一.基础1.RDD机制  1.rdd分布式弹性数据集，简单的理解成⼀种数据结构，是spark框架上的通⽤货币。所有算⼦都是基于rdd来执⾏的，不同的场景会有不同的rdd实现类，但是都可以进⾏互相转换。

文章目录前言背景分布式仿真使用方式分析和应用总结参考资料前言见《【研发日记】Matlab/Simulink技能解锁(三)——在Stateflow编辑窗口Debug》见《【研发日记】Matlab/Simulink

以下是每个组件的简短介绍：HBase：一个分布式、面向列的NoSQL数据库，基于GoogleBigTable的设计理念构建。

作为一款分布式数据库，GBase8c可轻松实现例如两地三中心架构的集群异地灾备。GBase8c异地灾备集群间的不同节点采用各自对应的高可用部署方式，两地间采用同步或者异步复制的备份方式。

分布式架构基础-多线程基本概念进程：程序的一次执行过程线程：一个进程产生的多个线程并发：偏重于多个任务交替执行，可用于一个CPU并行：用于多个CPU同时执行任务高并发：通常考验指标为响应时间、吞吐量、每秒查询效率

项目简介Tendis是腾讯互娱CROSDBA团队&腾讯云数据库团队自主设计和研发的分布式高性能KV存储数据库，兼容Redis核心数据结构与接口，可提供大容量、低成本、强持久化的数据库能力，适用于兼容Redis

Spark的核心概念包括：1.RDD（弹性分布式数据集）：RDD是Spark的基本计算单元，它代表了一个可并行操作的分布式对象集合。RDD可以通过加

区块链技术是一种去中心化的数据库技术，透过分布式账本的方式，记录和验证数据的交易和交流。

Kafka是一个分布式的发布-订阅消息系统，它可以处理大量数据并提供高吞吐量。在本教程中，我们将使用SpringBoot2.7.2和Kafka2.8.1。

前言Kafka是一种开源的流处理平台和消息系统，被设计用于构建实时数据管道和流式应用程序，可以处理大规模的实时数据流，并提供高吞吐量、持久性存储和分布式处理能力。

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

1.核心概念RDD（ResilientDistributedDataset）：RDD是Spark的核心抽象，表示一个分布式的、不变的集合。它提供了对大数据集的容错机制，支持并行操作。

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

SpringCloud是当今Java开发行业最为流行的分布式开发架构，使用其可以方便的搭建高可用、高性能、分布式的系统服务架构，本课程基于SpringCloudAlibaba的套件进行了实现架构的完整讲解

Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。

MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤：6、Reduce阶段步骤：7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述  HadoopMapReduce是一个分布式计算框架

1.概念Git就是一个典型的分布式版本控制系统，这类系统，客户端不只是提取最新版本的文件快照，而是把代码仓库完整的镜像下来，这样一来，任何一处协同工作用的服务器发生故障，事后都可以用任何一个镜像出来的本地仓库恢复

Git是一种分布式版本控制系统，是用于跟踪文件的修改和协作工作的工具。它允许多个开发者同时对同一个代码库进行更改，并能够有效地处理并合并这些更改。

在当今数字化时代，网络安全问题日益凸显，尤其是DDoS（分布式拒绝服务）攻击，给企业和个人带来了巨大的损失和困扰。

指单一主机对目标服务器进行的拒绝服务攻击；而DDoS（DistributedDenialofService）和DRDoS（DistributedReflectionDenialofService）则是分布式拒绝服务攻击

云南大学软件学院期中报告SchoolofSoftware,YunnanUniversity个人成绩学号姓名成绩学期:2019秋季学期课程名称:云计算任课教师:陆歌皓姓名:学号：年级:完成提交时间：2019年11月4日目录SchoolofSoftware,YunnanUniversity1云计算概念2什么叫做云计算?2云计算定义及分类2根据iiMediaResearch数据挖掘和分析机构所发论文分析

DDoS(DistributedDenialofService)也称之为分布式拒绝服务，指借助于客户/服

探索阿里巴巴的增量数据处理利器：Canalcanalalibaba/canal:Canal是由阿里巴巴开源的分布式数据库同步系统，主要用于实现MySQL数据库的日志解析和实时增量数据订阅与消费，广泛应用于数据库变更消息的捕获

Elasticsearch3.Windows安装Cpolar4.创建Elasticsearch公网访问地址5.远程访问Elasticsearch6.设置固定二级子域名前言本文主要介绍如何在Windows系统安装分布式搜索和分析引擎

Java线程的状态进程和线程的区别，进程间如何通讯，线程间如何通讯HashMap的数据结构是什么？如何实现的。和HashTable，ConcurrentHashMap的区别Cookie和Session的区别索引有什么用？如何建索引？ArrayList是如何实现的，ArrayList和LinkedList的区别？ArrayList如何实现扩容。equals方法实现面向对象线程状态，BLOCKED和W

开发技术与特点1.分布式技术：鸿蒙操作系统的一大特色是分布式能力，北向开发可以充分利用这一特性，实现跨设备的应用协同。例如，在手机、平板、智慧屏等设备之间实现数据共享、任务流转和多屏互动。2.

