Hadoop完全分布式模式的安装和配置

org/p/tfs/wiki/index/ TFS是taobao filesystem的简称，是一个分布式的文件系统，目前最新的版本是TFS2.X TFS和NAS相比，具有线性扩容好，高并发性能好。和

PV 在 2.5 亿以上，会员数超过了五千万。这个时候 Oracle 的连接池数量都不够用了，数据库的容量到了极限，上层系统再增加机器也无法继续扩容了，我们只有把底层的基础服务继续拆分，从底层开始扩

在一个分布式环境中，同类型的服务往往会部署很多实例。这些实例使用了一些配置，为了更好地维护这些配置就产生了配置管理服务。通过这个服务可以轻松地管理这些应用服务的配置问题。应用场景可概括为： z

Kubernetes 是Google开源的容器集群管理系统。前几天写的 分布式服务框架的4项特性 中提到一个良好的分布式服务框架需要实现 服务的配置管理。包括服务发现、负载均衡及服务依赖管理。

知乎开源的分布式日志聚合系统kids。「kids」是「Kids Is Data Stream」的递归缩写，采用 Scribe 的消息聚合模型和 Redis 的 pub/sub 模型。 1.实时订阅

前业界涌现出各种各样的技术文章 介绍分布式缓存设计、分布式数据库设计、负载均衡、HA策略等等，这些都是支撑分布式数据访问层的基石，不过，本文将从另一个角度探讨分布式数据访问层 (Data Access

Disconf 可以为各种业务平台提供统一的配置管理服务。 支持配置（配置项+配置文件）的分布式化管理 配置发布统一化 极简的使用方式（注解式编程 或 XML代码无代码侵入模式） 低侵入性或无侵入性、强兼容性

e与桶数取模的方式（当然时间是通过位操作，性能更高）自然映射到具体的桶中。 关于分布式存储 当 hash遇上分布式，单台机子的hashmap存储已经不能满足我们的key-value需求，怎么办，我

Hadoop yarn完全分布式安装笔记

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，也就是Hadoop分布式文件系统。 设计理念 1、硬件错误是常态 错误检测并快速自动恢复是HDFS的最核心设计目标

FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。

相对于单机系统，分布式系统非常复杂，涉及到非常多的技术，作为一个屌丝，有幸能够在大规模分布式系统下工作，故在此记录一些浅薄认识，作为自己未来学习路线的参考。 一、分布式系统概述 分布式系统往往是

在Twitter，他们使用复制日志来解决分布式系统中存在的一系列问题。比如，他们有一个 Manhattan分布式键值数据库 。该系统采用了一种灵活的最终一致性数据模型，允许开发者以一致性换取低延迟。写

com/1192594/1690874 前言：随着分布式、大数据的不断发展，很多时候大家会感觉大数据离自己很远，其实大数据就是我们身边。那我们心目中的大数据到底是什么样的呢，分布式、容错、大容量？ 在我们运维中，

块)，这些块通常存储在多个Datanode上，通过冗余性来保证可靠性以及加快后期的读取速度。Datanode负责处理分布式文件系统客户端的实际的 读写数据请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

一、Git VS SVN 从管理流程上看Git是分布式的，而SVN是集中式的管理方式。 二、集中式 VS 分布式 1、集中式管理 集中式管理的 工作流程： 集 中式代码管理

Elasticsearch是一个实时的、分布式的RESTful搜索引擎，基于Apache Lucene开发。具备高可靠性，支持非常多的企业级搜索用例。它对外提供一系列基于Java和HTTP的API，用于索引、检索、修改大多数配置。

设计目标和当时先后出现的各种分布式运算框架一样，是为了简化大规模分布式编程的难度，提供给用户一个简单通用的分布式运算框架。和其它分布式运算框架解 决的问题类似，不外乎就是用户不需要考虑分布式运算所涉及的众多繁琐

SmartRoute零配置零安装实现分布式负载应用：        随着应用规模的增长服务则需要扩展集群休部署，在集群化部署过程首先要考虑服务负载处理的问...