分布式计算鼻祖BOINC：你的电脑也能和外星文明接触

Saas：软件即服务：通过互联网提供按需软件付费应用程序，云计算提供商托管和管理软件应用程序，并允许其用户连接到应用程序并通过全球互联网访问应用程序 ?

DAG计算——多个作业存在依赖关系，后一个的输入是前一个的输出，构成有向无环图DAG；Map、Reduce阶段的中间环节，负责执行Partition（分区）、Sort（排序）、Spill（溢写）、Merge（合并）、抓取等工作。Partition编号 =

目前的项目很少会采用单机架构了，一是因为单机性能有限，二是因为单机服务一旦故障整个系统就无法继续提供服务了。分布式数据库是在集中式数据库的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。分布式数据库是指数据在物理上分布而逻辑上集中管理的数据库系统。

2-MapReduce的构思和框架结构。5-MapReduce案例-wordcount-准备工作

Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用戶编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRe

Hadoop能搭建大型数据仓库、PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务，如搜索引擎、日志分析、商业智能、数据挖掘

2018 年全球中间件市场规模可达 320 亿美元，并将持续增长。国产中间件厂商在金融、电信和政府的替代空间高达 57.4 亿元。我们假设中国中间件市 场行业结构短期内不发生改变，则 2023 年中国中间件市场中，政府行业为 25 亿元，金 融行业为22亿

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。现阶段的云计算通过不断进步，已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、

本文介绍 SequoiaDB和 Spark两款产品的对接使用，以及在海量数据场景下如何提高统计分析性能。01 SequoiaDB 与 SparkSQL 介绍SequoiaDB 是一款开源的金融级分布式关系型数据库，支持标准 SQL 和事务功能，支持复杂索引

　　　　P2P 下载： +CDN ： +分布式计算：。　　　　1999年，Shawn Fanning创立了一个叫Napster的mp3音乐分享网站，他也是Facebook最早的顾问、投资人和股东之一。　　　　　　Napster本身并不拥有MP3，它可以找到

大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapReduce分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的

大数据中的数据量非常巨大，达到了PB级别。这使得大数据的存储，管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。在大数据之中，有价值的信息往往深藏其中。预测性分析能力常常被应用在金融分析和科学研究领域，用于股票预测或气象预测等。语义引擎是机器学习的成果之一。数据

在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示；服务层为应用层提供服务支持；数据库提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护，但在

为了解决分布式数据库下，复杂的sql难以实现的问题；在有了一些分布式数据库和hadoop实际应用经验的基础上,对比两者的优点和不足,加上自己的一些提炼和思考,设计了一套综合两者的系统,利用两者的优点,补充两者的不足,具体的说,使用数据库水平分割的思想实现数

作为分布式系统而言，有两个重要内容：分布式存储和分布式计算。分布式存储的原理：将一个大文件划分成若干部分，存储到不同的节点上。好处：1）由于有副本存储，某个节点的down机不会影响到整个集群的使用，数据还是可以保证完整性的；2）大文件划分小文件存储，这样便

NoSQL是笔者最早接触大数据领域的相关知识，因此在大家都在畅谈Hadoop、Spark时，笔者仍然保留着NoSQL博文的阅读习惯。在偶尔阅读一篇Redis博文过程中，笔者发现了 jacksu的个人博客，并在其中发现了大量的分布式系统操作经验，从而通过他的

分布式计算的目的：节省计算时间，提高计算效率。利用延伸框架进行操作，避免大量的底层代码。namenode负责：接收用户的请求，维护文件系统的目录结构，称为命名空间。TskTracker负责：执行JobTracker分配的任务

现在把早上看到的云计算和分布式计算，网格计算，并行计算的概念对比分析一下。其实是要了解云计算，但是这几个名字叫得容易把问题搞混。并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的；所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。从程序和算法设计人员的 角度来看，并行

MapReduce是一种编程模型，是 Google 提出的一种软件架构，主要应用于分布式系统上。Google对其原始的定义是“MapReduce is a framework for computingcertain kinds of distributa

（一）Hadoop是什么？Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集

Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop就是一个分布式计算的解决方案.hadoop能做什么？的40%的Hadoop作业是用pig运

Hadoop;FourInOne;S4;Storm;hadoop-yarn;Hama;Spark;

分布式通信系统主要有两大类，一类是以库的形式提供，没有一个中心或分布式地通信服务器，这类比较简单，但提供的功能也有限，zeromq就是这样一个库。还有一类是有独立部署的通信服务器，可以是单个的也可以是集群的，比较有名的开源实现有rabbitmq，activ

采用云计算，系统越复杂，边际成本越低；不采用云计算，系统越复杂，边际成本越高。从这个意义上来说，采取云计算，实质是在转变生产方式。现在许多行业或者服务都打着云计算的旗号，但并不是所有的都是云计算，去伪存真看云计算，就是要抓住云计算真正的内核，云计算实际有两

原书名： Pattern-Oriented Software Architecture Volume 4: A Pattern Language for Distributed Computing. 本书关注分布式计算系统软件的设计和实现。书中首先介绍理解

Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为 Lucene 的子项目 Nutch 的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 MapReduce 和 Google File Syst

　　云计算（cloudcomputing，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。　　最简单的云计算技术在网络服务中已经随处

