分布式、高并发、云计算关系

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分布式计算在云计算中的作用

本文主要从云计算分布式架构、分布式文件系统、分布式表格系统和分布式计算系统来讲述实现云计算特点的分布式计算。 关键词:云计算分布式计算,GFS,MapReduce,BigTable Abstract This article focuse

并行、分布式、集群、云计算 关系

1. 并行计算(Parallel Computing)   并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多...

理解分布式计算和云计算的基本概念

参考书籍《分布式系统及云计算概论》清华大学出版社 分布式系统是一组自治的计算机集合,通过通信网络相互连接,实现资源共享和协同工作,而呈现给用户的是单个完整的计算机系统。 1. 分布式计算系统 2. ...

分布式计算、云计算与大数据第三章

Socket概述与分类 Socket API最早作为Berkeley Unix操作系统的程序库,出现于20世纪80年代早期,用于提供IPC功能。现在所有主流操作系统都支持Socket API。Socket API是实现进程间通信的第一种编程设施。...

分布式计算、云计算与大数据概论心得理解

分布式计算、云计算与大数据概论心得理解第一章 分布式计算概述分布式计算的概念分布式计算与其相关计算的发展趋势集中计算(单机计算)串行运算与并行运算简介各种计算简介网络计算网格计算分布式计算 第一章 ...

分布式计算、云计算与大数据 第一章

分布式计算、云计算与大数据 第一章分布式计算的概念定义分布式计算的优缺点分布式计算的相关计算形式分布式系统概述分布式系统的定义分布式系统的特征分布式计算的基础技术进程间通信IPC程序接口原型时间同步死锁和...

分布式计算、云计算与大数据

分布式计算 定义: 分布式计算是研究把一个需要非常巨大的计算能力解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机进行处理,最后把各部分的计算结果合并起来得到的最终成果(分而治之)。 分布式...

浅析分布式、集群及高并发

要应对大并发,要实现可用,既需要分布式,也离不开集群。 分布式    将一个大的系统划分为多个业务模块,业务模块分别部署到不同的机器上,各个业务模块之间通过接口进行数据交互。区别分...

云计算分布式计算区别

云计算分布式计算区别 分布式计算是指在一个松散或严格约束条件下使用一个硬件和软件系统处理任务,这个系统包含多个处理器单元或存储单元、多个并发的过程、多个程序。一个程序被分成多个部分,同时在通过网络...

云计算分布式文件系统

云计算分布式文件系统   云计算分布式文件系统(如Google的GFS)是整个云计算的基石,提供上层表格系统所需的可靠和高效的数据存储,假设是: l 容错与自动故障恢复是DNA 整个文件系统由许多廉价计算机组成...

Java知识体系最强总结(2020版)

更新于2019-12-15 10:38:00 本人从事Java开发已多年,平时有记录问题解决方案和总结知识点的习惯,整理了一些有关Java的知识体系,这不是最终版,会不定期的更新。也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹,通过...

分布式和集群区别?什么是云计算平台?分布式的应用场景?

分布式是指将一个业务拆分不同的子...要应对大并发,要实现可用,既需要分布式,也离不开集群。 分布式和集群区别? 分布式 分布式:是指将一个业务拆分不同的子业务,分布在不同的机器上执行。 常用...

分布式计算、并行计算及集群、网格、云计算的区别

并行计算:并行计算是相对于串行计算来说的。... 时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。例如基于CUDA编程。并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能(处

进阶分布式架构:如何应对高并发的用户请求

互联网应用以及云计算的普及,使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻辑,转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。 一个简单的计算处理过程,如果一旦面对大量的用户访问,整个技术挑战就会变得...

性能计算中的并行计算、分布式计算、网格计算和云计算之间的区别与联系

并行计算、分布式计算、网格计算与云计算都属于性能计算(High Performance Computing,HPC)的范畴,主要目的在于对大数据的分析与处理,但它们却存在很多差异。电子海图云服务是基于性能计算的理论技术、通过...

Java高并发高性能分布式框架从无到有微服务架构设计

Java高并发高性能分布式框架从无到有微服务架构设计 39套Java架构师,高级课,微服务,微信支付宝支付,公众号开发,java8新特性,P2P金融项目,程序设计,功能设计,数据库设计,第三方支付,web安全,高并发,高...

科普:并行计算、分布式计算、集群计算和云计算

1. 并行计算(Parallel Computing)   并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多...

并行、分布式、集群、网格和云计算

一、 并行计算(Parallel Computing)  并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多...

云计算分布式计算,网格计算,并行计算

现在把早上看到的云计算分布式计算,网格计算,并行计算的概念对比分析一下。 其实是要了解云计算,但是这几个名字叫得容易把问题搞混。就先从关系最不大的说吧。 并行计算(Parallel Computing) 并行计算或称...

云计算原理与技术

云计算概述 云计算起源 云计算是从网络即计算机、网格计算池发展而来的概念 云计算的定义 目前比较权威的云计算定义是美国国家标准技术研究院NIST提出的,包括一下4点: (1)云计算是一种利用互联网实现...

IT忍者神龟之分布式和集群,云计算平台,分布式

分布式是指将一个业务拆分不同的子业务,分布在不同的机器上执行,集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台计算机,一个云计算平台,就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。...

SpringCloud到分布式,负载均衡,高并发,集群架构师的理论知识

集群、分布式、负载均衡...最近学习了SpringCloud,经常听到分布式,负载均衡,高并发,集群这些概念,我就查阅资料做了一个大总结: 1、Linux集群主要分成三大类( 高可用集群, 负载均衡集群,科学计算集群) 集群是...

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

数据结构基础系列(2):线性表

数据结构课程是计算机类专业的专业基础课程,在IT人才培养中,起着重要的作用。课程按照大学计算机类专业课程大纲的要求,安排教学内容,满足需要系统学习数据结构的人。系列课程包含11个部分,本课为第2部分,线性表的逻辑结构,线性表的顺

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

C语言游戏代码大全

双人贪吃蛇,别踩白方块,玫瑰花,矿井逃生等多种C语言游戏代码等你来实践!

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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