分布式计算经典书籍Distributedcomputing-principles,algorithms,andsystems(英文原版)（英文原版），pdf格式
2023/8/15 4:49:43
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2023/8/12 2:06:30
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云计算实用之路漫漫其修远兮，当今，各厂商对云计算的定义不一，云计算的标准更是各行其道。
在这云计算的混战时代，产生的有关云计算的术语更是目不暇接，整个IT界似乎正在迎来一个云计算术语爆炸的时代，其中有关于云计算概念本身，也有关于厂商的云策略和云产品的。
本文通过对现有的云计算资料进行梳理，列出了60多条云计算相关的术语及其解释，以供参考。
云计算技术原理图关于云计算的定义，目前为止至少有不下20种，这里选择了一种比较常见的定义：云计算，是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
在这云计算的混战时代，产生的有关云计算的术语更是目不暇接，整个IT界似乎正在迎来一个云计算术语爆炸的时代，其中有关于云计算概念本身，也有关于厂商的云策略和云产品的。
本文通过对现有的云计算资料进行梳理，列出了60多条云计算相关的术语及其解释，以供参考。
云计算技术原理图关于云计算的定义，目前为止至少有不下20种，这里选择了一种比较常见的定义：云计算，是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
2023/7/7 6:46:45
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Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
2023/6/4 19:35:56
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通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
2023/6/2 11:51:27
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这篇小记主要处于两方面考虑：首先，希望打破一提到海量数据分析，就只有hadoop基础上的一系列工具，更多的时候很多企业需要的是更轻量的设计（办喜酒杀猪杀鸡未必都要用一把刀），因此将开放平台基础分析组件重构版本beatles的设计写出来，给出更多的思考空间。
其次，也是希望推广一种思想，所有的系统，框架设计简化（可扩展），小部件精致化，这样才能让很多项目能够整体灵活，细节给力。
这篇小记一共分成4部分，概述，整体设计，局部设计，待续。
如果你只想了解个背景，那么看完概述即可，如果对于流式分析的大框架设计感兴味（看看省略了分布式计算集群的什么？核心设计是怎么样的），请仔细看完整体设计。
如果还对代码优化有
其次，也是希望推广一种思想，所有的系统，框架设计简化（可扩展），小部件精致化，这样才能让很多项目能够整体灵活，细节给力。
这篇小记一共分成4部分，概述，整体设计，局部设计，待续。
如果你只想了解个背景，那么看完概述即可，如果对于流式分析的大框架设计感兴味（看看省略了分布式计算集群的什么？核心设计是怎么样的），请仔细看完整体设计。
如果还对代码优化有
2023/2/23 9:27:07
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利用Netflix所打造的组件及各类大家熟知的工具，我们完全可以顺利应对由微服务以及分布式计算所带来的技术挑战。
在过去一年当中，微服务已经成为软件架构领域一个炙手可热的新名词，而且我们也能轻松举出由其带来的诸多比较优势。
然而，我们必须清醒意识到的是，一旦开始遵照微服务思路而对现有架构体系进行拆分，就意味着我们将不可避免地进入分布式系统领域。
在之前的文章中我们曾经探讨过分布式计算的八大认识误区*，由此可见此类系统本身充满着风险，而且一旦犯下这八种错误中的任何一种、我们都将面对灾难性的后果。
在我个人看来，如果要将这些误区总结成一句观点，那就是：对于一套分布式系统来说，任何关于一致性或者可靠性的表达
在过去一年当中，微服务已经成为软件架构领域一个炙手可热的新名词，而且我们也能轻松举出由其带来的诸多比较优势。
然而，我们必须清醒意识到的是，一旦开始遵照微服务思路而对现有架构体系进行拆分，就意味着我们将不可避免地进入分布式系统领域。
在之前的文章中我们曾经探讨过分布式计算的八大认识误区*，由此可见此类系统本身充满着风险，而且一旦犯下这八种错误中的任何一种、我们都将面对灾难性的后果。
在我个人看来，如果要将这些误区总结成一句观点，那就是：对于一套分布式系统来说，任何关于一致性或者可靠性的表达
2023/2/21 10:10:32
343KB
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云计算（cloudcomputing）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。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，处理任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务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、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，处理任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务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、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
2023/2/12 8:36:53
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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