分布式分析引擎

Flink是一款强大的分布式处理引擎，专为无界和有界数据流设计。其核心特性包括批流一体化处理、精密的状态管理和事件时间支持。Flink不仅支持在各种资源管理框架上运行，还能独立部署在裸机集群上，保证系统稳定运行。在实际应用中，Flink适用于事件驱动的反欺诈系统、实时数据分析和媒体流推荐等场景。

SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎是一款支持SequoiaDB 3.x作为后端数据库的分布式MySQL存储引擎。它将扩展支持多种数据库，如MongoDB和Redis等。为了提升可扩展性和性能，SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎可以替代InnoDB，将用户数据、索引和LOB存储在后端的分布式数据库中。构建时使用boost-1.59.0，源代码来自mysql-5.7.24以及SequoiaDB C++驱动3.0.1。

通过一个自定义的Storm小程序，阐述了在Storm框架下实现单词计数功能的核心逻辑。案例涵盖了数据源、数据处理和结果输出等关键步骤，为理解Storm的整体工作流程提供了一个实践视角。

Redis实现分布式锁 Redis分布式锁是通过设置键值对来实现锁机制，锁的获取和释放都通过原子操作完成，保证了并发环境下锁的安全性。 联锁 联锁是同时获取多个锁，以确保操作的原子性。 秒杀商品测试 秒杀商品场景中，通过分布式锁可以控制并发访问，防止商品超卖。 多线程并发测试 多线程并发测试可以模拟高并发场景，验证分布式锁的性能和稳定性。 Redission锁测试 Redission是一个Java分布式锁框架，提供了基于Redis的分布式锁实现。

本导论介绍分布式算法的基础概念和原理。它涵盖了分布式系统中的同步和异步模型，通信协议和共识算法，以及容错和容错性技术。

大数据技术之Presto Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，用于交互式分析查询，支持的数据量范围从GB到PB级别。Presto的设计初衷是满足像Facebook这样的大型商业数据仓库对交互式分析和处理速度的需求。 Presto适合多种在线数据查询，支持包括Hive、关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储等多种数据源。主要用于响应时间在1秒至数分钟的场景。 Presto架构 Presto的架构是一个分布式系统，包括Coordinator和多个Worker：- Coordinator：负责解析查询语句、执行计划分析，并管理Presto的Worker节点。- Worker：负责执行任务并处理数据。Coordinator还会跟踪每个Worker的活动情况并协调查询的执行。 数据源与Connector 在Presto中，通过Connector访问数据源。Connector是连接Presto和数据源（如Hive、关系数据库）的适配器。Presto内建了多个Connector，包括JMX、System Connector、Hive Connector和TPCH Connector。此外，还有多个第三方Connector可供使用。 Catalog是用于管理数据源metadata的概念。每个Catalog都基于一个特定的Connector。在配置catalog时，必须包含connector.name属性，来指定Catalog使用的Connector。 应用场景与优缺点 Presto适用于交互式分析、数据仓库、报表生成、数据挖掘等应用场景，支持多种数据源集成（如Hive、关系数据库和专有数据存储）。查询语言为SQL，支持select、insert、update、delete等模式。 优点：- 高性能：处理大规模数据时，响应时间短。- 高度扩展性：支持水平扩展，通过增加Worker节点提升数据处理能力。- 灵活性：支持多种数据源与查询模式。 缺点：- 复杂性：架构和实现复杂，需专业运维人员管理。- 限制性：无法用于在线事务处理（OLTP）。

MongoDB 数据库随着需求演变，其分布式架构不断完善。

本指南提供有关 Hadoop 分布式安装的详细说明，包括网络配置、设备规划和配置参数。

步骤： 准备多台机器 安装Hadoop 配置HDFS 配置YARN 验证安装

供您参考。