andra, HBase, Riak典型应用场景分布式的文件系统数据模型以列簇式存储，将同一列数据存在一起强项查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展弱项功能相对局限2.列式数据库 6. 6ExamplesCouchDB

在重新格式化一个新的分布式文件时，需要将你NameNode上所配置的dfs.name.dir这一namenode用来存放NameNode 持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径删除，同时将各DataNode上的dfs

，导致代码库难以维护。 将所有功能都部署在一个web容器中运行的系统就叫做巨石型应用。巨石型应用有很多好处：IDE都是为开发单个应用设计的、容易测试——在本地就可以启动完整的系统、容易部署——直接打包为一个完整的

。 ps -e ：此参数的效果和指定"A"参数相同。 ps e ：列出程序时，显示每个程序所使用的环境变量。 ps f ：用ASCII字符显示树状结构，表达程序间的相互关系。 ps -H：显示树状结构，表示程序间的相互关系。

Architecture 是一个系统的基本组织，它蕴含于系统的组件中、组件之间的相互关系中、组件与环境的相互关系中、以及呈现于其设计和演进的原则中。 (The embodied fundamental

Architecture 是一个系统的基本组织，它蕴含于系统的组件中、组件之间的相互关系中、组件与环境的相互关系中、以及呈现于其设计和演进的原则中。 (The embodied fundamental

Architecture 是一个系统的基本组织，它蕴含于系统的组件中、组件之间的相互关系中、组件与环境的相互关系中、以及呈现于其设计和演进的原则中。 (The embodied fundamental

要的抽象（概念）是一个弹性分布式数据集，它是一个元素集合，划分到集群的不同节点上，可以被并行操作。RDDs的创建可以从Hadoop文件系统（或者任何支持Hadoop的文件系统）上的一个文件开始，或者通

oop运行环境 Step2：获取网页集合存放到HDFS中 Step3：编写MapReduce程序 *Step4：将输出结果存储到分布式数据库中 15. Step1 安装Hadoop运行环境1，安装linux系统，如Ubuntu11

要介绍在海量数据存储在大规模分布式系统下的架构变迁与设计。 课程大纲： 1.  课程目标 2.  存储服务概述 3.  MySQL 与 MySQL 分布式架构设计 4.  Redis

背景——功能上的空白 Hadoop 生态系统有很多组件，每一个组件有不同的功能。在现实场景中，用户往往需要同时部署很多 Hadoop 工具来解决同一个问题，这种架构称为 混合架构 (hybrid architecture)

题。另外，相较于利用自动规模伸缩、微服务或者受管虚拟机等现代云方案，我们更多使用脚本化设置、服务器部署并尽可能避免供应商锁定状况的发生。 这些方式本身并不是不好，只是往往效率不甚理想。这类方式并不

背景：什么是ESBESB概述 ESB是一种在松散耦合的服务和应用之间标准的集成方式。它可以作用于： 面向服务的架构 -分布式的应用由可重用的服务组成 面向消息的架构 - 应用之间通过ESB发送和接受消息 事件驱动的架构 -

才意识到它们的存在？ 当你的系统崩溃时你知道要如何做吗——如何深入备份并部署它们？ 你在某些事情上花费很多时间吗？比如在不同环境之间转移，或者重复运行着相同的命令…… 因此，让我们来看看本文所说的规则有哪些？

Java》、《Clean Code》和《重构》也需要至少通读一遍。 熟悉 Linux 开发环境和 bash shell。Linux 是我们的开发和部署环境，你最好尽快熟练它。Linux 的基本使用可以通过《鸟哥的Linux

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以 当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日

ce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 通常，MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算

HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统。与其他分布式文件系统显著不同的特点是： HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上； 提供高吞吐量，适合于存储大数据集；

ce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 通常，MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算