分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。-百度百科
Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展，每个机器都可以提供本地计算和存储。
注意：在上面提到的应用场景中，有个默认前提是：数据量很小，但是数据更新可能会比较快的场景。
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。 值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利用其提供的一系列API接口（或者称为原语集），摸索出来的典型使用方法。因此，也非常欢迎读者分享你在ZK使用上的奇技淫巧。
etcd 是云原生架构中重要的基础组件，由 CNCF 孵化托管。etcd 在微服务和 Kubernates 集群中不仅可以作为服务注册与发现，还可以作为 key-value 存储的中间件。
新浪：WeiBo https://github.com/weibocom 1.分布式缓存服务器 memcachedb memcachedb是 一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目，给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制，让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力，非常适合于需要超高性能读写速度，但是 不需要严格事务约束，能够被持久化保存的应用场景，例如memcachedb被应用在新浪博客上面。 https://githu
ZooKeeper 是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对 Paxos 算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得 ZooKeeper 解决很多分布式问题。网上对 ZK 的应用场景也有丌少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK 的应用场景进行一个分门归类的介绍。
如何来存储比较大的业务数据，例如比较大系统的报表数据，这些数据通过大数据的ETL转换之后，输出到一个地方供业务查询，数据特点是生成之后一般不会改变（除非数据产出错误，重新计算）。
本文对 Kubernetes 中的三种重要控制器——Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 进行了深入剖析，探讨了它们的功能和适用场景。Deployment 控制器作为最常用的控制器之一，提供了声明式更新机制和滚动更新策略，适用于无状态应用的部署和管理。ReplicaSet 控制器主要用于管理 Pod 的副本数量，适合固定副本数的应用部署和简单的水平扩展。StatefulSet 控制器则在部署有状态应用方面发挥着重要作用，提供了稳定的网络标识和持久化存储，适用于数据库和分布式系统等有状态应用的部署。结合最佳实践和注意事项，本文强调了根据应用需求选择合适的控制器的重要性，以确保在实际应用中能够充分发挥控制器的优势。
今天，小编就据目前互联网行业的发展，以及大数据Hadoop分布式集群等等来讲解一下，政企如何搭建大数据计算服务平台。
目前，对于互联网海量数据的存储以及处理，按使用场景，分为OLTP（联机事务处理，比如即时交易，强调快速响应与处理）与OLAP（联机分析处理，比如BI，强调多维数据分析）。对于这些数据的存储，主要有两种解决方案，即基于SQL的关系型数据库，和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效，比如键值存储（redis,ROMA,Memcached）数据库应用在排行更新，会话保存，面向文档的数据库（mongoDB、couchDB）应用在日志记录，面向列的数据库（Cassandra、HBase）在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上，而这些NoSQL数据库一般部署简单，支持扩展，而且速度极高。 但是，NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充，不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。百度百科
Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。
基于 Kubernetes 平台，我们可以轻松的搭建一些简单的无状态应用，比如对于一些常见的 web apps 或是移动端后台程序，开发者甚至不用十分了解 Kubernetes 就可以利用 Deployment，Service 这些基本单元模型构建出自己的应用拓扑并暴露相应的服务。由于无状态应用的特性支持其在任意时刻进行部署、迁移、升级等操作，Kubernetes 现有的 ReplicaSets，ReplicationControllers，Services 等元素已经足够支撑起无状态应用对于自动扩缩容、实例间负载均衡等基本需求。
Kubernetes（简称K8S） 是Google开源的分布式的容器管理平台，方便我们在服务器集群中管理我们容器化应用。
java客户端：zk自带的 zkclient及 Apache开源的 Curator。
当下线上服务为了减少上线，经常搞成配置化，配置化对于版本以及持续集成本身是很大破坏，对于此，我个人持保留态度， 是反对过多东西进行配置化，其实配置化本身没有什么问题，关键是动态对配置进行修改而没有与代码进行版本关联，但越来越多 人迎合潮流与领导。 对于线上服务，存在定时拉取配置平台配置，一定进行相应检查，只要人配置东西就一定会有问题，或者说容易发生问题，线 上服务重启时，需要稳赢一下，呆一会看一下启动是否成功，一定不要一次全部服务批量重启，出了问题，就完全没法处理了，并且 需
就像N年前企业需要自建机房部署服务器，当阿里云等云厂商兴起之后，大家都开始“上云”了，既方便快捷稳定，又免去了运维人员的开销。
随着混合多云架构的常态化， 多云迁移将越来越普遍。 多云迁移往往不是简单的跨云搬迁， 更多需要和业 务应用重构以及多云容灾体系相结合。 由于云原生业务的动态分布以及快速部署等特点， 相对于传统业务 迁移来说， 云原生操作系统屏蔽了架构环境异构化的问题， 给多云迁移带来了更多的灵活性。
任何工具的使用都要结合自身的业务场景，脱落业务场景谈技术选型就是耍流氓。 考虑私有云场景业务量一般，高并发场景很少遇到，同一时间也不会有超大量定时任务同时需要执行，所以考虑自研也未尝不可。 目前自研最急需解决的问题并不是高并发，而是如何避免任务被重复执行； 场景就变成了：
