lmy86263的博客

本文主要内容来自于分布式系统：概念与设计 用惯了Web Services，但是很少知道RPC和RMI，更不用说它们之间的区别了，所以先总结一下RPC以及RMI到底是什么东西！！在分布式系统通信中有两个最基本的远程调用技术，分别是：RPC：一个对远程节点上的过程的调用就像调用本地节点那样完成；RMI：与特定的Java RMI要进行区分，与RPC最大区别在于使用了面向对象的概念，那么在远程调用时可以把对象应用

在设计RPC的实现的时候，有几个问题需要提前说明一下：基于接口的编程实现与RPC有关的调用语义透明性：是本地调用和远程调用相同；

文章首先从最基础的需求出发，详细剖析分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性。通过这一部分的讲解，作者期望能在两方面帮助读者：一方面，提供一个系统性的思考方法，使读者能够将具体需求关联到分布式队列编程模型，具备进行分布式队列架构的能力；另一方面，通过全方位的讲解，让读者能够快速识别工作中碰到的各种分布式队列编程模型。

文章转自：Hadoop MapReduce编程模型 东风化宇 2015年06月26日 于 Flyne 发表本文的行文思路如下：一、MapReduce1、什么是MapReduceMapReduce是由Google提出的一个分布式计算模型，用来解决海量数据的计算问题。举个例子说明其解决问题的思想：MapReduce由两个阶段组成：Map阶段：将一个大任务分解成小任务，并分发给每个节点，每个节点并

此处讲的是Java中的RMI，而不是通用意义上的RMI，关于通用的RMI可以参考分布式之RPC的协议以及错误处理 这篇文章。一、Java RMI简介Java RMI用于不同虚拟机之间的通信，这些虚拟机可以在不同的主机上、也可以在同一个主机上；一个虚拟机中的对象调用另一个虚拟上中的对象的方法，只不过是允许被远程调用的对象要通过一些标志加以标识。

因为工作和以后课题方向的原因，开始涉及大数据的方向，在大数据的领域，Hadoop无论如何是绕不过去的话题，于是进入这个方向也是着手从Hadoop开始，但是从Hadoop开始，并不代表我们一定要采用它的解决方案，因为现在Hadoop自身各个组件的解耦做得已经才能够当好了，所以说我们可以把某一个组件单独拿出来使用，或者和别的框架相结合，比如单单使用HDFS，但是因为采用的计算模型可能和我们实际的业务并不相同，所以说HDF