别急，今天就让小玮陪你一起走进一款多方法仿真软件AnyLogic，来了解了解多方法仿真是什么以及简单的使用AnyLogic这样的多方法仿真软件。
分布式是将资源分布存储或者分布计算的统称,分布式是指资源不再单一的再单独的服务器上进行存储或者计算, 而是通过很多服务器来进行存储或者计算
HDFS是一个高吞吐、高容错的分布式文件系统，但是HDFS在保证高容错的同时也带来了高昂的存储成本，比如有5T的数据存储在HDFS上，按照HDFS的默认3副本机制，将会占用15T的存储空间。那么有没有一种能达到和副本机制相同的容错能力但是能大幅度降低存储成本的机制呢，有，就是在HDFS 3.x 版本引入的纠删码机制。
nGrinder在GitHub的star有1.6k，相比于JMeter6.4k来说，要少很多。在测试资料中，关于压测工具也是以JMeter居多，几乎没有专门针对nGrinder的学习资料。nGrinder既然这么小众，那为什么还要学它呢？因为听说咱们公司的压测平台，底层就是用的nGrinder，对于企业级应用来说，nGrinder还是很实用的，正如它的介绍：“Enterprise level performance testing solution based on The Grinder”。
EC（纠删码）是一种编码技术，在HDFS之前，这种编码技术在廉价磁盘冗余阵列（RAID）中应用最广泛(RAID介绍：大数据预备知识-存储磁盘、磁盘冗余阵列RAID介绍)，RAID通过条带化技术实现EC，条带化技术就是一种自动将 I/O 的负载均衡到多个物理磁盘上的技术，原理就是将一块连续的数据分成很多小部分并把他们分别存储到不同磁盘上去，这就能使多个进程同时访问数据的多个不同部分而不会造成磁盘冲突（当多个进程同时访问一个磁盘时，可能会出现磁盘冲突），而且在需要对这种数据进行顺序访问的时候可以获得最大程度上的 I/O 并行能力，从而获得非常好的性能。在HDFS中，把连续的数据分成很多的小部分称为条带化单元，对于原始数据单元的每个条带单元，都会计算并存储一定数量的奇偶检验单元，计算的过程称为编码，可以通过基于剩余数据和奇偶校验单元的解码计算来恢复任何条带化单元上的错误。
首先我们来认识一下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间。
其实说到HDFS的存储原理，无非就是读操作和写操作，那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的！
No.40期 单词共现矩阵应用 Mr. 王：这个算法的优势在于，它的 key 空间相比前面的词对要小得多，这意味着它能够更好地利用 combiner。 但是这种做法实现起来相对会困难一些，而且这个算法
前言 其实说到HDFS的存储原理，无非就是读操作和写操作，那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的！ 一、HDFS读取过程 1）客户端通过调用FileSystem对象的open()
HDFS是一种分部式的文件系统，在他出现以前就已经存在了很多中分布式文件系统，但是他们都是部署在服务器上，需要高的POSIX接口，同时他们默认服务器是稳定的可以提供大量资源。
以文件为基本存储单位的缺点 1、文件大小不同，难以实现负载均衡。 2、处理一个文件时，只能利用一个节点资源，无法动用集群。
自从WeTest宣布与Unity官方共同推出Unity性能分析工具UPA（Unity Performance Analysis）以来（Hi，我们和Unity合作了全新的性能分析工具），我们收到了非常多热情的开发者的反馈。为了更好与开发者沟通。我们开辟了UPA官方论坛。
进入hpc行业4年多了，一直都是负责集群作业调度系统的开发，最近工作中实现了一个简单的集群作业调度系统。因此想借此机会，将我对集群作业调度系统的一些认知和见解记录下来。
相信很多人都听说过机架式服务器吧，这个设备主要用来与电子设备相连，增强设备的运行效率。那么云桌面用机架式服务器好处？云桌面可以做什么？一起到本文找答案吧！
企业在搭建服务器系统的时候，往往比较关注设备的性能和功能，而云桌面搭配机架式服务器，可以节省空间的前提下，避免过度消耗资源。那么云桌面为什么用机架式服务器？为什么要选择云桌面？
Kafka 提供了消费者客户端参数 partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况下，此参数的值为 org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor，即采用 RangeAssignor 分配策略。除此之外，Kafka 还提供了另外两种分配策略：RoundRobinAssignor 和 StickyAssignor。消费者客户端参数 partition.assignment.strategy 可以配置多个分配策略，彼此之间以逗号分隔。
本章为官方文档,主要介绍 Android 如何管理应用进程和内存分配。 首先了解为什么要有内存优化,官方的文档介绍 https://developer.android.com/topic/perfor
HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。 Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。 集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。 HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。 从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。 Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
当一个程序开始执行后，在开始执行到执行完毕退出这段时间内，它在内存中的部分就叫称作一个进程。
当我们想搭建一个Hadoop大数据平台时，碰到的第一个问题就是我们到底该如何选择硬件。
1，首先要先了解下什么是rack（机架）集群，一个集群有多个机架，一个机架有多个机器，一个机器一个datanode或namenode节点。通常一个机架内的机器之间的网络速度会高于跨机架机器之间的网络速度。 2，但是要同时保持副本存储策略的容错性和高效性，第一副本：放置在上传文件的DN上（就是执行‘hadoop fs -put 文件名’上传文件命令的机器上，本地文件上传到同一台机器自然要快一点），如果是集群外提交，则随机挑选一台；第二副本：放置在第一副本不同机架的不同节点上；第三副本，放置在第二副本相同机架的不同节点上；其他更多副本：随机放置在节点中。 3，在高效性方面，一个大文件被分成多个分片，也就是多个map任务分别在多个datanode节点上处理，这里就牵扯到任务粒度。如果有m个map任务，不一定会在m个datanode 节点上并行运行。因为可能存在一个datanode上有多个分片\数据块\map任务,所以应该准确的说m个map任务在n个datanode节点上并行运行（注意是并行运行，这样同时处理才会快）。 4，本地计算，在2中也存在野种思想，就是把在哪天DN上传的文件就把次DN作为第一副本；再者就是数据存储在那台机器就由哪台机器负责进行这部分数据的计算，这样可以减少数据在网络上的传输，数据在哪里我就在哪里计算，做到不移动数据，在业界把这形容为“移动计算比移动数据更经济”。
巴拿赫-塔斯基定理（又名“分球怪论”），指出在选择公理成立的情况下，可以将一个三维实心球分成有限部分，然后仅仅通过旋转和平移到其他地方重新组合，就可以组成两个半径和原来相同的完整的球。这种凭空倍增的结论违反很多人的直觉，但确实符合数学定理。而现实中的数据中心，也存在类似的方法，可以通过在一个机房中混合部署两个环境，来实现原本两个机房才能办的事情。
面对各行各业日益增长的数据量，普通的机器无论在存储空间还是管理能力上都显得力不从心。既然单台机器的资源有限，那么增加机器的方式是否可行？答案是肯定的，于是乎出现了分布式的概念。分布式文件管理系统便可以将一堆机器组合在一起，并隐藏细节，让用户感觉与之前单机储存文件毫无差别，但其实文件是通过网络来访问的。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
引用计数 原理：当一个对象的引用被创建或者复制时，对象的引用计数加1；当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数减1，当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经再没有被使用了，可以将其内存释放掉。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
经典语录：张牙舞爪的人，往往是脆弱的。因为真正强大的人，是自信的，自信就会温和，温和就会坚定
您可以查看有关由Cloudera Manager管理的主机的摘要信息。您可以查看所有主机，集群中的主机或单个主机的信息。
1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。
本文主要讲述 HDFS原理-架构、副本机制、HDFS负载均衡、机架感知、健壮性、文件删除恢复机制 1：当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 •NameNode •DataNod
Android的应用被限制为最多占用16m的内存，至少在T-Mobile G1上是这样的（当然现在已经有几百兆的内存可以用了——译者注）。它包括电话本身占用的和开发者可以使用的两部分。即使你没有占用全部内存的打算，你也应该尽量少的使用内存，以免别的应用在运行的时候关闭你的应用。Android能在内存中保持的应用越多，用户在切换应用的时候就越快。作为我的一项工作，我仔细研究了Android应用的内存泄露问题，大多数情况下它们是由同一个错误引起的，那就是对一个上下文（Context）保持了长时间的引用。
Hadoop的分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的很重要的一部分，本文先简单介绍HDFS的几个特点，然后再分析背后的原理，即怎样实现这种特点的。
Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架，是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的解决方案，它提供了一套分布式系统基础架构，允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理。
在本篇博文中，我们将了解什么是 Java 中的内存泄漏，以及关于 Java 内存泄漏场景的错误认知进行简要解析。
分布式：不同的业务模块部署在不同的服务器上或者同一个业务模块分拆多个子业务，部署在不同的服务器上，解决高并发的问题
该文介绍了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基本概念、设计架构、工作原理、应用场景以及读写的实现方式。作为技术社区的内容编辑人员，需要对上述内容进行总结概述，以便于社区成员阅读和理解。
对于1U机架式服务器的优点是体积小，能有效节省机房空间，而且性价比高。但是因为空间的问题，所以扩展性不好。 而2U机架式服务扩展空间大，散热性更好，系统稳定性也要更好，但是相比1u机架式服务器价格要贵，而且也更占机房空间。 如果业务偏计算，那么可以毫不犹豫选择1U服务器。那么未来是不是所有的服务器类型都将变为1U甚至1U双节点？当然不是，不同高度的服务器往往对应不同的业务，目前在互联网行业的通用机架服务器配置通常为2块CPU、16-24条DIMM，不同的硬盘数量配比就能够区分服务器功能。 比如双路加4块硬盘的机型通常偏计算，加8-12块硬盘一般是性能均衡型，12块硬盘以上往往应用于高密度存储。因此2U或者更高高度的服务器更适合做高密度存储服务器，比如浪潮SA5224M4就是在4U空间内配置36块硬盘，未来支持80甚至100块硬盘的配置也将出现。 但如果你的业务是计算型的，那么你应该更看重CPU的数量，那么对服务器高度的需求就没有那么强烈，所以你就可以毫不犹豫的选择1U服务器来提升单机柜计算密度，并将能够充分利用机柜电力。当单机柜供电达到12kw时候，一个42U机柜中就可以部署36台1U服务器，计算密度将提升一倍。 以上就是关于“1U和2U服务器有何区别”的相关介绍了，其实无论是1u服务器还是2u服务器都有其优点，大家在挑选时，一定要根据自身需求来选择合适的服务器。
前言 话说天下大势，分久必合，合久必分！超融合到了爆发的边缘！ 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信，有兴趣
vmtools：VM增强功能，可以在主机与客户机之间传递消息，进行更进一步虚拟机状态检测
Fair Scheduler会在所有运行的作业之间动态地平衡资源，第一个（大）作业启动时，它是唯一运行的作业，因而可以获得集群中的全部资源，当第二个（小）作业启动时，它可以分配到集群的一半资源，这样每个作业都能公平共享资源。
在H5使用3D技术门槛比较低了，它的基础是WebGL(ThreeJS)，一个OpenGL的浏览器子集，支持大部分主要3D功能接口。目前主流的浏览器都有较好的支持，IE需要11。最近web 3D机房研发告一段落，有时间整理这段时间的一些成果。主要涉及使用H5、js、WebGL技术。
HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。 HDFS有很多特点： ①保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 ②运行在廉价的机器上。（商用机） ③适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射
CPU的算力发展跟不上算力需求，所以人们考虑可以将一部分原本CPU承载的功能卸载到其他专用硬件上去处理（比如网卡），从而释放CPU算力，让其专注于处理关键的（创造经济效益的）用户业务。
一、服务器带宽是什么意思？ 带宽是有线或无线网络通信链路在给定时间内通过计算机网络或互联网连接将最大数据量从一个点传输到另一个点的容量。就是指在一段时间内可通过互联网提供商传输的最大数据量。简单点说就是，带宽是指可以通过计算机网络或Internet连接一次发送的数据量。带宽量越大，在给定时间通过它传输的数据越多，那连接就会更快。 在服务器租用中，服务器带宽指在特定时间段从或向网站/服务器传输的数据量。例如，单月内的累积消耗“带宽”，实际为传输的数据总量。每月或特定周期内的最大传输数据量实际是指最大传输总额。简单地说，就是同一时间段能传输的数据总量，服务器带宽越小那么可容纳数据吞吐量越小，同一时间段可容纳的用户访问量也越少。服务器带宽越大，可容纳同一时间访问数据越大。
前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题：可扩展性，高吞吐量，高可靠性
Java应用程序的性能问题中，内存泄漏是一种常见而又隐蔽的情况。内存泄漏会导致应用程序的内存占用不断增加，最终导致OutOfMemoryError。本文将深入探讨JVM内存泄漏的原因，介绍如何诊断内存泄漏，并提供实际示例和解决方案，以帮助开发人员更好地理解和解决这一问题。
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