1、“.....成为了大数据分析处理的主流技术。分布式计算平台论文原稿。文件读取写入过程首先客户端向发出读取或者写入的请求，然后再调用靠性和高容错性的特点。最后详细介绍了的两个核心分布式文件系统和并行计算模型的具体内容。参考文献陈吉荣，乐嘉锦基于生态系统的大数据解决方案综述计算机工程与科学，夏靖波，韦泽鲲，付凯，等云计算中技术研究与应用综述计算机科学，陈玺，马修军，吕欣生态体系安全框架综述信息安全研究，王峰，雷葆华分布式计算平台论文原稿的数据，然后将数据排序，最后将数据按照排序分组，把数据传递给用户编写的函数，函数负责执行。主节点负责监视从节点的执行情况，并且重新执行之前失败的任务。可以运行在任意台计算机上。又被称为任务跟踪器，主要是负责保持和作业跟踪器之间的交互，在分配的块上执行的任务或者的任务......”。

2、“.....然后将这些小的数据集分配给计算机群处理，来进行分布式并行计算，最后使用函数将计算的结果整理和传输给计算机，从而输出开发者所需要的结果。并行计算模型是有个单独运行在主节点上的作业追踪器和多个运行在每个集群从节点上的任务追踪器组成。又被称为作业跟踪器，是运行主节点上的个很重要的进程，是文件起始块的位置。对于每个数据块来说，都会返回存有块备份的的地址给客户端，如果客户端自己就是个名称节点，而且客户端上存有相应数据块的备份时，该名称节点就会直接从本地的数据节点上读取数据。并行计算编程模型是個简便易用的并行计算编程模型，在基础上开发出来的应用程序能够运行在由数以千是个容错性能很高的分布式文件系统，可以被广泛地安置到廉价的计算机器上......”。

3、“.....可以大大提高整个系统的数据吞吐量，因此十分适合于数据集很大的应用场景。分布式计算平台论文原稿。摘要随着计算机技术和互联网产业的发展，数据量呈现出了爆炸式的增长，使人类进入了大数据时代。面对成千上百的或者级别的数据，传统的计算机文件是存放在所在的本地文件系统上。分布式计算平台论文原稿。分布式计算平台的出现解决了大数据并行计算存储管理的问题，普通用户可以在不了解分布式底层细节的情况下来开发分布式程序，可以充分地利用集群的力量来进行海量数据的存储和计算数据并且进行分析。具有高效性可靠性高可扩展性成本低等特点。具体特点总结如下优点如下高可靠性决了大数据并行计算存储管理的问题，普通用户可以在不了解分布式底层细节的情况下来开发分布式程序......”。

4、“.....具有高效性可靠性高可扩展性成本低等特点。具体特点总结如下优点如下高可靠性的存储方式是按位存储，它能处理海量的数据。高效性是以并行的方式工作的，通过并行处理加快处理速度。高容错性，雷葆华分布式文件系统的模型分析电信科学，董新华，李瑞轩，周湾湾，等系统性能优化与功能增强综述计算机研究与发展，。摘要随着计算机技术和互联网产业的发展，数据量呈现出了爆炸式的增长，使人类进入了大数据时代。面对成千上百的或者级别的数据，传统的计算机技术在数据存储和数据分析上已经无法满足人们对数据处理的需求了。为了解决大数据的存储大数据的分析任务，在执行任务的时候，只有个，但是会有很多个。结语本文首先介绍了分布式计算平台的起源，是受共享的关于分布式文件系统开源分布式并行计算框架和个大型分布式数据库的思想启发所研究出来......”。

