tinympi4j 是一款微型的 java 分布式离线计算框架, 实现原理如图：
特性
简单直观, 没有任何学习难度
slave支持多个任务并发/并行执行
使用HTTP协议通信
场景: 找素数/grep/wordcount/超大文件或大量小文件处理
不支持复杂数据类型
没有进度监控，健康监控，无容错功能
例子: 用两台服务器分布式计算找出10000以内的素数
public static void main(String[] args) {
//启动master上的tomcat
final int masterport = 8086;
final String masterurl = "http://192.168.1.100:" + masterport;
TomcatTool.startMasterTomcat(masterport);
//创建任务
final BigTask<Integer> bigtask = BigTask.create(masterurl);
//添加任务到两台计算节点， 请确保计算节点上的 tinympi4j-slave 已启动
//关于计算节点: https://github.com/binaryer/tinympi4j-slave
bigtask.addTask2Slave("http://192.168.1.101:1234", PrimeSplitedtask.class, new Integer[] { 2, 5000 });
bigtask.addTask2Slave("http://192.168.1.102:1234", PrimeSplitedtask.class, new Integer[] { 5001, 10000 });
//等待所有节点执行完毕
final Collection<Integer> resultset = bigtask.executeAndWait();
//打印结果
for (int n : resultset){
//System.out.println(n);
}
}-
会点java，做点web，基本也就是spring全家桶，所以打算自己折腾一个，实现最基本最常用的一些功能。断断续续地终于完成了大部分自己想要的功能。实际项目中使用或许还不太现实，不过也提供了一个去了解框架实现的一个简单的版本，也让大家有动力有思路自己去实现一个，源码请戳github。 IOC IOC很大程度借鉴了Spring,简单的使用 ApplicationContext application
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类型 实现框架 应用场景 批处理 MapReduce 微批处理 Spark Streaming 实时流计算 Storm
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其于职业介绍所、工头、工人、工作模型的分布式计算框架。 职业介绍所有两种，一种是本地职业介绍所，一种是远程职业介绍所。顾名思义，本地职业介绍所就是在当前计算机上的，远程职业介绍所用于连接到远程职业介绍所的。 工人、工头都可以加入到职业介绍所，所以加到本地或远程种业介绍所都是可以的。 在同一个职业介绍所中，具有同样类型的工人、工头和工作都存在的时候，工作就可以被安排下去执行。当然，有两种安排方式，一
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