分布式框架

Zookeeper 的分布式协调能力，挺适合用来做服务注册、配置管理这类活儿。用得多的watch机制，方便，改了配置马上就能通知所有节点。结构上是个树形，节点就像是个个小文件，增删查改都直观。Znode 有顺序的、临时的两种，配合起来能玩出不少花样，像选主啥的，轻松搞定。如果你手上有多个服务要统一管理，用Zookeeper来协调是个还不错的方案。性能也不差，响应快，写法也不复杂，用熟了挺顺手。要注意的是，Zookeeper 不适合做大规模数据存储，主要是协调用。如果你想了解更多，可以看看下面这些资源，内容还挺全的：zookeeper 分布式协调服务Zookeeper 分布式协调服务Apache

Spark是一种高效的开源集群计算系统，专为大规模数据处理而设计。它提供了一个快速灵活的引擎，用于处理批处理、交互式查询、机器学习和流式计算等多种工作负载。 Spark核心特性： 速度： Spark基于内存计算模型，相比传统的基于磁盘的计算引擎（如Hadoop MapReduce），速度提升可达100倍。 易用性： Spark提供简洁易用的API，支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。 通用性： Spark支持批处理、交互式查询、机器学习和流式计算等多种工作负载，提供了一个统一的平台来处理各种大数据需求。 可扩展性： Spark可以在数千个节点的集群上运行，能够处理P

Zookeeper 是一个分布式协调服务框架，适合需要高可用性和低延迟的分布式应用。它的设计特点包括最终一致性、可靠性、实时性等，能够你配置管理、集群管理和分布式锁等问题。比如，如果你在做大规模系统时遇到任务调度问题，Zookeeper 的分布式队列就能你高效管理任务。它支持四种类型的节点，能够灵活应对不同的需求。在集群管理方面，Zookeeper 还支持成员状态监控和 Master 选举。对于开发者来说，Zookeeper 的使用方便，配置简单，易于扩展，适合复杂的分布式系统任务。

分布式计算框架剖析 分布式计算框架作为处理大规模数据和复杂计算任务的关键技术，其重要性日益凸显。通过将任务分解并分配到多个计算节点上并行执行，分布式计算框架有效地提升了计算效率和处理能力。 常见的分布式计算框架 Hadoop： 开源框架的先驱，以其分布式文件系统 HDFS 和分布式计算模型 MapReduce 而闻名。 Spark： 基于内存计算的通用框架，适用于批处理、流处理、机器学习等多种场景。 Flink： 专注于流处理的框架，提供低延迟和高吞吐量的数据处理能力。 框架核心要素 资源管理： 高效地管理集群资源，包括 CPU、内存、存储等，以确保任务的合理分配和执行。 任务调度：

Fourinone 是一款基于 Java 的开源分布式计算框架，简化分布式环境下的应用程序开发。其核心原理在于将计算任务分解成多个子任务，并将其分配到集群中的不同节点上并行执行，最终将计算结果汇总以获得最终结果。 Fourinone 的架构主要包含以下几个关键组件： Worker： 负责执行具体的计算任务，多个 Worker 可以并行工作以提高计算效率。 ParkServer： 负责管理 Worker 节点，接收来自 Client 的任务请求，并将任务分配给空闲的 Worker 执行。 Client： 用户提交任务的客户端，负责将任务发送到 ParkServer，并接收计算结果。 Four

本指南涵盖 Apache Spark 核心模块、SQL 处理、流式计算、图计算以及性能调优与内核解析等方面。内容面向希望学习和应用 Spark 进行大数据处理的用户，提供从入门到实战的全面指导。 主要内容包括： Spark 核心概念与编程模型: 介绍 Spark 的基本架构、RDD、算子以及常用 API。 Spark SQL 数据处理: 讲解 Spark SQL 的数据抽象、查询优化以及与 Hive 的集成。 Spark Streaming 实时流处理: 探讨 Spark Streaming 的架构、DStream API 以及状态管理。 Spark GraphX 图计算: 介绍 Spa

Hadoop作为Apache基金会下的开源分布式计算框架，能够高效处理海量数据集。其架构核心包含三个组件： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 专为大规模数据存储设计的分布式文件系统，具备高容错和高可靠特性。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 集群资源管理和作业调度框架，实现集群计算资源的高效管理。 MapReduce: 分布式计算模型，将海量数据分解成多个子任务，并行处理，显著提升数据处理效率。 除以上核心组件外，Hadoop生态系统还涵盖Hive、Pig、Spark等工具和组件，满足数据查询、分析及机器学习等多方面需求。 Hadoo

Hadoop-2.10.2.tar.gz 是适合用来学习和参考的 Hadoop 版本，稳定性和性能都挺不错。你如果刚接触大数据，下载这个包来熟悉下 Hadoop 的基本功能合适，毕竟它是一个主流的分布式框架。其实 Hadoop 这个东西，像是一个强大的工具箱，里面有多可以你大数据的功能，比如分布式存储 HDFS，分布式计算 MapReduce，挺多公司都在用，是在做大规模数据的时候。如果你想了解更多版本的 Hadoop，可以看看相关的下载链接，像是 Hadoop-2.7.5.tar.gz 和 hadoop-hue.tar.gz 都有，操作起来也都简单。不过需要注意的是，Hadoop 在配置上会

黑色命令行里的bin目录，几乎就是 Hadoop 操作的大本营。Hadoop 2.6 的安装包我蛮推荐的，尤其是你想搭个本地测试环境、玩玩分布式文件系统，或者写点 MapReduce 脚本练练手，这一版够稳定，也不太重。HDFS 的块存储方式挺有意思，简单说，就是把大文件拆小块，丢到不同机器上，还会自动备份，哪怕掉一台机器都不怕。2.6 里还引入了 Erasure Coding，空间利用率比以前高了不少。还有 YARN，嗯，这玩意把资源管理从 MapReduce 里拆出来了，换句话说，现在 Spark、Tez 那些也能跑在 Hadoop 上了，整个生态就活起来了。你解压hadoop-2.6-b

大数据的老朋友里，Apache Spark真的蛮有存在感的。用 Java、Scala、Python 都能整，跑批速度比老 MapReduce 快不少，响应也快，调试也没那么闹心。适合你分布式数据、实时流式啥的。 来自伯克利 AMP 实验室的产物，Spark 一开始就是冲着 MapReduce 那点低效率来的。核心组件像Spark SQL、Spark Streaming都挺实用，写数据逻辑还挺顺手的。写个map、filter，几行代码搞定一个复杂任务。 另外它跟 Hadoop 生态融合得还不错，HDFS、Hive都能搭，老项目迁移成本也不高。部署的话，YARN、Kubernetes都支持，弹性伸