分布式优化算法 伪分布式的spark/mapreduce是只供用来学习的吗？
伪分布式的spark/mapreduce是只供用来学习的吗？
首先，MapReduce出现得更早。介绍了分布式大数据处理的基本思想。现在我在学习火花。Matei zaharia的毕业论文，即spark的介绍论文，已在CSDN上翻译成中文。
建议先学习MapReduce，主要是了解任务是如何执行的。都在网上。然后，spark学习应该关注于理解spark-to-SQL语句的执行机制。
不同的分布式框架有各自的优势和不同的业务场景。MapReduce可以更好地处理大量ETL服务，而spark则相对更侧重于机器学习。对于企业来说，如果这些业务能够在同一个集群上运行，就可以有效地降低成本。为了让不同的框架同时在同一个集群中运行，最重要的问题是如何分配资源。当没有纱线时，一个相对简单的方法是假设集群中有100台机器。我们将50台机器分配给spark，将其他50台机器分配给MapReduce。这似乎没什么问题。不过，如果我们每天只运行一个小时的MapReduce，其余大部分时间都在运行spark，那么一天就有23个小时，50台机器处于空闲状态，而spark的机器很可能有大量作业在队列中。这显然不是一种非常有效的使用集群的方法。
hadoop完全分布式和伪分布式有什么不同？
首先回答您的问题：
Hadoop完全分布式：由三个或更多物理或虚拟机组件组成的集群。
Hadoop pseudo-distributed:a node
看了以上两点，相信大家已经明白了“在VM中安装更多unbuntu配置完全分布式，然后做实验”是完全可行的。事实上，我们通常也是这样做的。当然，我们可能需要您的计算机CPU和内存来支持您的计划。
一个建议：如果你想开发基于Hadoop的分布式程序，那么伪分布式就足够了。如果你想做很多其他的事情，比如玩cm、oozie和HBase，建议你安装多个虚拟机。
什么叫伪算法？
伪代码是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是使所描述的算法易于用任何编程语言（Pascal、C、Java等）实现。因此，伪代码必须具有结构清晰、代码简单、可读性好、与自然语言相似的特点。它介于自然语言和程序设计语言之间。算法的功能以编程语言的形式表示。
什么是集群，分布式，集中式，伪分布式？
将项目集中部署到同一台机器需要高性能的机器。通常，多台机器用于备份。否则，如果机器崩溃，整个项目将无法运行。雷格：就好像你要盖房子，你的房子是为一个人盖的。如果这个人生病或有事可做，没有合适的人来代替这个人，你就不能盖房子。R 2。分布式项目被分成几个部分，分别在不同的机器上运行。如果您想与集中式相比，您对机器的要求会更低。R 3。集群与集中式和分布式概念完全不同。Rdistribution必须是集群，但集群不一定是分布式的（例如：集中式多机备份）。集群只是一个与机器数量相关的概念。伪分布不是真正的分布。伪分发是把多态机器的任务放在一台机器上运行，例如：淘宝分成多个模块后，一个模块放在一台机器上运行。当多台机器同时运行时，速度很快。在一台机器上运行时，速度慢，多个模块不能并行处理。一个任务必须一个接一个地完成，其他任务只能等待。
分布式存储是什么？
分布式存储是当前互联网流行技术“区块链”的特点之一。它与传统的互联网技术有一些不同。一两个字不清楚。第一种图形是集中式，这是传统互联网数据的存储方式。基于官方服务器，一旦服务器出现故障，数据、信息和数据可能会丢失或泄露。
B图表的第二种类型是去中心化。将会有一些节点。一个节点记录另一个节点生成或存储的信息的价值（如何记录或验证，如果我不是专业编辑，我不敢胡说八道）。这就是所谓的分权和分布式会计。
第三种C图是当前流行的区块链技术架构图。
三个图之间的区别如下：1）服务器个人服务器。个人之间没有直接的联系。需要通过服务器进行个人之间的通信和联系。
2）分散分布式核算，每个人都是中心节点，每个人都不是中心节点。两人互相核实，不想交代。
3）区块链技术，当分散核算和分布式核算串联起来构建一个基本的技术层时，如图C所示
说白了，分布式存储是一种技术，它从一个或多个勇于信息存储的服务器，转变为所有人都是服务器，所有人都参与在信息存储和验证方面。
我是一个间隔集。我希望我的回答能帮助你。
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