可以利用 MessageRPC + ShareMemory 来实现 分布式并行计算 . MessageRPC :  https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/9455417.html ShareMemory :  https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/9455456.html 并行计算 需要 实现 2 个 基本职能 : 1  计算机 之间 的 通信 2  计算机 之间 共享数据(共享内存) 1 就是 RPC, 可以用 Message…

郑昀 创建于2015/11/10 最后更新于2015/11/12 关键词:佣金计算.定时任务.数据抽取.数据清洗.数据计算.Java.Redis.MySQL.Zookeeper.azkaban2.oozie.mesos 提纲: 为什么要做“数据”并行计算调度? 他山之玉:azkaban2/oozie/mesos Summoner的特性 Summoner 是国玺部门推出的基于 MySQL+Redis+Zookeeper 的分布式并行计算调度和管理系统,李红红主设.   0x00,为什么要做“数据”…

我们在前一章已经学习了HDFS: hadoop基础----hadoop理论(三)-----hadoop分布式文件系统HDFS详细解释 我们已经知道Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ MapReduce(数据处理). 本章就来学习MapReduce数据处理. MapReduce是什么 MapReduce是现今一个非常流行的分布式处理数据的编程模型.它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google公司,而Google的灵感则来自于函数式编程语言.如LISP, S…

作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.  用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. (1)HDFS的功能:元数据.检查点.DataNode功能 HDFS的工作原理: 数据存取 - HDFS架构: Master / Slave(主从结构) - 节点可以理解为物理机器 主节点,只有一个: Namenode 从节点,有很多个: Datanodes 1)  …

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_195 "世界上有那么多城市,城市里有那么多的酒馆,可她,却偏偏走进了我的-",这是电影<卡萨布拉卡>中的一句著名独白,投射到现实生活中,与之类似的情况不胜枚举,这世界上有那么多的系统,系统中有那么多的浏览器,在只有一台测试机的前提下,难道我们只能排队一个一个地做兼容性测试吗?有没有效率更高的方法呢?为此我们提出一个更高效的解决方案:使用Docker+Selenium Grid. Selenium Grid…

@Controller @RequestMapping("/task/topic") public class TopicQuartzController { protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TopicQuartzController.class); @Autowired private LiveTopicService liveTopicService; @RequestMapping("execute&q…

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统),它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. 易于扩展的分布式…

作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS 功能 分布式文件系统,用来存储海量数据. 工作原理 1.HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode  (Secondary Namenode) 2.NameNode负责管理整个文件系统的元数据 3. DataNode 负责管理用户的文件数…

作业要求:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS是一个hadoop平台分布式文件系统,主要是用来存储和读取数据的. 工作过程:首先工作过程可以分为分为写操作和读操作两步. (1)写操作:假设有一个100M大小的文件a,系统使用者将文件a写入到HDFS上.HDFS按默认配置(块大小为64M).HDFS分布在三个机架…

本次作业在要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319  1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. 1)HDFS HDFS是分布式文件系统,用来存储海量数据.HDFS中有两类节点:NameNode和DataNode. NameNode是管理节点,存放文件元数据.也就是存放着文件和数据块的映射表,数据块和数据节点的映射表.也就是说,通过NameNode,我们就可…