对分布式的理解

分布式可以分为:服务器分布式、缓存分布式(比如 Redis、memcache等)以及数据库分布式(比如mysql等),当然这些除了可以做分布式之外,还可以做集群

同一个 IP 下不同端口号的,被认为是2个web应用,也属于分布式,典型的就是同一个局域网内的不同web应用,IP相同,但是可以通过设置不同的端口号(比如Tomcat,可以通过设置Tomcat 的 conf 文件里面的 port 来设置端口号)来区分不同的系统(web 应用),从而可以达到其他系统可以通过 ip+端口号  来访问不同系统的目的,当然每个系统里面又包含很多的功能,比如用户管理系统下面包括用户的注册、登录、信息修改等信息,如果某系统要调用另一个系统里面的具体的功能,可以通过: ip+端口号+具体功能的url

Hadoop分布式系统是一个用于处理大数据的分布式计算框架,它基于Google的MapReduce模型和Google文件系统(GFS)等思想设计而成。它由一系列组件组成,包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)、MapReduce、YARN(Yet Another Resource Negotiator)等。 对Hadoop分布式系统的理解可以从以下几个方面展开: 1. **数据分布**:Hadoop分布式系统通过设计合理的数据分布算法,将数据分布在集群中的各个节点上,以确保数据的高效处理和可靠性。 2. **计算模型**:Hadoop分布式系统采用了MapReduce计算模型,该模型将大数据处理任务分解为一系列的Map和Reduce操作。Map操作对数据进行处理并生成中间结果,Reduce操作则对Map的输出进行汇总和计算,以生成最终结果。 3. **集群管理**:YARN是Hadoop分布式系统中的资源管理系统,它负责集群中各个节点的资源分配和管理,以确保计算任务的正常运行。 4. **扩展性**:Hadoop分布式系统具有很强的扩展性,可以通过不断增加节点来提高处理能力,同时保持较高的性能和可靠性。 5. **容错性**:Hadoop分布式系统具有强大的容错能力,能够自动检测和处理节点故障,确保系统的稳定运行。 6. **可靠性**:Hadoop分布式系统采用数据冗余和备份等技术来保证数据的高可靠性,即使在节点故障或网络故障情况下也能保证数据的安全性。 总的来说,理解Hadoop分布式系统需要掌握其基本组件和工作原理,了解数据分布、计算模型、集群管理、扩展性、容错性和可靠性等方面的知识。通过实践和经验积累,可以更好地掌握和应用Hadoop分布式系统来解决各种大数据处理问题。
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