分布式系统是指一组独立的计算机，通过网络协同工作的系统，客户端看来就如同单台机器在工作。随着互联网时代数据规模的爆发式增长，传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任，分布式系统具有扩展性强、可用性高、廉价高效等优点得以广泛应用。
ZooKeeper 在 Kafka 中扮演着重要的角色，用来存储 Kafka 的元数据。
redis的应用场景很多，不管是在数据存储还是分布式锁等方面，本篇文章主要对主从、哨兵、分片集群做一个简单的分析，不会讲的太深。
（一）业务场景 传统离线数仓模式下，日志入库前首要阶段便是ETL，Soul的埋点日志数据量庞大且需动态分区入库，在按day分区的基础上，每天的动态分区1200+，分区数据量大小不均，数万条到数十亿条不等。下图为我们之前的ETL过程，埋点日志输入Kafka，由Flume采集到HDFS，再经由天级Spark ETL任务，落表入Hive。任务凌晨开始运行，数据处理阶段约1h，Load阶段1h+，整体执行时间为2-3h。
编者按：作者从SDN以及Docker所带来的变化出发，分析网络模型发生的变革。Docker以及其相关的应用平台的出现，让人们开始思考，其实网络不仅仅可以是一个单一的个体，也能够以“集群”的形式存在。
Apache Spark正在引起很大的热议。Databricks是为支持Spark而成立的一个公司，它从Andreessen Horowitz募集到了$ 1400万美元，Cloudera决定全力支持Spark，其他人也认为这是下一件大事。所以我认为现在是时候看看并了解整个动态了。
传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。
容器的无状态临时存储是一个很好的特性。从镜像启动一个容器，修改，停止，然后重新启动一个容器。一个全新的跟镜像一模一样的容器回来了。
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
Spark 特有资源调度系统的 Leader。掌管着整个集群的资源信息，类似于 Yarn 框架中的 ResourceManager，主要功能：
博文来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail13.html
使用 Nakama server，您可以在应用程序和游戏中添加用户身份验证，社交网络，存储和实时数据交换。它是由 Heroic Labs 开发的，用于处理所有社交和实时游戏和应用程序中困难但必不可少的服务。
之前从qiime2的更新介绍中了解到了这个模块，这里再详细了解一下！哪天用起来呀！
Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：HDFS和MapReduce
1. 多语言支持与联合优化：方舟编译器支持多种编程语言，如JavaScript、TypeScript和Java，通过设计统一的中间表示（Intermediate Representation, IR）来实现不同语言的联合编译。这意味着它能够将不同语言编写的代码统一转换为同一套中间代码，进而进行跨语言的优化，提升整体执行效率。
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
伴随着网络带宽的提升和移动终端的普及，现代的web应用平台几乎时时刻刻都在处理着来自用户成千上万的访问请求。在某些特定的场景下（如电商抢购、春运抢火车票等），这些web平台要承受瞬间暴涨的用户访问量。如何在高并发请求的情况下做到服务不瘫痪并且给与用户良好的使用体验，是所有web平台都要面临的挑战。构筑具备高可靠的web平台，是企业避免用户流失的重要手段，是增强自身竞争力的必要环节，具有十分重要的意义。
在1990年，每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的—
设备预测维护与工业大数据应用在设备接入(IOT HUB)和实现数据可视化之后，就要用到云计算的数据分析、机器学习和深度学习功能。目前机器学习与深度学习框架包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等。
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
常见的分布式文件系统有：GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等，各自适用的领域不同，它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
EasyCVR的集群功能自发布后，越来越多的用户也开始逐渐部署集群服务，并应用在各种实际场景中。对于EasyCVR的服务器集群功能，我们也在不断对细节进行优化和功能拓展，欢迎大家持续关注我们的动态更新。
好消息，DBbrain发布全链路分析版，为金融客户量身定制，满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图，透视全链路各环节，帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题，为金融行业客户保驾护航，提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难：一般金融场景，客户的数据库通常数据体量巨大，数据分析、运算实时性保证等，难度增加。 业务定位难：用户为了溯源交易或业务，通常会有前缀编码的
本文阐述了某商业银行如何利用 TiCDC Syncpoint 功能，在 TiDB 平台上构建一个既能处理实时交易又能进行准实时计算的一体化架构，用以优化其零售资格业务系统的实践。通过迁移到 TiDB 并巧妙应用 Syncpoint，该银行成功解决了原有多个 MySQL 集群所面临的数据分布复杂性和跨库关联查询的挑战，实现了数据处理效率和应用性能的显著提升，确保了实时交易的快速响应和数据分析处理的计算资源需求。
Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
微服务之后什么最火？毫无疑问ServiceMesh。 目前各个大厂都在Mesh化，Mesh的前身是Side Car模式，随着互联网时代/移动互联网时代以及未来IOT时代发展，互联网架构在数据量，高并发，高可用场景会面临几何倍数的增长，同时对于我们的系统也是几何倍数的挑战，我们需要在这个时间点到来之前将我们的系统提前进化，于是CNNF，Service Mesh成为了服务化的未来。
小编邀请您，先思考： 您在使用机器学习的的挑战是什么？ 机器学习能做什么？不能做什么？ 1： “数据稀释性”：训练一个模型，需要大量（标注）数据，但是数据往往比较稀疏。比如，我们想训练一个模型表征某人
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