分布式计算开源框架Hadoop介绍 ── 分布式计算开源框架Hadoop入门实践（一） 在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，在我从前写的文章《Tiger

分布式系统的测试是一个比较大的话题，在这里，我们仅用几个阿里云飞天分布式系统测试中比较有特点的实践方式来阐述一下我们对分布式系统测试的理解，希望对大家有所帮助。 1. 阿里云的分布式系统 飞天

by。RethinkDB还易于安装和学习。 简单的编程模型： JSON数据模型和即时的一致性。 分布式连接，子查询，汇总，原子更新。 Hadoop的风格的map / reduce。 易于管理：

保证了高可用性。 三、Flume简介 Flume是Apache提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时

asyncore库是python的一个标准库，它是一个异步 socket的包装。我们操作网络的时候可以直接使用socket等底层的库，但是 asyncore使得我们可以更加方便的操作网络，避免直接使用socket，select，poll等工具时需要面对的复杂。

为了提升目前开发产品的性能，项目组内考虑将一些常用的数据放入缓存，并且今后要将系统分布式部署，以达到负载均衡的目的，因此缓存同步问题就不得不需要考虑，该项目中主要用 EhCache 产品， EhCache

是一个开源的集群的缓存和Java分布式数据库管理框架。允许其用户在集群中扩展Java应用程序，同时保持简单的设计和编码在一个单一的Java虚拟机中。 Cacheonix 关键特性： 可靠的分布式Java高速缓存

mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver 至此，我们的完全分布式配置已经大功告成！ 来自：http://my.oschina.net/lanzp/blog/347437

Hadoop YARN 的抽象层，减少了开发分布式应用程序的复杂度，允许开发者把精力放在应用逻辑上。Apache Twill 可以让你向使用线程一样来使用 YARN 的分布式编程模型。 示例代码： pu

在分布式系统中，各个进程(本文使用进程来描述分布式系统中的运行主体， 它们可以在同一个物理节点上也可以在不同的物理节点上)相互之间通常是需要协调进行运作的，有时是不同进程所处理的数据有依赖关系，必须按照一定的次序进

我想先介绍算法依赖的技术方法。我们使 用Spark技术来实现这个算法。Spark是一款卓越的数据分布式计算引擎，它能把数据分散到集群的所有节点进行计算。它和Map/Reduce有两个 重要的区别：

Presto是什么？ Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。

系统中，数据规模单表单月30亿。 MyCat 是什么？ 从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL

mfs分布式存储+master端高可用

Spring应用的几种事务处理机制 Java Transaction API和XA协议是Spring常用的分布式事务机制，不过你可以选择选择其他的实现方式。理想的实现取决于你的应用程序使用何种资源，你愿意在性能

Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的

【编者的话】本文是Quora上关于Paxos算法的回答，两位答者分别从不同的角度描述Paxos算法。Vineet Gupta的回答细致入微，更偏向理论。Russell Cohen用具体的例子讲解Paxos算法，相辅相成。

式解决此类问题。分布式文件系统就在这样迫切的需求下孕育而生。 今 天为什么把标题定为“分布式文件系统”呢？是因为我想通过此次分享（FastDFS原理介绍），和大家去做更多关于分布式文件系统的研究和分享。我想这项

是由纯Java实现，依靠Iveely.Framework和Iveely.Computing实现的分布式搜索（知识）引擎。 主要包含以下功能模块： A. 文本检索(Web & Mobile)。

Spark是一个由加州大学伯克利分校（UC Berkeley AMP）开发的一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集(Resilient distributed datasets)，提供