5、“.....了解到了具分布式计算平台论文原稿的存储方式是按位存储，它能处理海量的数据。高效性是以并行的方式工作的，通过并行处理加快处理速度。高容错性假设计算元素和存储会失败，它产生多个工作数据副本，如果有个副本丢失或者丢失，确保能够针对失败的节点重新分布处理。高扩展性通过在计算机集簇间分配数据进而完成计算任务，通过软件配置，这些集簇能够非常容易扩展到数以千计的节点中。统与数据块的关系。通常集群中只有台计算机上运行着实例。名称节点上存储着的名称空间，对于任何篡改原数据的操作，名称节点都会使用种称为的事务日志来记录下篡改原数据的行为。所有的分布式文件系统的名称空间，其中包括块到文件的映射，文件的属性等都会保存在文件中，的个很重要的进程......”。

6、“.....主要负责处理用户提交代码的后台程序。作业追踪器将首先选择处具体的文件去处理作业，其次将作业切割成个个小的任务，同时将任务进行分配，把它们到所需要的数据所在的子节点上。其中任务是解析每条数据记录，传递给用户所编写的函数并且执行函数，将输入的结果写入到本地磁盘中任务是从任务的执行结果假设计算元素和存储会失败，它产生多个工作数据副本，如果有个副本丢失或者丢失，确保能够针对失败的节点重新分布处理。高扩展性通过在计算机集簇间分配数据进而完成计算任务，通过软件配置，这些集簇能够非常容易扩展到数以千计的节点中。节点主要负责整个分布式文件系统中的接收用户的请求的任务，同时要维护文件系统的目录结构和管理文件系和大数据的管理问题，研究人员开发出了分布式系统平台来解决这些问题......”。

7、“.....是个容错性能很高的分布式文件系统，可以被广泛地安置到廉价的计算机器上，是以流的形式访问写入的大型文件，可以大大提高整个系统的数据吞吐量，因此十分适合于数据集很大的应用场景。分布式计算平台的出现解有高效性高扩展性高可靠性和高容错性的特点。最后详细介绍了的两个核心分布式文件系统和并行计算模型的具体内容。参考文献陈吉荣，乐嘉锦基于生态系统的大数据解决方案综述计算机工程与科学，夏靖波，韦泽鲲，付凯，等云计算中技术研究与应用综述计算机科学，陈玺，马修军，吕欣生态体系安全框架综述信息安全研究，王峰中远程的读取需要输入的数据，然后将数据排序，最后将数据按照排序分组，把数据传递给用户编写的函数，函数负责执行。主节点负责监视从节点的执行情况，并且重新执行之前失败的任务......”。

8、“.....又被称为任务跟踪器，主要是负责保持和作业跟踪器之间的交互，在分配的块上执行的任务或者的分布式计算平台论文原稿数据集后，函数会将待处理的数据集映射成不同的块，然后将这些小的数据集分配给计算机群处理，来进行分布式并行计算，最后使用函数将计算的结果整理和传输给计算机，从而输出开发者所需要的结果。并行计算模型是有个单独运行在主节点上的作业追踪器和多个运行在每个集群从节点上的任务追踪器组成。又被称为作业跟踪器，是运行主节点上来确定文件起始块的位置。对于每个数据块来说，都会返回存有块备份的的地址给客户端，如果客户端自己就是个名称节点，而且客户端上存有相应数据块的备份时，该名称节点就会直接从本地的数据节点上读取数据。并行计算编程模型是個简便易用的并行计算编程模型......”。

9、“.....董新华，李瑞轩，周湾湾，等系统性能优化与功能增强综述计算机研究与发展，。在年公布了部分的分布式文件系统的开源分布式并行计算框架和个大型分布式数据库的思想细节。等人在受到和思想的启发后，用了两年时间实现了和候，只有个，但是会有很多个。结语本文首先介绍了分布式计算平台的起源，是受共享的关于分布式文件系统开源分布式并行计算框架和个大型分布式数据库的思想启发所研究出来，切都是为了解决海量数据的存储计算和分析的问题其次介绍了的整体框架，了解到了具有高效性高扩展性高可并行计算模型的调度器，主要负责处理用户提交代码的后台程序。作业追踪器将首先选择处具体的文件去处理作业，其次将作业切割成个个小的任务，同时将任务进行分配，把它们到所需要的数据所在的子节点上。其中任务是解析每条数据记录......”。