知识大全 hadoop分布式与伪分布式能同时在一台机子上实现么

Posted 2022-07-27 知

篇首语：树老根子深，人老骨头硬。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了知识大全 hadoop分布式与伪分布式能同时在一台机子上实现么相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

hadoop分布式与伪分布式能同时在一台机子上实现么？如何实现？

应该可以，因为hadoop的不同就是安装的文件夹不一样，
你启动的时候进入不同的hadoop文件夹执行start-all就可以了

如何实现分布式 java.util.list

传统的方法是：建一张表，字段有article和user。每点击一次，增加一条记录。一个大论坛几天之内记录数就能达到千万条。而没有必要建索引，其他优化的办法，我还想不到，这样的查询别提多慢了。
传统数据库解决不了，那么分布式就该上场了。如果功能特别简单，完全可以不去使用MAPREDUCE和Hbase，自己动手搞一个吧。

如何实现一个zookeeper的分布式锁

1. 利用节点名称的唯一性来实现共享锁
ZooKeeper抽象出来的节点结构是一个和unix文件系统类似的小型的树状的目录结构。ZooKeeper机制规定：同一个目录下只能有一个唯一的文件名。例如：我们在Zookeeper目录/test目录下创建，两个客户端创建一个名为Lock节点，只有一个能够成功。
算法思路: 利用名称唯一性，加锁操作时，只需要所有客户端一起创建/test/Lock节点，只有一个创建成功，成功者获得锁。解锁时，只需删除/test/Lock节点，其余客户端再次进入竞争创建节点，直到所有客户端都获得锁。
基于以上机制，利用节点名称唯一性机制的共享锁算法流程如图所示：
该共享锁实现很符合我们通常多个线程去竞争锁的概念，利用节点名称唯一性的做法简明、可靠。
由上述算法容易看出，由于客户端会同时收到/test/Lock被删除的通知，重新进入竞争创建节点，故存在"惊群现象"。
使用该方法进行测试锁的性能列表如下：
总结这种方案的正确性和可靠性是ZooKeeper机制保证的，实现简单。缺点是会产生“惊群”效应，假如许多客户端在等待一把锁，当锁释放时候所有客户端都被唤醒，仅仅有一个客户端得到锁。
2. 利用临时顺序节点实现共享锁的一般做法
首先介绍一下，Zookeeper中有一种节点叫做顺序节点，故名思议，假如我们在/lock/目录下创建节3个点，ZooKeeper集群会按照提起创建的顺序来创建节点，节点分别为/lock/0000000001、/lock/0000000002、/lock/0000000003。
ZooKeeper中还有一种名为临时节点的节点，临时节点由某个客户端创建，当客户端与ZooKeeper集群断开连接，则开节点自动被删除。
利用上面这两个特性，我们来看下获取实现分布式锁的基本逻辑：
客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的节点，需要注意的是，这里节点的

如何实现分布式缓存技术

分布式缓存系统是为了解决数据库服务器和web服务器之间的瓶颈。
如果一个网站的流量很大，这个瓶颈将会非常明显，每次数据库查询耗费的时间将会非常可观。
对于更新速度不是很快的网站，可以用静态化来避免过多的数据库查询。
对于更新速度以秒计的网站，静态化也不会太理想，可以用缓存系统来构建。
如果只是单台服务器用作缓存，问题不会太复杂，如果有多台服务器用作缓存，就要考虑缓存服务器的负载均衡。

如何实现XA式，非XA式Spring分布式事务

分布式事务是指操作多个数据库之间的事务，在tomcat下是没有分布式事务的，可以借助于第三方Jotm和Automikos实现，下面就写一个使用Jotm实现分布事务的例子，如有不足，请各位大大指点： Dao及实现，先写出一个interface再去实现他

Java Transaction API和XA协议是Spring常用的分布式事务机制，不过你可以选择选择其他的实现方式。理想的实现取决于你的应用程序使用何种资源，你愿意在性能、安全、系统稳健性、数据完整方面做出何种权衡。在这次JavaWorld大会上，来自SpringSource的David Syer跟大家分享了Spring应用的几种事务处理机制、三种XA式、四种非XA式事务协议。
Spring框架支持Java Transaction API（JTA），这样应用就可以脱离Java EE容器，转而利用分布式事务以及XA协议。然而即使有这样的支持，XA开销是昂贵的，不稳定而且笨重不利于管理，不过一些其他的应用可以避免使用XA协议。
为了让大家对所涉及的几种分布式事务有所了解，我会分析七种事务处理模式，并给出具体代码实现。并且从安全或者稳定性入手倒序展示，可以看看从安全、稳定性出发，如何在一般场景下，保障数据高完整性和原子性。当然随着话题的深入，更多的说明以及限制就会出现。模式也可以从运行时开销倒序展示。考虑到所有模式都是结构化或者学术性的，这一点有别于业务模型，因此我不打算展开业务用例分析，仅仅关注每种模式其少部分代码如何工作的。
尽管只有起初的三种模式涉及到 XA协议，不过从性能角度出发，这些模式或许无法满足需求。考虑到这些模式无处不在，我不想做过多地扩展，只是对第一种模式做一个简单的展示。读完此文，你可以了解可以用分布式事务做些什么、不能做什么以及如何、何时避免使用XA，何时必须使用。
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分布式事务以及原子性
分布式事务涉及不止一个事务资源。比如，在关系数据库和消息中间件之间通信的连接器，通常这些资源拥有类似begin()、rollback()、mit()的API。在此，一个事务资源通常是一个工厂产品，这个工厂通常由底层平台提供：以数据库为例，DataSource提供Connection，或者Java Persistence API(JPA)的EntityManager接口；又如Java Message Service(JMS)提供的Session。
一个典型的例子，一个JMS消息触发一次数据库更新。此过程可以分解成一时间线，一个成功的交互顺序是下面这样：
开启消息事务
接受消息
开启数据库事务
更新数据库
提交数据库事务
提交消息事务
如果数据库出错，比如更新时出现诸如违反约束的问题，一个理想的顺序应该是下面这个样子：
开启消息事务
接受消息
开启数据库事务
更新数据库失败
回滚数据库事务
回滚消息事务
在这个案例中，最后的回滚发生后消息返回给中间件，并且在某种程度返回的消息会被其他事务所接收。通常这是件好事，可能你并没有对失败做记录。自动重试处理异常机制超出了本文的范畴。

我们常用的spring 事务配置就是非XA式事务，具体的步骤为先声明一个数据源，然后声明一个transactionManager bean对象。XA式事务一般用于同时对对个数据源进行事务管理，比如在一个事务中，你即对数据库操作，也对jms 消息队列操作。如果其中一...