分布式系统重点
大数据的存储技术
大数据的存储技术随着互联网的快速发展和应用范围的不断扩大，大数据已经成为了互联网时代的主要特征之一。
然而，大数据的存储、处理和分析需要强大的技术支持。
本文将重点讨论大数据的存储技术，包括传统的存储技术和最新的存储技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库和大数据存储平台等。
一、传统的存储技术在大数据存储技术的发展过程中，传统的存储技术总是扮演着重要的角色。
传统的存储技术主要包括关系型数据库和文件系统。
1、关系型数据库关系型数据库是传统的数据库存储技术，它采用表格的方式来存储数据，支持SQL查询语言，具有成熟、稳定、易用等特点。
关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等，它们在企业信息系统和金融系统中得到广泛应用。
然而，关系型数据库在存储大数据时存在着一些问题，比如性能瓶颈、扩展性差、成本高等。
2、文件系统文件系统是用于存储和管理文件的系统软件，它是操作系统的一部分，用于将文件存储到硬盘或其他存储设备上。
常见的文件系统包括NTFS、FAT32、EXT4等。
文件系统广泛应用于个人电脑、服务器和嵌入式系统中，但它在存储大数据时面临着诸多挑战，比如单点故障、扩展性差、性能瓶颈等。
二、分布式文件系统为了解决传统存储技术的问题，分布式文件系统应运而生，它是一种通过网络连接来提供文件服务的分布式系统。
分布式文件系统采用了分布式存储的方式，将数据存储在多台服务器上，并通过网络进行数据访问和管理，具有良好的扩展性、容错性和高性能。
1、HDFSHDFS是Apache Hadoop项目中的分布式文件系统，它是Hadoop生态系统的核心组件之一。
HDFS采用主从架构，包括一个NameNode和多个DataNode，它通过数据块的方式来存储大数据，支持高并发的数据读写和副本数据备份。
HDFS具有良好的扩展性和容错性，是存储大数据的首选技术。
2、GFSGFS（Google File System）是谷歌公司开发的分布式文件系统，用于支持谷歌搜索引擎的大规模数据存储和处理。
DCS系统在化工工艺中的应用
DCS系统在化工工艺中的应用DCS系统（分散控制系统，Distributed Control System）是一种以计算机为核心，采用分布式控制、多机联网的工业自动化控制系统。
它广泛应用于化工工艺中，以提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
本文将重点探讨DCS系统在化工工艺中的应用。
一、DCS系统在生产过程中的优势DCS系统在化工工艺中的应用有许多优势。
首先，DCS系统能够实现对整个生产过程进行集中控制和监控。
通过集中控制，可以实现对各个控制环节的协调配合，提高生产效率。
其次，DCS系统具有较高的可扩展性，可以根据实际生产需求进行扩展和升级。
这样一来，不仅能够适应不断变化的生产需求，还能够降低系统更新的成本。
此外，DCS系统还可以实现远程监控和远程操作，无论何时何地，都能够对生产过程进行实时监控和及时干预，提高工作效率和安全性。
二、DCS系统在化工工艺中的具体应用1. 温度控制在化工生产中，温度是一个重要的参数。
DCS系统可以通过传感器实时采集温度数据，并将数据传输到控制中心进行分析和处理。
通过设定合理的温度控制策略，DCS系统可以实现对温度的准确控制，保证化工过程的稳定性和产品质量。
2. 压力控制化工工艺中，压力是另一个关键指标。
DCS系统可以通过连接压力传感器，实时监测压力变化，并将数据传输到控制中心进行处理。
运用DCS系统，可根据设定的控制算法，实现对压力的精确控制，确保系统的稳定运行。
3. 流量控制在化工过程中，液体或气体的流量也是非常重要的一个参数。
DCS 系统能够通过流量传感器实时监测流量变化，并通过相应的控制策略对流量进行调节。
合理的流量控制有助于提高工艺效率和产品质量。
4. 浓度控制化学反应中，溶液的浓度是一个重要的控制参数。
DCS系统可以通过浓度传感器实时监测溶液浓度的变化，并根据设定的控制算法对浓度进行调节。
通过精确控制浓度，可以提高产品的一致性和合格率。
5. 安全监测化工工艺存在着一定的安全风险，如温度、压力超限等。
分布式计算现状及关键技术研究
分布式计算现状及关键技术研究作者：林青代杰来源：《消费电子·理论版》2013年第05期摘要：分布式计算技术旨在集结互联网中的一些可用闲置资源，利用这些闲置计算机来实现庞大、复杂的计算工程和数据处理工作。
是当今社会信息技术飞速发展的必然产物，是互联网方向的重点研究课题之一，合理、有效的利用分布式计算技术能够降低计算运维成本、合理分配网络闲置资源。
