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请问现在有哪些分布式集群框架(Linux系统的)，Hadoop除外，请大神告诉

Answer 1

请问现在有哪些分布式集群框架(Linux系统的)，Hadoop除外，请大神告诉

hadoop是运行的系统要求是 linux。
hadoop 用 java写的分布式 ，处理大数据的框架。
只要思想是 分组合并 思想
分组：比如 有一个大型数据，那么他就会将这个数据按照算法分成多份，每份存储在 奴隶主机上，并且在奴隶主机上进行计算。
合并：将每个机器上的计算结果合并起来 再在一台机器上计算，得到最终结果。
就是mapreduce 算法。

分布式集群中session管理有哪些实现模式

分布式集群中的session，无论是数据库中还是在缓存中，都可以采用集群和集中的方式，但是集群的方式很难保证数据一致性，特别是对于session这种修改频率很高的应用，一不注意就弄成tomcat复制session的广播效应了，要注意。
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分布式集群中的session管理有哪些实现模式

无非就是存放的地方不一样呗，是数据库中还是在缓存中，都可以采用集群和集中的方式，但是集群的方式很难保证数据一致性，特别是对于session这种修改频率很高的应用，一不小心就弄成tomcat复制session的广播效应了

如何在linux中搭建分布式集群

你可在安装上vmware，然后用vmware安装多个系统，这样可以实现你的要求，但是必须每个系统给的内存很小，要不然你的电脑会很卡的。

c++分布式框架有哪些

chubby，zookeeper，hadoop，chubby用的是paxos算法，zookeeper用的是zab，hadoop是用的是mapreduce分布式计算模型

怎么在Windows下的eclipse调试Hadoop2.2.0分布式集群

您好，很高兴为您解答。
package .qin.wordcount;
import java.io.IOException;
import .apache.hadoop.conf.Configuration;
import .apache.hadoop.fs.FileSystem;
import .apache.hadoop.fs.Path;
import .apache.hadoop.io.IntWritable;
import .apache.hadoop.io.LongWritable;
import .apache.hadoop.io.Text;
import .apache.hadoop.mapred.JobConf;
import .apache.hadoop.mapred.YARNRunner;
import .apache.hadoop.mapreduce.Job;
import .apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import .apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import .apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import .apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import .apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import .apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
/***
*
* Hadoop2.2.0完全分布式测试
* 放WordCount的例子
*
* @author qindongliang
*
*
*
* */
public class MyWordCount {
/**
* Mapper
*
* **/
private static class WMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
private IntWritable count=new IntWritable(1);
private Text text=new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String values[]=value.toString().split("#");
System.out.println(values[0]+"========"+values[1]);
count.set(Integer.parseInt(values[1]));
text.set(values[0]);
context.write(text,count);
}
}
/**
* Reducer
*
* **/
private static class WReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text>{
private Text t=new Text();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int count=0;
for(IntWritable i:value){
count+=i.get();
}
t.set(count+"");
context.write(key,t);
}
}
/**
* 改动一
* (1)shell源码里添加checkHadoopHome的路径
* (2)974行，FileUtils里面
* **/
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf=new Configuration();
conf.set("mapreduce.job.jar", "myjob.jar");
conf.set("fs.defaultFS","IP:9000");
conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
conf.set("yarn.resourcemanager.address", "192.168.46.28:8032");
/**Job任务**/
Job job=new Job(conf, "tesordcount");废弃此API
Job job=Job.getInstance(conf, "new api");
job.setJarByClass(MyWordCount.class);
System.out.println("模式： "+conf.get("mapreduce.jobtracker.address"));;
job.setCombinerClass(PCombine.class);
job.setNumReduceTasks(3);设置为3
job.setMapperClass(WMapper.class);
job.setReducerClass(WReducer.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
String path="hdfs:192.168.46.28:9000/qin/output";
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
Path p=new Path(path);
if(fs.exists(p)){
fs.delete(p, true);
System.out.println("输出路径存在，已删除！");
}
FileInputFormat.setInputPaths(job, "hdfs:192.168.46.28:9000/qin/input");
FileOutputFormat.setOutputPath(job,p );
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
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看这个教程：:imooo./windows/windows/1330494.htm
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