项目开发中我们会遇到图片上传的需求，那么下面就讲解一下vue如何实现上传图片功能项目需求使用Element-ui的上传组件2.我们还需要云存储（oss）：会把我们本地图片上传到云服务器，把图片地址返回给前端

传统数据服务商即云存储商由于中心化特性，需花费大量成本搭建基础服务平台，在数据交易中自然增加了交易成本，且随着中心化云服务商屡屡爆出数据泄露事件，表明在安全上无绝对保障，因此分布式存储在市场上蔓延。

分布式系统中，依赖的组件非常多，不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。

.Qchan网站搭建1.1Qchan下载和安装1.2Qchan网页测试1.3cpolar的安装和注册2.本地网页发布2.1Cpolar云端设置2.2Cpolar本地设置3.公网访问测试总结前言图床作为云存储的一项重要应用场景

它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用

高可用HA（HighAvailability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。

专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎类HadoopMapReduce的通用并行计算框架拥有HadoopMapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以缓存在内存中，从而不再需要读写HDFS

CumulusEncryptedStorageSystem(CESS)是基于区块链的去中心化云存储网络和CDN网络，支持数据在线存储和实时共享，为Web3高频动态数据的存储和检索提供全栈解决方案。

服务间通信：在分布式系统中，不同的服务需要相互通信。W

在现代的分布式系统中，延迟队列是一种常见的解决方案，用于处理具有延迟要求的任务或消息。ApacheKafka是一个高性能、可扩展的分布式消息队列，可以作为延迟队列的基础设施。

测试环境中已经实现,但生产环境中由于平台开启了Kerberos安全认证服务,所以一直报认证失败的日志.5caab36655bd3confluent:confluent将数据导入hive库:先将数据导入到hdfs

在项目开发中，事务又可以分为单体事务和分布式事务，对于分布式系统要实现事务会比较复杂，有时候需要引入第三方系统控制一致性；而传统的单体应用就比较容易

文章目录前言一、关于业务补偿机制1、什么是业务补偿2、业务补偿设计的实现方式二、关于回滚1、显示回滚2、回滚的实现方式三、关于重试1、重试的使用场景2、重试策略3、重试时的注意事项四、业务补偿机制的注意事项1、ACID还是BASE2、业务补偿设计的注意事项前言我们知道，应用系统在分布式的情况下，在通信时会有着一个显著的问题，即一个业务流程往往需要组合一组服务，且单单一次通信可能会经过DNS服务，网

前言分布式系统（distributedsystem）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。

来源：B站尚硅谷目录HDFS概述HDFS产出背景及定义HDFS优缺点HDFS组成架构HDFS文件块大小（面试重点）HDFS的Shell操作（开发重点）基本语法命令大全常用命令实操准备工作上传下载HDFS

hbase4.关闭hbase输入stop-hbase.sh如果未能退出，就使用kill-9进程号强制删除5.重新启动start-hbase.sh此时已经可以正常运行6.如果以上操作还是不成功删除hbase在hdfs

namenode格式化时ERRORconf.Configuration:errorparsingconfxxx.xml错误的问题在配置完core-default.xml,mapred-site.xml,hdfs-default

一、概述1.1.分布式系统面临的问题在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果，每一个次请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败

前言在构建分布式系统时，选择适合的消息中间件是至关重要的决策。RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ和RocketMQ是当前流行的消息中间件之一，它们各自具有独特的特点和适用场景。

ZooKeeper的命名服务主要是利用ZooKeeper节点的树形分层结构和子节点的顺序维护能力，来为分布式系统中的资源命名。需要用到分布式命名服务的应用场景典型

目录一.引言1、编写目的2、系统功能概述二.功能分析三.微服务模块1、微服务用户相关模块（1）用户注册（2）用户登录（3）用户信息管理（4）用户操作2、微服务文件云存储模块3、微服务院校及专业模块4、微服务咨询师及资讯模块

GFS是GoogleFileSystem，开源实现是HDFS（HadoopFileSystem）。MapReduce计算框架的开源实现是HadoopMapReduce。

MySQL数据库的“十宗罪”（附10大经典错误案例）》《springboot去除autoconfig的两个方法》《Tomcat学习四步走：内核、集群、参数及性能（有彩蛋）》《从Elasticsearch来看分布式系统架构设计

解压过程即为安装过程解压=》为了让hbase的存放路径指定ns这个组名（防止出先不认识“ns”的错误）[root@zhiyou01~]#cp/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml

Hadoop大数据技术原理与应用大数据概述定义特征大量，多样，高速，价值研究意义应用场景医疗，金融，零售Hadoop概述历史优势扩容能力强，成本低，高效率，可靠性，高容错Hadoop生态分布式存储系统（HDFS

