.net分布式编程5个基本原则

Jini技术面向网络及分布式计算的特性决定了Jini技术必然与传统的单机系统在许多方面有概念上和实际应用中的差别.如网络的延迟.失败,或者设备的突然撤出,将导致信息的无序和丢失:资源的获得.保存.维护和回收情况更为复杂:不同实体之间通讯和协调工作的可靠性及效率并不像单机系统中那样较为容易地获得保证.因而在 Jini 中以 Java 为基础加入了分布式编程模式,特别是引入了租约.分布式事务和分布式事件. 租约 租约的基本概念是资源只能被使用一段时间,这由租约的持有者(lease holder)和租

分布式编程模型的背景 编程模型是指编程的方法而不是特指某一种编程语言,如面向对象的编程就是一种编程模型.编程模型大致分为两类:命令式编程和声明式编程.前者最典型的是面向过程的编程语言,如C语言:后者与前者差异较大,如常见的SQL语言就是一种典型的声明式语言.   上图是命令式和声明式语言统计文件(表)内行数的具体程序,可以看出两者存在明显的差距.在命令式编程中,会有很多细节,需要告诉程序每一步做什么,中间状态怎么维护以及如何得到最终结果:而声明式编程相对更加简洁,更加注重结果而不考虑过程.  

  明天要回家一个星期了,好好休息下.今天找到别人翻译的Erlang编程手册,值的好好读一遍.     所谓分布式的Erlang应用是运行在一系列Erlang节点组成的网络之上.这样的系统的性质与单一节点上的Erlang系统并没有什么不同.分布式这是个"大词",Erlang从语言原生角度支持分布式编程,相比于java简单不少. 一.分布式机制 下列的BIFs是用于分布式编程:spawn(Node, Mod, Func, Args) 启动远程节点的一个进程 spawn_link(Node

MapReduce与HDFS简介 什么是Hadoop? Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System,并发布了相关论文(可在Google Research的网站上获得: GFS . MapReduce). Doug Cutting和Mike Cafarella在开发搜索引擎Nutch时对这两篇论文做了自己的实现,即同名的MapReduce和HDFS,合起来就是Hadoop. MapReduce的Data flow如下图,原始数据

世界是并发的,我们周围的一切都是异步和事件驱动的.在最近召开的伦敦Qcon大会上,Joe Duffy在他的主题演讲里宣称,未来每一个开发者都需要同并发和云打交道.其中的核心在于通信,它对于并发和分布式系统都至关重要. Duffy曾任微软的语言和编译器工程总监,他认为分布式的就是并发的:本质上就是很多件事在同一时间一起发生.唯一的区别在于,在分布式系统中,事情发生时,彼此相距较远,比如在不同的处理器.服务器或者数据中心.这个差异很重要,尤其对于通信来说.使用内存共享还是采用把时延控制在毫秒级的网络

Hadoop 是一个实现了 MapReduce 计算模型的开源分布式并行编程框架,借助于 Hadoop, 程序员可以轻松地编写分布式并行程序,将其运行于计算机集群上,完成海量数 据的计算.本文将介绍 MapReduce 计算模型,分布式并行计算等基本概念,以及 Hadoop 的安装部署和基本运行方法. Hadoop 简介 Hadoop 是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,由于分布式存储 对于分布式编程来说是必不可少的,这个框架中还包含了一个分布式文件系统 HDFS( Hadoo

WCF安全机制是个非常复杂的问题,因为涉及的知识点较多,所以今天这个文 章,会分析进行WCF安全开发应该了解的哪些知识点.如何查看资料.为了更好 地理解WCF安全相关知识,我把WCF安全机制主要知识点整理为图表.本章以介绍 WCF安全机制的基础概念为主. 要学习WCF安全编程,你应该学习什么首先掌握什么基础知识?很多时候会因 为缺乏系统的安全概念,在进行WCF安全编程开发的时候,遇到很多问题,比如 所证书,这个概念相信很多初学者第一次接触的时候花费了很多时间.我当时在 做WSE安全开发的时候就查

Hadoop 是一个实现了MapReduce 计算模型的开源分布式并行编程框架,借助于 Hadoop, 程序员可以轻松地编写分布式并行程序,将其运行于计算机集群上,完成海量数据的计算.本文将介绍 MapReduce 计算模型,分布式并行计算等基本概念,以及 Hadoop 的安装部署和基本运行方法. Hadoop 简介 Hadoop 是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,由于分布式存储对于分布式编程来说是必不可少的,这个框架中还包含了一个分布式文件系统 HDFS( Hadoop D

MapReduce 是由Google公司开发的一个针对大规模群组中的海量数据处理的分布式编程模型.它实现了两个功能:Map把一个函数应用于集合中的所有成员,然后返回一个基于这个处理的结果集.而Reduce是把从两个或更多个Map中,通过多个线程,进程或者独立系统并行执行处理的结果集进行分类和归纳.Map() 和 Reduce() 两个函数可能会并行运行,即使不是在同一的系统的同一时刻. 微软于2010年12月21日发布了分布式并行计算基础平台--Dryad测试版,成为谷歌MapReduce分布式