分布式零碎概念与设计(第5版)教材（EN）+习题答案（EN）

2SDK参考.............................................................................312.1JavaSDK调⽤..........................................................................................312.1.1快速开始.......................................................................................312.1.2使⽤⼿册.......................................................................................332.1.2.1安装JavaSDK............................................................................332.1.2.2设置⾝份验证凭证........................................................................332.1.2.3发起调⽤....................................................................................342.1.2.4错误处理....................................................................................352.1.2.5常⻅错误....................................................................................362.1.2.6获取AccessKey..........................................................................372.1.2.7获取endpoint............................................................................382.2PythonSDK调⽤......................................................................................442.2.1快速开始.......................................................................................442.2.2使⽤⼿册.......................................................................................452.2.2.1安装PythonSDK........................................................................

GBase是南大通用数据技术无限公司推出的自主品牌的数据库产品，目前在国内数据库市场具有较高的品牌知名度。
GBase系列产品包括：新型分析型数据库GBase8a、分布式并行数据库集群GBase8aCluster、高端事务型数据库GBase8t、高速内存数据库GBase8m/AltiBase、可视化商业智能GBaseBI、大型目录服务体系GBase8d、硬加密安全数据库GBase8s。
目前这工驱动是GBASE8A的jdbc驱动，找了好久才找到的，亲测可用。

这是最新的HBase书籍，其他的几个都是还在0.8版本的，2018年11月出版，自己扫面的，页面高清书签精准，制作不易。
内容很新，HBASE的版本是1.4.0。
分为8大章，第一章Hbase引见第二章Hbase模型和系统架构第三章Hbase数据读写流程第四章Hbase环境搭建第五章HbaseShell第六章Hbase程序开发第七章Hbase高级特性第八章MapReduceONHbase

用Python火花ApacheSpark是技术领域中最热门的新趋势之一。
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P

ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（FlinkRuntime），提供支持流处理和批处理两品种型应用的功能。
现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法，或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。
例如，实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark，实现流处理的开源方案有Samza、Stor

图解分布式零碎raft协议-完整版图解分布式零碎raft协议-完整版

芜杂环境中的分布式多机器人编队和跟踪控制

H3C网络互连故障及排错处理方案

本文来自于cnblogs,文章主要引见了什么是HDFS，命令行接口，Java接口，数据流，通过Flume和Sqoop导入数据，通过distcp并行复制等相关。
学习完Hadoop权威指南有一段时间了，现在再回顾和总结一下HDFS的知识点。
HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFilesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。
HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件。
HDFS数据块：HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为

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。