针对“互联网+”时代的业务增长、变化速度及大规模计算的需求，廉价的、高可扩展的分布式x86集群已成为标准解决方案，如Google已经在几千万台服务器上部署分布式系统。Docker及其相关技术的出现和发展，又给大规模集群管理带来了新的想象空间。如何将二者进行

很高兴在这里宣布我们的新项目：Mars，一个基于矩阵的统一分布式计算框架。背景PythonPython 是一门相当古老的语言了，如今，在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 越来越受欢迎。大数据领域，由于 hadoop 和 spark 等

hbase表在加入了coprocessor后，无法进行scan了，这应该是个bug.顺便说一下，固定region分布对于分布式运算非常重要，由固定region引发的问题，应该由用户自身承担和解决。固定regionserver数，每个regionserver

Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用戶编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRe

当下中国超大规模的单Master节点Hadoop集群在哪里？据悉，淘宝Hadoop集群拥有2860个节点，清一色基于英特尔处理器的x86服务器，其总存储容量50PB，实际使用容量超过40PB，日均作业数高达15万，为淘宝网的日常运营做出了关键支撑。近日，《

本电子迷你书摘自《云计算与分布式系统：从并行处理到物联网》一书第 1、2、6章，由InfoQ制作，属于InfoQ软件开发丛书。经过30年的发展，并行处理和分布式计算在计算机科学和信息技术中方兴未艾。许多高校现在已经开设相关课程。本书正是为了满足这一需求而设

所谓分布式，狭义的指代以Google的三驾马车，GFS、Map/Reduce、BigTable为框架核心的分布式存储和计算系统。Hadoop是一个基于Java实现的，开源的，分布式存储和计算的项目。分布式架构关键技术主要有分布式文件系统、分布式存储和分布式

在RPC 实现时，被调用过程可在本地或远地的另一系统中驻留并在执行。RPC完成后程序控制则立即返回到调用程序。消息队列可用在应用中以执行多种功能，比如要求服务、交换信息或异步处理等。IBM 消息中间件MQ以其独特的安全机制、简便快速的编程风格、卓越不凡的稳

Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为 Lucene 的子项目 Nutch 的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 MapReduce 和 Google File Syst

一个图片太大了，只好分割成为两部分。根据流程图来说一下具体一个任务执行的情况。在分布式环境中客户端创建任务并提交。通过RecordReader来再次处理inputsplit为一组records，输出给Map。Combiner可选择配置，主要作用是在每一个M

Hadoop可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。这里主要重点说一下集群配置运行的过程。JDK必须是1.5以上的，这个切记。7台机器的机器名务必不同，后续会谈到机器名对于MapReduce有很大的

本文的内容是对本人近期学习hadoop系统过程的总结和思考，接触的通用计算框架有限，错误在所难免，欢迎指正和讨论。其中mapreduce在hadoop 2.0中被简化，将资源管理的功能抽象、独立出来，形成了yarn，一个通用的资源管理框架。而mapredu

如果仅仅是为了实现这个简单的初衷，为什么一切会那么复杂，我觉的自己可以写一个更简单的东西，它不需要过度设计，只需要看上去更酷一点，更小巧一点，功能更强一点。于是我将自己对分布式的理解融入到这个框架中，考虑到底层实现技术的相似性，我将Hadoop,Zooke

项目演练1.程序由服务器端和客户端程序构成，典型的请求-响应机制。客户端发送请求，服务器端响应。客户端读取用户输入，并将输入的字符串发送给服务器，服务器端接收到信息后响应。

亚马逊不仅是最大的在线零售商，而且也是最大的云计算服务提供商。此博客记录的主要就是amazon系统以及amazon云计算平台背后的技术、软件、设计等等。

hadoop获得的巨大的成功令人不得不关注和研究它。本文将从它如何提高计算性能，减少计算时间入手分析hadoop。hadoop的计算模型就是map/reduce，每一个计算任务会被分割成很多互不依赖的map/reduce计算单元，将所有的计算单元执行完毕后

本节和大家一起学习一下分布式计算开源框架Hadoop，本节主要内容有Hadoop概念的介绍和Hadoop相关计算方法，希望通过本节的学习，大家对Hadoop的分布式计算有一定的认识。Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站

搞什么东西之前，第一步是要知道What（是什么），然后是Why（为什么），最后才是How（怎么做）。但很多开发的朋友在做了多年项目以后，都习惯是先How，然后What，最后才是Why，这样只会让自己变得浮躁，同时往往会将技术误用于不适合的场景。Hadoop

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。这里提及一下分布式的优点：。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器。在分布式计算系统可以根据需要增加更多的机器。共享数据是必不可少的应用，如银行，

和rmi，ejb等等分布式计算框架一样，hessian也是为了分布式计算。简单来说，一个基本的分布式计算应该解决如下的基本问题：。至于hessian怎么使用，这个相当简单，网上有很多例子。一句话，是我太相信了apache的控制脚本了。

最近研读了 Boyd 2011 年那篇关于 ADMM 的综述。我从这篇综述里整理出了一个条思路，顺着这个思路看下去，就能对 ADMM 原理和应用有个大概的了解。因此，此文可以当做 ADMM 的快速入门。交替方向乘子法是一种求解优化问题的计算框架, 适用于求