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搜索资源列表

  1. Fourinone分布式计算框架

  2. FourInOne（中文名字“四不像”）是一个四合一分布式计算框架，在写这个框架之前，我也看了老外写的其他开源框架，也对分布式计算进行了长时间的思考，当我们把复杂的hadoop当作一门学科学习时，似乎忘记了我们想解决问题的初衷：我们仅仅是想写个程序把几台甚至更多的机器一起用起来计算，把更多的cpu和内存利用上，来解决我们数量大和计算复杂的问题，当然这个过程中要考虑到分布式的协同和故障处理。如果仅仅是为了实现这个简单的初衷，为什么一切会那么复杂，我觉的自己可以写一个更简单的东西，它不需要过度设计

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2011-08-29
    • 文件大小：83968
    • 提供者：fourinone

  1. 分布式计算开源框架Hadoop+(入门实践) _Hadoop+(入门实践)_1分.pdf

  2. What is Hadoop 搞什么东西之前，第一步是要知道What，然后是Why,最后才是How，但很多开发的朋友在做了多年项目以后，都习惯是先How，然后What，最后才是Why，这样只会变得浮躁，同时往往会将技术误用不适合的场景。 Hadoop框架中最核心设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是任务的分解与结果的汇总。HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写，为分布式计算存储提

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2015-11-07
    • 文件大小：301056
    • 提供者：celestialtao

  1. 分布式计算系统导论：原理与组成

  2. 本书大致分为三个组成部分。从第1章到第6章为其一，讨论分布式计算系统的基础。第7章到第10章为其二，涉及分布式系统的数据(信息)存储与共享。第11章到第14章为其三，讨论分布式计算系统的组织模式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-08-23
    • 文件大小：112197632
    • 提供者：hx0_0_8

  1. 分布式计算开源框架Hadoop介绍

  2. Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-12-15
    • 文件大小：142336
    • 提供者：hlking

  1. 基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现

  2. 随着移动智能操作系统技术的突破,智能手机的普及,移动互联网时代的到来,web app每天都在产生TB甚至PB级的web日志,如何从这些海量日志信息中提取用户的个人爱好及其他信息,为用户提供个性化推荐服务,为人们的生活带来便利,成为各大互联网公司和科研机构研究人员的研究热点。由于开源云计算平台Hadoop的出现,解决海量web日志信息的数据挖掘成为可能。 本文的研究内容主要包含以下几个方面： 一、对Hadoop云计算平台进行研究。Hadoop是Apache下的顶级开源项目,该平台能够利用成千上万的

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：sunearlier

  1. 刘伟-《边缘计算架构如何融合视频编码与存储》.pdf

  2. 针对云计算面临的困境，边缘计算作为一种新型计算范式被提出，并逐渐成为适应万物互联应用需求的新兴计算模式。边缘计算模型中的边缘设备具有计算和分析的能力，通过在网络的边缘来执行计算，为应用开发者和服务供应商提供计算能力支持[3]。边缘计算采用了一种分布式计算架构，将主要应用程序、服务和数据存储下沉到网络的边缘侧，从而使计算更加靠近数据源头。

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2020-07-31
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：Q2408205006

  1. 大数据与分布式计算.pptx

  2. 1990年，一个普通的硬盘驱动器可存储1370 MB的数据并拥有4.4 MB/s的传输速度 ，所以，只需五分钟的时间就可以读取整个磁盘的数据。 20年过去了，1 TB级别的磁盘驱动器是很正常的，但是数据传输的速度却在100 MB/s左右。所以它需要花两个半小时以上的时间读取整个驱动器的数据。 从一个驱动器上读取所有的数据需要很长的时间，写甚至更慢。 如何解决？ 磁盘损坏数据丢失怎么办？ 如果需要存储计算1000T数据怎么办？

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：blog_programb

  1. 通信与网络中的浅析云计算与虚拟化相结合的技术

  2. 狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。云计算（Cloud Computing）是网格计算（Grid Computing ）、分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38717980

  1. 通信与网络中的浅谈云计算取代存储网络

  2. 狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 　　云计算（Cloud Computing）是网格计算（Gr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：89088
    • 提供者：weixin_38548589

  1. Pulsar-Flink连接器的介绍与使用

  2. Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。

  3. 所属分类：flink

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhaijia03

  1. LDCS:轻量级分布式计算系统仓库-源码

  2. 最不发达国家 轻量级分布式计算系统仓库 此仓库保持： 运行时环境 图像提取脚本 用于LDCS生产的生产脚本（按ldmx-sw发行版本收集）。 设置新的SIMPROD RTE： 复制所需的运行时环境： runTimeEnvironments/LDMX-SIMPROD-xy 您将其保留在网站上的位置，例如 cp runTimeEnvironments/LDMX-SIMPROD-xy /opt/arc-runtime/APPS/LDMX-SIMPROD-xy 请注意，这些是LDCS特定的文件，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_42128141