Hive和Oracle数据库最大的区别在于存储和计算方面：Hive存储在hdfs上（Hadoop分布式文件系统容错性高），Oracle将数保存在本地文件系统中。

在分布式系统中为了解决单点问题，通常会把数据复制多个副本部署到其他服务器，满足故障恢复和负载均衡等需求。Redis也是如此，它为我们提供了复制的功能，实现了相同数据的多个Redis副本。

复制状态机在分布式系统中被用于解决很多容错的问题。1.png复制状态机通常都是基于复制日志实现的，如上图。每一个服务器存储一个包含一系列指令的日志，并且按照日志的顺序进行执行。

它提供了一种可靠的、高性能的协调服务，用于解决分布式系统中的一些常见问题，如集群管理、配置管理、负载均衡、分布式锁等。Zookeeper的核心组件和架构是构建分布式应用程序的关键基础设施之一。

数据导入1、导入数据库表数据到hdfsmysql创建表，插入数据，为了使用方便复制了如下mysql>usetestReadingtableinformationforcompletionoftableandcolumnnamesYoucanturnoffthisfeaturetogetaquickerstartupwith-ADatabasechangedmysql

1ZKFC解析HA(HighAvailability)是HDFS支持的一个重要特性，可以有效解决ActiveNamenode遇到故障时，将可用的Standby节点变成新的Active状态的问题，使集群能够正常工作

1、HA的发展历程1.1Secondarynamenode通过Secondarynamenode作为备节点，然后冷备namenode数据，为Namenode分担部分压力，主要执行Checkpoint工作。在这种架构体系下，Namenode以单点的形式运行，一旦系统集群出现故障，可用性是致命的，目前基本不使用了。1.2QJM在HAUsingQJM方案中，涉及的核心部分包括：ActiveNamenod

SpringCloudSleuth提供了一套完整的服务跟踪的解决方案，在分布式系统中提供追踪解决方案并且兼容支持了zipkin。

SpringCloudBus是用来将分布式系统的节点与轻量级消息系统链接起来的框架，它整合了Java的事件处理机制和消息中间件的功能。SpringCludBus目前支持RabbitMQ和Kafka。

UUID的目的是让标识符在所有的时间和空间中都是唯一的，从而减少或消除标识符在分布式系统中的冲突。

这一功能在微服务或分布式系统中尤为关键，因为它通过及时识别并隔离故障或性能下降的服务，来维护系统的高可用性和弹性。通过健康检查，网关能够保证请求负载被有效

Iceberg0.12预研本次预研场景主要为kafka=>flinksql=>iceberg=>hive=>hdfs=>trino(presto)本次预研使用组件如下：名称版本描述flink1.12.1

那什么是分布式系统？分布式系统是支持分布式处理的软件系统，是由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译系统、分布式文件系统分

maven工程并配置pom.xml文件2.2编写配置文件application.yml2.3编写配置文件application.propertites2.4开发主启动类2.5开发配置类三、测试抽取Hive、HDFS

Cloudreve基于Go框架云存储个人网盘系统源码支持多家云存储驱动（从机、七牛、阿里云OSS、腾讯云COS、又拍云、OneDrive）。Cloudreve是一个简洁美观、易于使用的云盘系统。

研发工程师岗位描述负责会员核心业务产品开发岗位要求本科及以上学历，计算机软件或相关专业；3年及以上使用JAVA开发的经验，JAVA基础扎实，理解io、多线程、集合等基础框架，对JVM原理有一定的了解，对Spring,ibatis,struts等开源框架熟悉；熟悉分布式系统的设计和应用

ApacheFlink是一个分布式系统，它需要计算资源来执行应用程序。Flink集成了所有常见的集群资源管理

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Springcloud视频教程（精华版）目录精华版：极致简洁、不废话by疯狂创客圈视频地址：进入学习请点击第1篇分布式系统与SpringCloud§1：SpringCloud与分布式基础框架简介问题1：

一、查询优化示例1：过滤提前未优化的查询valsalesData=spark.read.parquet("hdfs://sales_data.parquet")valresult=salesData.groupBy

它兼容亚马逊S3云存储服务接口，非常适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，而一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5T不等。

Hadoop启动时报错WARNING:HADOOP_SECURE_DN_USERhasbeenreplacedbyHDFS_DATANODE_SECURE_USER.UsingvalueofHADOOP_SECURE_DN_USER

hadoop:hdfs-site.xml配置文件详解hdfs-site.xml配置文件j介绍hadoop-hdfs相关的配置信息hdfs-site.xml配置文件namevaluedescriptionhadoop.hdfs.configuration.version1versionofthisconfigurationfiledfs.namenode.logging.levelinfoThelo

常常会出现以下错误[root@Hadoopc1hadoop]#start-all.shStartingnamenodeson[192.168.13.245]ERROR:AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootERROR

Hive本地模式在不同语句下的执行效率对比实验结论省去看实验过程的麻烦本地模式肉眼可见，效果极佳，但是对硬件和内存有一定要求，无法处理大数据量Tez优势是将具有依赖的多个作业转换成一个作业，从而减少与HDFS