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分布式系统及云计算基础（陆嘉恒）。

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简介：
通过“分布式系统与云计算概论”（陆嘉恒）这本书，并配合相应的演示文稿（PPT），旨在帮助学生更清晰地掌握该领域的关键概念和最具挑战性的内容。

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  • 分布式系统及云计算导论（陆嘉恒）
    优质
    《分布式系统及云计算导论》由陆嘉恒编写，旨在为读者提供分布式系统与云计算领域的基础知识和最新进展。本书适合计算机专业学生和技术爱好者阅读。 分布式系统与云计算概论（陆嘉恒），配套PPT帮助学生把握课程的重点和难点。
     
  • 分布式及云计算课程设计.pdf
    优质
    《分布式及云计算课程设计》是一本结合理论与实践的教程，旨在帮助学生理解并掌握分布式系统和云计算的核心技术，通过多个项目案例引导读者进行深入学习。 分布式与云计算大作业要求如下： 1. 底层采用 HDFS 存储技术，并将数据存储在 HBase 分布式数据库中，完成数据库及表的设计与创建。 2. 实现对数据的基本操作，包括添加、查询等。 3. 使用 MapReduce 编程模型来实现问题的计算和结果展示。
     
  • Hadoop分布式云端存储系统
    优质
    Hadoop分布式云端存储系统是一种用于处理大规模数据集的开源框架，支持在低成本计算机集群上进行高效的数据存储与计算。 基于SpringMVC+Spring+HBase+Maven搭建的分布式云盘系统。该系统使用Hadoop HDFS作为文件存储系统、HBase作为数据仓库，并采用SpringMVC和Spring框架实现业务逻辑。主要功能模块包括用户注册与登录，我的网盘（包含查看文件列表、多文件上传、创建文件夹、重命名及移动复制下载分享等功能），关注其他用户以及管理收到的分享。 技术栈方面，系统采用了以下组件：Spring MVC 框架用于构建Web层；Spring框架负责业务逻辑处理；Maven项目管理工具进行依赖管理和自动化构建流程。此外还利用了Hadoop HDFS来提供分布式文件存储服务和HBase数据库作为非关系型数据仓库的支撑，并引入openoffice服务、pdf2swf格式转换器以及flexpaper插件等辅助技术以实现特定功能需求。
     
  • 陆丽娜版分布式操作系统课后习题
    优质
    《陆丽娜版分布式操作系统课后习题》是与教材配套的学习辅助资料，包含丰富的练习题和详细的解答，帮助学生深入理解分布式操作系统的原理和技术。 该资源包含了分布式操作系统从第一章到第五章的课后习题题目及答案，由本人阅读书籍并结合网上资料整理而成，希望能对在校学生和老师有所帮助。
     
  • Hadoop分布式云计算课程设计报告
    优质
    本报告详细探讨了基于Hadoop的分布式云计算技术及其应用，通过具体案例分析和实践设计，展示了如何利用该框架进行大数据处理与分析。 这是我课程设计的报告，需要的大神自取哦。哈哈。
     
  • Hadoop分布式大数据系统-云计算与大数据技术.ppt
    优质
    本PPT深入解析Hadoop在分布式大数据环境中的应用，涵盖其核心组件及关键技术，并探讨其在云计算与大数据领域的重要作用。 6.1 Hadoop概述 6.2 HDFS 6.2.1 HDFS文件系统的原型GFS 6.2.2 HDFS文件的基本结构 6.2.3 HDFS的存储过程 6.3 MapReduce编程框架 6.3.1 MapReduce的发展历史 6.3.2 MapReduce的基本工作过程 6.3.3 LISP中的MapReduce 6.3.4 MapReduce的特点 6.4 实现Map/Reduce的C语言实例 6.5 建立Hadoop开发环境 6.5.1 相关准备工作 6.5.2 JDK的安装配置 6.5.3 下载、解压Hadoop， 配置Hadoop环境变量 6.5.4 修改Hadoop配置文件 6.5.5 将配置好的Hadoop文件复制到其他节点 6.5.6 启动、停止Hadoop 6.5.7 在Hadoop系统上运行测试程序WordCount
     
  • 分布式系统及并行计算文献阅读综述
    优质
    本综述全面梳理了分布式系统与并行计算领域的关键文献，探讨其核心技术、发展趋势以及挑战，旨在为研究者和开发者提供深入理解该领域知识的基础。 分布式系统与并行计算文献阅读综述涵盖了Hadoop集群的安装和使用方法，以及MPI（消息传递接口）在并行计算中的应用介绍。
     
  • MIT 6.824 - 分布式系统课程:《分布式系统》
    优质
    《分布式系统》是基于MIT 6.824课程内容编写的教材，深入浅出地讲解了构建和理解大规模分布式系统的原理与实践。 MIT6.824分布式系统分布式计算机系统工程实践实验任务包括： 1. 实验1任务1：实现Map和Reduce功能以统计文件中单词出现的次数。 2. 实验1任务2：分发Map和Reduce任务。 3. 实验1任务3：处理Worker故障。 4. 实验2任务1：Viewservice 论文参考： - MapReduce
     
  • 分布式系统
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    简介：分布式系统是指一组通过网络相互连接、协作完成任务的独立计算机。这类系统能够提供更高效的数据处理能力和更高的可靠性。 MIT 6.824分布式系统项目使用Go语言实现了一种多样化的共识算法——Raft。该项目涵盖了选举、一致性共识以及快照等功能，并基于Raft实现了分布式一致性的K/V存储。此外，还通过配置文件的调整来实现在数据中心内的数据分片迁移，确保在配置变化时能够及时将过期分组中的数据迁移到新的分组中，从而保持数据的一致性。