概述Seata是阿里巴巴和蚂蚁集团内部开发了分布式事务中间件，用于解决电商、支付、物流等业务场景中应用数据的一致性问题，2023年10月，为了更好的通过社区驱动技术的演进，阿里和蚂蚁集团正式将Seata

在分布式系统中，服务降级和熔断是保证系统稳定性的重要机制。服务降级是指在系统负载过高或部分服务不可用时，主动降低服务的可用性等级，以释放资源给关键服务。

：http://blog.chargingbunk.cn/微信公众号：rayson_666(Rayson开发分享)个人专研技术方向：微服务方向：springboot,springCloud,Dubbo分布式

文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型，数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，通常是以文本格式（如CSV或TSV）或者二进制格式

Kafka集群搭建一、概念说明它是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。

目录Etcd、Eureka、Consul、Zookeeper的比较Etcd服务注册与发现的必要：etcd简介etcd分布式一致性算法etcd应用场景etcd安装服务注册与发现实例(go语言)服务注册的简单实现

B/S架构与C/S架构简介1.联系与区别B/S（Browser/Server，浏览器/服务器）架构和C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构是两种常见的分布式系统架构模式。

DDOS攻击又称之为"分布式攻击",它使用非法数据淹没网络链路，这些数据可能淹没Internet链路，导致合法数据流被丢弃，DDOS攻击比旧时代的DOS（拒绝服务）更加可怕，规模极大，通常他们是以几百台计算机或甚至几万台以上的计算机进行以点试图掩没攻击为目标

一、Checkpoint获取分布式数据流和算子状态的一致性快照是Flink容错机制的核心，这些快照在Flink作业恢复时作为一致性检查点存在。

RPC（RemoteProcedureCall，远程过程调用）框架是一种用于实现分布式系统中不同节点之间通信和调用的技术框架。一、为什么需要RPC？

AMQP是一个提供统一消息服务的应用层标准协议，基于此协议的客户端和消息中间件之间可传递消息，并不受客户端/消息中间件产品/不同开发语言等条件限制。AMQP分层AMQP定义

引言在当今微服务和分布式系统日益普及的背景下，系统中各个服务之间的调用关系变得异常复杂。如何有效地监控和诊断这些服务调用链路，成为了每个开发者不得不面对的问题。

词向量是文本在n维空间中的分布式表示。这些是解决大多数NLP问题所必需的。领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

在分布式系统中，不同的服务或进程需要访问共享资源时，常常需要一种机制来确保在同一时刻只有一个服务或进程能够访问资源。这种机制被称为分布式锁。

其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。

01day测试理论一、软件的分类1、软件的定义：是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合2、根据应用场景分类：工具类软件、游戏型软件、媒体型软件、电商型软件等3、根据软件架构分类：单机版软件、分布式软件单机版软件

ZAB协议并不像Paxos算法那样，是一种通用的分布式一致性算法，而是专门为Zookeeper设计的崩溃可恢复的原子广播消息算法。

Kafka:基于分布式流平台设计，强调高吞吐量和可扩展性。数据以“主题”（Topics）为基础，生产者将消息发送到主题，消费者从主题读取消息。消息按时

当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术，集群是将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务，这些集群可以是Web应用服务器集群，也可以是数据库服务器集群，还可以是分布式缓存服务器集群等等

上篇我们学习了zk的api基础实践，并且了解了zk原生api与一些开源实现的zk客户端框架的选择使用，本篇我们开始学习zk作为一个分布式协调工具在分布式场景中一些实现Zookeeper是一个高可用的分布式数据管理与分布式协调服务框架

当我们讨论分布式事务时，我们通常涉及到如何在一个分布式系统中保证事务的一致性。

Java在处理大量数据和高并发请求时表现出色，具有强大的扩展性，可以使用多线程和分布式计算等技术实现高并发。此外，Java的自动内存管理和垃圾回收机制也有助于提高系统稳定性

算力共享旨在通过分布式计算技术，将大规模计算任务分配给多个计算节点，以提高计算效率、降低资源成本并加速模型训练和推理过程。其次，

拒绝服务攻击（DoS）和分布式拒绝服务攻击（DDoS）是网络安全的主要威胁之一，它们通过过载服务器资源或网络带宽，使得合法用户无法访问服务。