memcache 是一个分布式的缓存系统，但是本身没有提供集群功能，在大型应用的情况下容易成为瓶颈。但是客户端这个时候可以自由扩展，分两阶段实现。第一阶段：key 要先根据一定的算法映射到一台memc

一般来讲，集群根据侧重的方向和试图解决的问题，分为三大类： 高性能集群（High performance cluster，HPC） 负载均衡集群（Load balance cluster， LBC）

数据库双机可以有两种不同的方式：双机热备份、双机集群。 双机热备份方式的集群完全通过操作系统的cluster软件来实现，在同一个时刻，只有一台机器对数据库作操作，当这台机器发生故障以后，由操作系统c

1. 10/25/2018集群与MySQL 2. 10/25/2018 集群培训内容集群分类及应用场景 lvs NAT 方式的特点 lvs DR 方式的特点 常见的集群算法 lvs的运维 lvs常见故障处理

/data/webapp/rabbitmq/db mkdir -p /data/webapp/rabbitmq/logs 创建集群配置文件(两台机器) vi /etc/rabbitmq/rabbitmq.config [{rabbit

Edition）中，这些诸如银行系统和账单处理系统需要高的可用性（High Availability, HA），同时像Google和Yahoo这种大系统需要大的伸缩性。高可用性和伸缩性在今天高速增长的互连接的世界的重要性已经证实了。eBay于

MongoDB 集群中包含一个自动分片模块 ("mongos"). 自动分片可以用于构建一个大规模的可扩展的数据库集群,这个集群可以并入动态增加的机器。自动建立一个水平扩展的数据库集群系统，将数据库分

一．Hadoop核心角色 hadoop框架 Hadoop使用主/从（Master/Slave）架构，主要角色有NameNode，DataNode，secondary NameNode，JobTracker，TaskTracker组成。

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。<br> Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

 一、安装sun的jdk和hadoop，不要使用open-jdk 本人安装的jdk1.7.0.rpm包（默认安装路劲为/usr/java/jdk1.7.0） 解压hadoop-0.20.2到：/home/hadoop/

6112.aspx Hadoop 是Google MapReduce 的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样，

Hadoop作为Apache基金会资助的开源项目，由Doug Cutting带领的团队进行开发，基于Lucene和Nutch等开源项目，实现了Google的GFS和Hadoop能够稳定运行在20个节点的集群；2006年1月，Doug Cutting加入雅虎公司，同年2月Apache Hadoop项目正式支持HDFS和MapReduce的独立开发。同时，新兴公司Cloudera为Hadoop提供了商业支持，帮助企业实现标准化安装，并志愿贡献社区。Hadoop的最新版本是0.21.0，说明其还在不断完善发展之中。<br> Hadoop由分布式存储HDFS和分布式计算MapReduce两部分组成。HDFS是一个master/slave的结构，就通常的部署来说，在master上只运行一个Namenode，而在每一个slave上运行一个Datanode。MapReduce是Google的一项重要技术，它是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作：Map和Reduce。Map是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据，Reduce是对一组数据进行归约，映射和归约的规则都由一个函数指定。

 Hadoop源代码分析（一） 关键字: 分布式 云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research

1. MapReduce与Hadoop 2. 大多数运算所包含的操作在输入数据的“逻辑”记录上应用Map操作得出一个中间Key/value pair集合在所有具有相同key值的value值上应用Red

1. Hadoop入门aokinglinux@hotmail.com 2. hadoop(1)Google (2)Hadoop (3)HDFS (4)MapReduce (5)Cloudera (6)Hadoop的使用

Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平台移植。因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大，今天简单说一下。 Streami

从网上搜集的各种优化，标记下。 1. 网络带宽 Hadoop集群的服务器在规划时就在统一的交换机下，这是在官方文档中建议的部署方式。 但是我们的这台交换机和其他交换机的互联带宽有限，所以在客户端遇到了HDFS访问速度慢的问题。

1. HADOOP 讲解 2. Mapreduce hadoop hive三者关系 3. Hadoop 是2005 Google MapReduce的一个Java实现。 MapReduce是一种简化的

Apache Hadoop是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级 Hadoop是从google的MapReduce和Google文件系统的论文获得的灵

------------ 1.6 但是现在我们只有一个tomcat。 所以，接下来在我们的机器上要搭建多个tomcat，首先我们先复制一份以前的tomcat(我的tomcat是在/usr/local/下)，执行命令