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分布式存储单主、多主和无中心架构的特征与趋势

分布式对象存储和分布式文件系统具有很强烈的对比性 分布式对象存储是key/value的存储模式,以restful访问方式为主,几乎处于扁平化的存储形式,通过地址作为主键,访问、更新的文件对象作为值。文件本身可以分布式分片,但是key/value的访问都是原子性,文件不能追加数据,亦不能随机访问文件的片段,必须整存整取。几乎大多数的互联网web资源访问都适合这种模式,例如:大厂们都云存储OSS。 分布式文件系统不同于对象存储,结构上是目录资源管理的树形层次,主要是以模拟或连接Unix/Linux文件系统为主,分布式文件系统就特别适合在文件块追加数据,或者在文件块中随机找到偏移量,读取一小段数据。 分布式对象存储 PK 分布式文件系统的优劣也很鲜明,前者特别适合海量小文件的快速存与读,因此大多数互联网不太大的照片、文件资源存储都适合分布式对象存储系统;但对于大数据计算过程管理、大文件随机读取和追加,就特别适合分布式文件系统了,像Hadoop的批处理计算底层使用分布式文件系统(HDFS)也是这个原因! 好了,先赘述了一些概念!那么直入主题: 分布式文件系统的发展,master/slave架构...

PageRank 算法-Google 如何给网页排名

在互联网早期,随着网络上的网页逐渐增多,如何从海量网页中检索出我们想要的页面,变得非常的重要。 当时著名的雅虎和其它互联网公司都试图解决这个问题,但都没能有一个很好的解决方案。 直到1998 年前后,两位斯坦福大学的博士生,拉里·佩奇和谢尔盖·布林一起发明了著名的 PageRank 算法,才完美的解决了网页排名的问题。也正是因为这个算法,诞生了伟大的 Google 公司。 (上图中:左为布林,右为佩奇。) 1,PageRank 算法原理 PageRank 算法的核心原理是:在互联网中,如果一个网页被很多其它网页所链接,说明该网页非常的重要,那么它的排名就高。 拉里·佩奇将整个互联网看成一张大的图,每个网站就像一个节点,而每个网页的链接就像一个弧。那么,互联网就可以用一个图或者矩阵来描述。 拉里·佩奇也因该算法在30 岁时当选为美国工程院院士。 假设目前有4 个网页,分别是 A,B,C,D,它们的链接关系如下: 我们规定有两种链: 出链:从自身引出去的链。 入链:从外部引入自身的链。 比如图中的C 网页,有两个入链,一个出链。 PageRank 的思想就是,一个网页的影响力就等于它的所有...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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