据 云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的（即云端） 聚类分析(Clustering analysis) –

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clusters-6 clusters-7 clusters-8 clusters-9 data 四、单节点向全分布式转换 Mahout没有Hadoop那么繁琐与复杂，只要你在一台单机上配好环境之后，当你将这个系

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集群中计算机之间必要的通信。采用MapReduce架构可以使那些没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。   我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普

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MapReduce 作业。我同时使用运行于 mesos 之上的 Kafka 和 Storm,与 MapR 文件系统一起使用，或跟当前环境协同使用。 MapR 提供了极大的帮助当其运行 mesos 之上 Docker

可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽 管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoo 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos

置并加以调试，分析数据库运行状态。 (4)精通：简单地说具备以上所有能力的同时，有多年高负载分布式环境下的优化管理经验。 据观察以及交往经验，70%的PHPer处在了解阶段，25%处于熟悉阶段

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项目，提供与MapReduce档案系统类似的功能。 Hadoop并不仅仅是一个用于存储的分布式文件系统，而是设计用来在由通用计算设备组成的大型集群上执行分布式应用的框架。

宕机一小时，那么在这一小时内，谁都无法提交更新，也就无法协同工作。 三、分布式版本控制系统 分布式版本控制系统（ Distributed Version Control System，简称DVCS