我们每天都在谈论分布式架构，也有朋友经常问我分布式架构到底是个什么的架构。其实简单来说就是，分布式系统架构就是将多个服务器资源统一管理起来，然后挑选合适的服务器去处理用户的请求或者指定的任务。当然分布式系统技术肯定不是这一篇能讲清楚的，前面也讲了两篇了，忘记了的可以回顾下(不好意思，懂分布式事务的你真的很了不起，下篇，面试是不是经常被问到分布式系统核心问题，这一次没人难倒你)我也会一直讲这方面技术的。
点击上方蓝字每天学习数据库 作者介绍：林锦，腾讯云数据库团队高级工程师，曾任云计算初创公司系统架构师，从事分布式系统研发7年，2017年加入腾讯云，从事NewSQL研发工作，目前主要负责CynosDB for PostgreSQL开发工作。 写在前面：本文主要讲解 CynosDB for PostgreSQL的备份和回档机制及流程，包括数据库实例备份、备份策略、备份流程、内部备份调度、定期快照生成、回档新实例、故障异常、优缺点等。 概述 当前信息时代，数据已成为企业最重要的资产之一，数据丢失引起的后果非常
一、什么是Hadoop 二、Hadoop各个组件的作用 三、Hadoop核心组件的架构 3.1、HDFS 3.2、MapReduce 3.3、YARN 四、实时计算和离线计算的过程
SpringBoot 是一个非常流行的 Java 框架，它可以帮助开发者快速构建应用程序。他不仅继承了 Spring 框架原有的优秀特性，而且还通过简化配置来进一步简化了 Spring 应用的整个搭建和开发过程。
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
猫宁晨报公益商城是中国公益性在线电子商城，以商城B2C模式运营的公益在线商城，是一家致力于将传统公益商城互联网化的创新公益商城。
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
南大通用的 GBase 数据库在墨天轮国产数据库排行榜 20 年底的最后两月还一度上升到第三名，这是值得可喜可贺的，在本月排名为第七名，得分为 336.03，分数较上月增加了 23.13，总体而言一直处于上升趋势，希望 GBase 数据库再接再厉更上一层楼。
今天分享一款前端基于Vue3，后端基于.NET8开源的免费（MIT license）、简单、快速、强大的前后端分离后台权限管理系统：中台Admin（Admin.Core）。
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
在开始文章之前，我们先来问一个问题，为什么是国际上是亚马逊，国内是阿里这两家公司云计算搞得最好呢？这两家公司之间有一个巨大的共同点，就是它们都是电商公司。电商公司的特点很明显，就是流量不是固定的，往往会受到大促、节日的影响。像是国内的双十一和美国的黑色星期五就是典型的大促。在大促的时候的流量会是平常的十倍甚至更多，这么大的流量必须要有更多的机器去应对。但问题是如果去买这么多机器，但是大促过了，流量下降，那么这些机器就又用不到了，显然就会造成浪费。
分布式存储系统HDFS（ Hadoop Distributed File System）
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
最近田哥在搞一个项目：充电桩项目。本文给大家介绍这个项目背景、部分原型图、核心功能、核心模块、技术栈等。
吴怡燃， 京东大数据平台高级技术专家，擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
自从大数据的概念被提出后，出现了很多相关技术，其中对大数据发展最有影响力的就是开源分布式计算平台Hadoop，它就像软件发展史上的Window、Linux、Java一样，它的出现给接下来的大数据技术发展带来了巨大的影响。很多知名公司都加入Hadoop相关项目的开发中，如Facebook、Yahoo等，围绕大数据Hadoop技术产生了一系列大数据的相关技术
摘要 深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 机器学习与深度学习应用
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
spark（2009年）是一个单纯的计算框架，比MapReduce更佳，取而代之，本身不具备存储能力。火的原因：社区好、企业支持早
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
最近居家办公，对于分布式调度的XXL-JOB开源组件进行了了解和学习，后期会持续分享关于分布式调度的文章，对于新手可以学习和了解如何使用分布式调度，对于已经在使用分布式调度的同学，可以思考一下自己在使用过程中，是否有遇到什么问题，自己如何解决的，也欢迎大家一起探讨。
将文件切分成指定大小的数据块，并以多副本的存储在多个机器上。数据切分、多副本、容错等操作对用户是透明的。
Hadoop Hadoop是一个分布式系统基础架构，核心是 HDFS、YARN、MapReduce 3大组件组成。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
在企业生产成本中，能耗是可控的重要组成部分，降低能耗是企业降低生产成本的重要途径。伴随着社会的不断进步和科技的不断发展，节能技术与设备在企业生产过程的每一个环节中得到广泛应用。智慧能源管理系统可实现对各种能源(供配电、供水、蒸汽、天然气等)的集中监控，统一调度，对能耗进行分类计量，就会发现高能耗点和不必要的能耗消耗，通过科学、及时、合理地调度能源，提高能源利用率，达到提高能源综合利用率的目标。
1 数据中心向整合化和绿色节能方向发展 目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。 数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础
