一个IT菜鸟的自白

分布式计算（Map/Reduce）分布式式计算，同样是一个宽泛的概念，在这里，它狭义的指代，按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架。在Hadoop中，分布式文件系统，很大程度上，是为各种分布式计算需求所服务的。我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统，类似的定义推广到分布式计算上，我们可以将其视为增加了分布式支持的计算函数。从计算的角度上看，Map/Reduce

分布式基础学习所谓分布式，在这里，很狭义的指代以Google的三驾马车，GFS、Map/Reduce、BigTable为框架核心的分布式存储和计算系统。通常如我一样初学的人，会以Google这几份经典的论文作为开端的。它们勾勒出了分布式存储和计算的一个基本蓝图，已可窥见其几分风韵，但终究还是由于缺少一些实现的代码和示例，色彩有些斑驳，缺少了点感性。幸好我们还有Open Source

1 基本场景比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值，然后均匀的映射到到 N 个 cache ；hash(object)%N一切都运行正常，再考虑如下的两种情况；1 一个 cache 服务器 m down 掉了（