  1. 从Storm和Spark学习流式实时分布式计算的设计

  2. 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计，而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛。本来想就写Spark源码分析的文章吧。但是又想毕竟是决赛，要拿出一些自己的干货出来，仅仅是源码分析貌似分量不够。因此，我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来，形成此文。为什么要参考Storm和Spark，因为没有参照效果可能不会太好，尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说，可能通过对比，更能体会到每个具体实现背后的意义。本文对流式系统出现的背景，特点，数据HA，服务HA，节点间和计算逻辑间的消息传递，存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：357376
    • 提供者：weixin_38646706

  1. 基于Hadoop的云计算与存储平台研究与实现

  2. 随着互联网技术的发展，数宇信息正在成指数增加，根据InternetDataCente：发布的DigitalUniverse报告显示，在未来8年中所产生的数据量将达到40ZB，相当于每人产生5200G的数据，如何高效地计算和存储这些海量数据成为互联网企业所要而对的挑战。传统的大规模数据处理大多采用并行计算、网格计算、分布式高性能计算等，耗费昂贵的存储与计算资源，而且对于大规模数据计算任务的有效分配和数据合理分割都需要复杂的编程才可以实现。基于Hadoop分布式云平台的出现成为解决此类问题的良好途径

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：642048
    • 提供者：weixin_38535808

  1. 分布式计算框架Hadoop原理及架构全解

  2. 本文来自于csdn，这篇文章讲解了分布式计算框架的核心内容、架构图详解，运用流程等Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括HadoopCommon、HDFS与MapReduce。HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。HDFS架构原理HDFS采用maste

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：256000
    • 提供者：weixin_38509504

  1. 从Storm和Spark学习流式实时分布式计算的设计

  2. 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计，而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛。本来想就写Spark源码分析的文章吧。但是又想毕竟是决赛，要拿出一些自己的干货出来，仅仅是源码分析貌似分量不够。因此，我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来，形成此文。为什么要参考Storm和Spark，因为没有参照效果可能不会太好，尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说，可能通过对比，更能体会到每个具体实现背后的意义。本文对流式系统出现的背景，特点，数据HA，服务HA，节点间和计算逻辑间的消息传递，存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：357376
    • 提供者：weixin_38651468

  1. distributionComputingExamples：合肥大学分布式计算课程的示例代码-源码

  2. 分布式计算示例 1.简介与内容 1.1。 介绍 如今，分布式系统无处不在。 他们最突出的例子是托管万维网的互联网。 企业计算系统中的计算环境也经常分布，将不同的服务（从人力资源，财务部门到资产管理系统）互连在一起。 许多应用程序甚至都托管在云中。 最后，当今的大型工程和科学计算严重依赖集群以并行化其工作负载。 我的分布式计算讲座中讨论了这些主题。 在此存储库中，您可以找到我在课程中使用的实际示例。 1.2。 内容 在 在 上面的每个链接都将您带到一个包含一组示例的子目录。 每个子目录都有一个自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：352256
    • 提供者：weixin_42141437

  1. IPDC：IPDC（行星际分布式计算）是一种分布式计算服务，一种点对点超媒体协议，可以使计算更快，开放且更具可扩展性-源码

  2. IPDC IPDC（行星际分布式计算）是一种分布式计算服务，一种点对点超媒体协议，可以使计算更快，更灵活，更可扩展。 抽象 IPDC是基于IPFS构建的去中心化计算系统（或服务）。 传统的是行星际分布式文件系统，用户可以快速轻松地将自己的计算机添加到IPFS环境中。 加入IPDC后，人们可以上传自己的文件（或目录），下载，同步...等等。 IPFS正在积极与进行集成，目标是成为链的存储（两个核心数据结构都是Merkle Dag）。 尽管IPFS具有高度前瞻性，但似乎大多数人的观点纯粹是在存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42121272

  1. 基于Hadoop的云计算与存储平台研究与实现

  2. 随着互联网技术的发展，数宇信息正在成指数增加，根据InternetData Cente：发布的DigitalUniverse报告显示，在未来8年中所产生的数据量将达到40ZB，相当于每人产生5200 G的数据，如何高效地计算和存储这些海量数据成为互联网企业所要而对的挑战。传统的大规模数据处理大多采用并行计算、网格计算、分布式高性能计算等，耗费昂贵的存储与 计算资源，而且对于大规模数据计算任务的有效分配和数据合理分割都需要复

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：642048
    • 提供者：weixin_38651786

  1. 分布式计算框架Hadoop原理及架构全解

  2. 本文来自于csdn，这篇文章讲解了分布式计算框架的核心内容、架构图详解，运用流程等Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop DistributedFileSystem）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。HDFS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：256000
    • 提供者：weixin_38635449

  1. 浅析云计算与虚拟化相结合的技术

  2. 狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。云计算（Cloud Computing）是网格计算（Grid Computing ）、分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38562026
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