产品建立在docker之上，长期维护 且有大量的用户，社区也十分活跃，接下来我们看看docker的故事。 · 环境管理复杂 - 从各种OS到各种中间件到各种app, 一款产品能够成功作为开发者需要关心的东西太多，

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随着企业的成长，IT部门必须快速地提升运算能力－以不同操作环境的新服务器形式而存在。因此而产生的服务器数量激增则需要大量的资金和人力去运作，管理和升级。 IT部门需要： · 提升系统维护的效率 · 快速部署新的系统来满足商业运行的需要

掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。 在国外一些社区，有很多人将大数据的计算引擎分成了

Hadoop是一种开源软件框架，能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common，这是一组常见的实用工具，可以通过模块来运行。这些模块还包括：Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的

大数据和区块链两者之间有个共同的关键词：分布式，代表了一种从技术权威垄断到去中心化的转变。 分布式存储：HDFS vs. 区块 大数据，需要应对海量化和快增长的存储，这要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高

存储硬件供应商)。因此大数据的“大”不仅仅是对数据尺寸的定义。同样，在处理前端，诸如高性能运算和分布式数据库技术的扩展解决方案自从上一个千禧年以来就已经存在，所以本质上讲并没有新技术产生。 Gartner

在计算服务部分，United Stack目前正在推动将Ceph FS作为Nova计算节点的本地文件系统。 整体而言，Ceph事实上是目前OpenStack生态系统中呼声最高的开源存储解决方案。这一点从笔者在OpenStack

法转发到具体的服务器。常用的apache，nginx都可以充当反向代理服务器。 　　　　　　优点：部署简单。 　　　　　　缺点：代理服务器可能成为性能的瓶颈，特别是一次上传大文件。 　　　　4、IP层

Zookeeper是什么 是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统； 提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等； 目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户；

一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。 2 实验环境搭建 2.1  准备工作 操作系统：Ubuntu 部署：Vmvare 在vmvare安装好一台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。

强大的扩展性、冗余和持久性。本文将从架构、原理 和实践等几方面讲述Swift。 Swift并不是文件系统或者实时的数据存储系统，它称为对象存储，用于永久类型的静态数据的长期存储，这些数据可以检索、调整，必要时进行更新。最适合

存储在线数据库、元数据中心、工作流控制、系统部署配置监控、可视化处理等等方方面面。 大数据分析平台 一、海量数据存储及扩展能力 基于分布式HDFS文件系统存储，HA高可用配置， 数据多副本，异地备份容

的面试和讨论中得到的一些信息。 缺点 OS级别虚拟化是虚拟化应用程序，它允许软件安装在完整的文件系统之上，正如基于hypervisor的虚拟化服务器一样，但是通过使用OS级别虚拟化的宿主OS能够大

Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。 4. HBase是Google BigTable的开源实现，其相互对应如下：

SQL的查询语言，通过使用该语言，可以方便地进行数据汇总，特定查询以及分析存放在Hadoop兼容文件系统中的大数据。 Hbase ：一种分布的、可伸缩的、大数据储存库，支持随机、实时读/写访问。 Sqoop

Hadoop系统的许多方向，还将向你展示：如何进行简单和高级的集群配置；如何使用分布式文件系统；如何使用分布式文件系统，如何开发复杂的Hadoop MapReduce应用，并且其它相关的分布式系统也提及。 本章的目标： 1.         理解Hadoop适用的问题范围。

Hadoop系统的许多方向，还将向你展示：如何进行简单和高级的集群配置；如何使用分布式文件系统；如何使用分布式文件系统，如何开发复杂的Hadoop MapReduce应用，并且其它相关的分布式系统也提及。 本章的目标： 1.         理解Hadoop适用的问题范围。

谈理想之前先回顾当前现实中RD（开发人员）和OP（运维人员）的工作场景。作为一个”过来人”，分析一下RD和OP在开发、测试、部署一个新应用时不得不做的那些麻烦事吧。 开发阶段面对的麻烦： Ø 可用性问题——互联网应用作

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 容器。一个例子是我运行于