MATLAB实现分布式系统中变图拓扑离散时间集中控制方案

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

分布透明性有三个级别，在后面的章节将进一步讨论。集中与自治相结合的控制机制在分布式数据库系统中，数据的共享分为局部共享和全局共享两个层次。局部共享指每个场地上的用户可以共享本地数据库中的数据，完成局部应用；全局共享指系统中的用户可以共享各场地上存储的数据，完成全局应用。控制机制分为集中和自治两个层次：各场地可以自治地管理局部数据库，同时系统设有集中控制机制协调各场地的工作，执行全局管理功能。适当增加数据冗余度可以提高系统的可靠性、可用性和性能改善。在系统设计中，需权衡利弊，选择优化方案。

这本书是关于分布式多智能体系统协作控制的英文原版，提供了Matlab程序的实现。

Apache Hadoop 为用户提供了构建和运行分布式应用程序的平台，无需深入了解底层细节。Hadoop 的核心组件 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）具备高容错性，可在低成本硬件上部署，并提供高吞吐量数据访问，适用于处理海量数据集的应用程序。HDFS 不强制要求遵循 POSIX 标准，支持以流式方式访问文件系统数据。

随着信息技术的迅速发展，特别是城市化进程中视频监控系统的广泛应用，对数据存储的需求日益增加。这些需求不仅表现为数据量急剧增长，还体现在数据处理速度与效率方面。传统的存储方式（如基于IP-SAN的方案）已无法满足当前的需求。提供了一种针对大规模高清视频数据的高性能分布式存储系统。通过逻辑卷结构、两级索引结构和分组策略与互备机制，有效解决了传统存储方案中存在的随机读写、磁盘碎片等问题，提高了系统的可靠性和性能。

分布式计算机系统设计 分布式数据库系统（DDBMS）设计考虑以下因素： 数据分布：DDBMS中数据的物理分布方式，确保高效的数据访问。 程序分布：应用程序的不同组件在不同站点之间的分布情况，影响性能和可靠性。 访问模式：访问数据的模式，可分为静态模式和动态模式，影响数据库设计和查询处理。 知识：用户对访问模式的了解程度，分为完全已知和部分已知。

深入探讨 Hadoop 分布式系统的核心架构及其关键组件。从数据存储到计算处理，详细阐述 Hadoop 如何实现海量数据的有效管理与分析。 核心内容: Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 架构详解，包括数据块存储、NameNode 和 DataNode 角色与交互机制。 深入分析 Hadoop MapReduce 计算模型，阐述其工作原理、数据处理流程以及容错机制。 探讨 Hadoop 生态系统中的重要组件，如 YARN 资源管理、Hive 数据仓库等，展现 Hadoop 生态的丰富性。 目标读者: 希望了解 Hadoop 架构和工作原理的技术人员。 对大数据处理和分布式系统感兴趣的学生和研究人员。

HDFS是大数据的核心组件之一，Hive的数据存储在HDFS中，Mapreduce和Spark的计算数据也存储在HDFS中，HBase的region也在HDFS中。在HDFS shell客户端，我们可以进行上传、删除等多种操作，并管理文件系统。熟练使用HDFS有助于更好地理解和掌握大数据技术。实验的主要目的是掌握HDFS的常用操作和文件系统管理。

这本书详细解释了大数据的概念和分布式系统的设计原理，是初学者学习Hadoop和分布式学习的首选读物。