Apache River

说起Apache-River必须说起他的前身，JINI技术，有刚接触JINI的同学会发现，JINI的安装包已经在SUN上找不到了，因为现在Apache-river等同于JINI，它是完全开源的。 一、下载并解压 1）Apache-river下载地址http://river.apache.org/user-doc/releases.html 笔者建议下载2.x.x版本的，官网上说明如下If you

一、配置所有项目 先使用命令 which rotatelogs 找到系统的 rotatelogs 命令的路径。 修改httpd配置文件 vi /etc/httpd/conf/httpd.conf # 找到默认日志存储，注释掉 # 183 ErrorLog "logs/error_log" # 每天单独生成一个日志文件 ErrorLog "| /usr/sbin/rotatelogs logs/

网上找的一个例子，用java实现的，即apache的xml-rpc：   计算类（server的一个服务，当然可以自己写）： package com.xmlrpc.server; public class Calculator { public int add(int i1, int i2) { return i1 + i2; } publ

欢迎访问个人博客 基础 常见命令 //查看apache版本号 apachectl -v //检查apache配置文件是否正确 apachectl -t 环境 OSX yosemite 10.10.4 apache Apache/2.4.10 (Unix) 安装步骤 第一步 sudo vim /etc/apache2/httpd.conf 将前面的#去掉 #LoadModule deflate_

前期准备： linux环境 tomcat多个 apache服务器： httpd-2.4.33.tar.gz http://httpd.apache.org/download.cgi APR apr-1.6.3.tar.gz apr-util-1.6.1.tar.gz pcre-8.42.tar.gz tomcat-connectors-1.2.40-src.tar.gz **在配置mod_jk.c

Apache APR可移植运行库简介(1) Apache APR可移植运行库简介(2) Apache源代码分析

参考：     https://blog.csdn.net/qq_30164225/article/details/54629763     https://blog.csdn.net/River_Crab/article/details/79732131     https://blog.csdn.net/lanwilliam/article/details/77848054 apache编译安

  Apache软件基金会 顶级项目 ▪ ActiveMQ ▪ Ant ▪ Apache HTTP Server ▪ APR ▪ Beehive ▪ Camel ▪ Cassandra ▪ Cayenne ▪ Cocoon ▪ Commons ▪ Derby ▪ Directory ▪ Excalibur ▪ Felix ▪ Forrest ▪ Geronimo ▪ Gump ▪ Hadoop ▪

一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。 MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key，value> 键值

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

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

本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow。目的是帮助开发人员了解重复出现的基本分布式TF概念，例如TF服务器。我们将使用Jupyter Notebook来评估分布式TensorFlow。使用TensorFlow实现分布式计算如下所述 - 第1步 - 为分布式计算导入必需的模块 - 第2步 - 使用一个节点创建TensorFlow集群。让这个节点负责一个名称为“worker”的作业，并在

在介绍GraphX之前，我们需要先了解分布式图计算框架。简言之，分布式图框架就是将大型图的各种操作封装成接口，让分布式存储、并行计算等复杂问题对上层透明，从而使工程师将焦点放在图相关的模型设计和使用上，而不用关心底层的实现细节。 分布式图框架的实现需要考虑两个问题，第一是怎样切分图以更好的计算和保存；第二是采用什么图计算模型。下面分别介绍这两个问题。 1 图切分方式 图的切分总体上说有点切分和边切

主要内容：1.RPC流水线工程,2.RPC 技术选型,3.如何设计 RPC1.RPC流水线工程 ① Client以本地调用的方式调用服务 ② Client Stub接收到调用后，把服务调用相关信息组装成需要网络传输的消息体，并找到服务地址（host:port），对消息进行编码后交给Connector进行发送 ③ Connector通过网络通道发送消息给Acceptor ④ Acceptor接收到消息后交给Server Stub ⑤ Server Stub对消息进行解码，

主要内容：一、从一个新闻门户网站案例引入,二、推算一下你需要分析多少条数据？,三、黄金搭档：分布式存储+分布式计算这篇文章聊一个话题：什么是分布式计算系统？ 一、从一个新闻门户网站案例引入 现在很多同学经常会看到一些名词，比如分布式服务框架，分布式系统，分布式存储系统，分布式消息系统。 但是有些经验尚浅的同学，可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。 如果你要理解啥是分布式计算，就必须先得理解啥是分布式存储，现在我们从一个小例子来引入。 比如说

如何计算大的皮尔逊互相关矩阵( 更新：我读了阿帕奇火花的实现 但对我来说，看起来所有的计算都发生在一个节点上，而不是真正意义上的分布式。 请在这里放一些光。我还尝试在3节点火花群集上执行它，下面是屏幕截图： 正如您从第二张图中看到的，数据在一个节点上被拉起，然后进行计算。我在这里对吗？