基于以上考慮，因此選用了redis來做為緩存應用。 二.分布式緩存的架構設計 1.架構設計 由于redis是單點，項目中需要使用，必須自己實現分布式。基本架構圖如下所示： 2.分布式實現 通過key做一致性哈

DPark 是 Spark 的 Python 克隆，是一個Python實現的分布式計算框架，可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。 DPark 由豆瓣實現，目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark

基于zookeeper的分布式任務調度框架，具有如下特性 1.分布式，解決單點故障 2.支持負載均衡 3.支持自動擴容 4.容錯重試 5.任務基于SPI插件開發 項目主頁：

MapReduce是google提出的一個軟件架構，是一種處理海量數據的并行編程模式，用于大規模數據集（通常大于1TB）的并行運算。

FastDFS 是一個開源的輕量級分布式文 件系統，由跟蹤服務器（tracker server）、存儲服務器（storage server）和客戶端（client）三個部分組成，主要解決了海量數據存儲

由于spark提供的hbaseTest是scala版本，并沒有提供java版。我將scala版本改為java版本，并根據數據做了些計算操作。 程序目的：查詢出hbase滿足條件的用戶，統計各個等級個數。

分布式事務是指操作多個數據庫之間的事務，spring的org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager，提供了分布式事務支持。如果使用

“分布式系統是你甚至不知道的一臺計算機上的故障可以使您自己的計算機不可用。”-Leslie Lamport 隨著云計算的普及和可用性，分布式系統架構已很大程度上取代了更多的整體構建。當然，使用面向

介紹:這是一篇介紹在動態網絡里面實現分布式系統重構的paper.論文的作者(導師)是MIT讀博的時候是做分布式系統的研究的,現在在NUS帶學生,不僅僅是 分布式系統 ,還有無線網絡.如果感興趣可以去他的主頁了解

收到一個相同訂單的創建指令，這時并發就產生了，系統就會重復創建訂單。等等......場景。這時，分布式共享鎖就閃亮登場了。 共享鎖在同一個進程中是很容易實現的，但在跨進程或者在不同Server之間

源項目，在我們的分布式存儲系統里，目前就采用了HDFS，Gluster，Swift和Ceph四種系統。今天就憑著印象，聊一聊這四種分布式存儲的不同。 1.HDFS 其實在真正搞過分布式文件系統的人看來

hadoop2.7完全分布式安裝

memdb - 全球首個支持分布式事務的MongoDB Distributed Transactional In-Memory Database Performance and Scalable Fast

6年的Java開發經驗、先后就職于淘寶Java中間件團隊、騰訊無線媒體產品部。現就職于陌陌擔任基礎業務組主管。專注于分布式消息總線、LBS技術領域、golang在大規模生產換環境應用的探索。 今天交流的內容也是我上半

Go 編寫的易用分布式計算系統，是 Hadoop Map Reduce，Spark，Flint，Samza 等等的替代品。 Glow 的目標是提供一個庫，可以在并行線程或者分布式集群機器中進行更簡單計算。

這也就意味這一個問題，我們要多個數據源在同一個事務中。這里不枚舉市面上的所有解決方案，其實atomikos JTA 是一個比較不錯分布式事務管理器。 當然如果沒有使用到JMS，在需要多數據源（也就是需要連接多個數據庫）的情況同樣適用。

1、什么是分布式事務 分布式事務就是指事務的參與者、支持事務的服務器、資源服務器以及事務管理器分別位于不同的分布式系統的不同節點之上。以上是百度百科的解釋，簡單的說，就是一次大的操作由不同的小操作

Namec oin 是一個基于比特幣技術的分布式域名系統. 其原理和 Bitcoin 一樣， 但產生於一個不同於 Bitcoin 主交易區塊的起源塊. 因為是基於 Bitcoin ， 域名的安全性， 分布性，

Kafka的基本介紹 Kafka是最初由Linkedin公司開發，是一個分布式、分區的、多副本的、多訂閱者，基于zookeeper協調的分布式日志系統（也可以當做MQ系統），常見可以用于web/nginx日志

CAP 和 分布式系統的討論和研究很多，但我認為這一篇肯定給大家帶來不一樣的收獲，歡迎留言討論。 Author Taosheng ?Shi WeChat ?Contact data-lake