Kubernetes 最初源于谷歌内部的 Borg，提供了面向应用的容器集群部署和管理系统。Kubernetes 的目标旨在消除编排物理/虚拟计算、网络和存储等基础设施资源的负担，并使应用程序运营商和开发人员完全将重点放在以容器为中心的原语上进行自助运营。Kubernetes 也提供稳定、兼容的基础（平台），用于构建定制化的 workflows 和更高级的自动化任务。 Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度机制、多粒度的资源配额管理能力。 Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。
今天主要跟大家推荐5个我认为GitHub上非常不错的开源项目，希望对大家的学习有帮助！废话不多说，直接开始！（源码链接在文末获取）
它是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，确切地说，Kubernetes是谷歌严格保密十几年的秘密武器Borg的一个开源版本。Borg是谷歌内部使用的大规模集群管理系统，它基于容器技术，目的是实现资源管理的自动化，以及跨多个数据中心的资源利用率的最大化。
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。 它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
Spring Boot 算是目前 Java 领域最火的技术栈了，也是Java开发人员不得不掌握的技术，今天给大家整理了13个优质 Spring Boot 开源项目给大家参考，希望能够帮助到正在学习 Spring Boot 的小伙伴！小伙伴简历中不知道写什么项目的或者项目没有亮点的，我只能帮你们到这了！下边的项目排名不分先后！
首次听到hadoop这次单词，相信很多人跟我当时是一样，不免心中画上一个大大的问号——这是什么东西？Hadoop是什么？百度百科的解释是：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。换句话说就是hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
Hadoop 是阿帕奇基金会(Apache)开源的一款分布式系统基础架构。由以下几部分组成：HDFS 、MapReduce 和 YARN 。它使用户可以快速简便的开发分布式程序去处理数据，而不需掌握过多的分布式知识以及底层实现逻辑。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
通过切分业务来实现各个模块独立部署，降低了维护和部署的难度，团队各司其职更易管理，性能扩展也更方便，更有针对性。
xxl-job是一款开源的分布式任务调度框架，它能够帮助你实现定时任务的调度和管理.
Hadoop数据存储计算平台，运用Apache Hadoop关键技术对其进行产品研发，Hadoop是一个开发设计和运作解决规模性数据的软件系统，是Apache的一个用java代码语言构建开源软件框架结构，构建在大批量计算机组成的服务器集群中对结构化/非结构化数据对其进行分布式计算。hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (海量信息的数据存储）、MapReduce(数据的计算方法)。
Hadoop1.0即第一代Hadoop，指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop，内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成，其中MapReduce是一个离线处理框架，由编程模型（新旧API）、运行时环境（JobTracker和TaskTracker）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。
而Spark Streaming 在上层概念上，完美融合了批量计算和流式计算，让他们你中有我，我中有你，这种设计使得Spark Streaming 作为流式计算的一个载体，同时也能作为其他一些需要分布式架构的问题提供解决方案。
本篇博客，博主为大家分享的内容是关于一个在Hadoop中非常重要的组件——Yarn。到底有多重要呢?请看下面详解！ 码字不易,先赞后看! Apache Hadoop YARN 1. Yarn 通
控制模式中的控制节点是系统实现中的瓶颈，自由模式则面临爬行节点之间的通信处理问题。因此，在实际工程中，我们通常使用混合模式：
昨天分享了分布式系统架构中的单体调度架构，并且详细的学习了相关调度算法（【分布式技术】分布式系统调度架构之单体调度，非掌握不可），虽然单体调度架构简单易用，但是它是落在中央处理器中的，所以也就有了单机瓶颈问题，这样对于一些多类型的服务就会受限。
之前，笔者总结了 Spring Cloud学习资源一网打尽！Awesome Spring Cloud v1.0 ，这一篇整理了Spring Boot 世界的优秀学习项目！
本文的理论，仅仅是作者在实验之后的一家之言，也许只是管中窥豹。希望大家抱着保留的态度，来看这篇文章！ 此文写于2016年6月12日,一切都在快速变化，欢迎指正！
PayPal高级工程总监Anil Madan写了这篇大数据的文章，一共有100篇大数据的论文，涵盖大数据技术栈，全部读懂你将会是大数据的顶级高手。当然主要是了解大数据技术的整个框架，对于我们学习大数据有莫大好处。
上图描述了从单一应用架构-->垂直应用架构-->分布式服务架构-->流动计算架构，应用的发展演变过程
技术日新月异的更迭带来了新产品，这些在复杂多样的场景中淬炼的技术和产品被广泛和深刻地应用于企业的数字化转型，也让相关产业迎来了新的增长。
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