本文从分布式技术的发展现状出发，分析了分布式计算技术存在的优势及不足，并重点分析了分布式计算中的一些关键性技术，对于读者研究分布式计算技术具有一定的理论指导意义。
关键词：分布式计算；发展现状；关键技术中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 10-0047-02一、引言分布式计算技术是当今信息时代发展的重要产物之一，它允许计算机设备同时开启多项服务并通过网络实现多台计算机的数据通信。
分布式计算目前的主要研究领域大致分为分布式计算环境研究和分布式操作系统研究两个方面。
随着互联网技术的广泛应用和发展，目前已逐渐形成以网络数据通信平台为中心的数据传输方案，分布式计算模型因此得到了较大程度的推广。
在近年来的发展和变革中，已逐渐形成以中间件技术、点对点技术、网格化技术以及WEB Service技术为核心的系统化体系结构模型。
以上各项关键技术在长期的应用中得到了用户的认可，也为推进分布式计算技术发展发挥了一定的推动作用。
二、分布式计算技术研究现状分析分布式计算技术是计算机发展过程中产生的一项科学技术，主要工作原理是通过多台计算机的分布式连接实现数据的综合处理，旨在通过多台计算机的强大的工作能力来分解复杂问题，解决一些计算难题。
分布式计算技术的具体特征表现如下：首先，分布式计算能够合理分配计算内容，实现多台计算机共同工作，节约设备成本，提高工作效率。
其中最核心的内容在于能够为计算程序寻找最合适的计算机来完成工作。
目前，计算机领域内关于分布式计算的技术已有数百种之多，但多数并没有密切的联系，这种缺乏系统管理和统一行业规定的技术并不利于日后的广泛发展。
可再生能源发电系统的分布式控制
可再生能源发电系统的分布式控制一、引言可再生能源是当前全球研发的重点之一，不断推进全球低碳经济，实现可持续发展。
在可再生能源中，光伏和风力发电已经成为最为成熟的可再生能源发电方式，同时也具有很大的潜力，其在分布式控制领域的应用也越来越多。
因此，本文将探讨可再生能源发电系统的分布式控制。
二、可再生能源发电系统综合反映可再生能源发电系统的是其结构与工作原理，常见的光伏发电系统主要由光伏电池组成，而风力发电系统则主要由风机组成。
由于分布式控制具有实时性和灵活性，因此越来越多的可再生能源发电系统开始采用分布式控制技术，如各光伏阵列之间、风机控制与动力控制、能量储存电池等。
三、可再生能源发电系统的分布式控制传统的发电系统基本不采用分布式控制，而是采用中心控制方式，这对于小型的发电系统或者单个机组运行久的情况下已经不适用。
因此，可再生能源发电系统需要采用更为先进的分布式控制技术，有效地解决了大型风电场、光伏发电场等应对难度大的问题，保证系统的高效稳定运行。
四、可再生能源发电系统的分布式控制优势1. 抗故障能力强：可在单元控制器失效的情况下，不影响其他单元控制器的工作。
2. 故障诊断方便：可通过算法计算出故障节点，及时响应故障事件。
3. 扩容方便：可以逐步增加系统容量，从而支持更多的用户。
五、可再生能源发电系统的分布式控制技术应用分布式控制技术应用到可再生能源发电系统中的过程，主要包括以下几个步骤：首先确定高层次控制的层次结构和协议，然后在工程方面，需要设计基础以及电子设备的集成，最后在可再生能源发电系统的建设和维护过程中，在各节点之间通过网络通信来实现信息的互通和同步。
六、目前可再生能源发电系统的分布式控制技术存在的问题(1) 运行效率不高，不利于全系统的总体效率；(2) 技术和工艺缺陷很多，需要逐步完善；(3) 信息安全问题一直是分布式控制中需要解决的问题。
七、未来可再生能源发电系统的分布式控制发展方向随着可再生能源的逐渐普及，分布式控制技术必将得到广泛应用，基于云计算等新技术的分布式控制系统将逐步兴起，云平台、大数据的存在为可再生能源发电系统提供了更为广阔和多元化的发展方向。
基于多智能体系统的分布式控制网络研究
基于多智能体系统的分布式控制网络研究多智能体系统是指由多个个体或智能体组成的系统，这些个体能够通过相互交互和协作来共同完成任务。
而分布式控制网络是指利用网络技术实现智能体之间信息传递和协作的网络。
基于多智能体系统的分布式控制网络研究，旨在通过研究多智能体系统的协作行为和网络通信方式，提高系统的性能和效率。
1. 引言多智能体系统的研究已经成为人工智能和控制领域的热点之一，其在机器人、无人驾驶和工业自动化等领域有着广泛的应用。
而分布式控制网络作为多智能体系统的关键技术之一，其研究对于实现智能体之间的协同和共同决策具有重要意义。
本文将从多智能体系统的定义、分布式控制网络的原理以及相关研究现状入手，对基于多智能体系统的分布式控制网络展开深入研究。
2. 多智能体系统的定义和特点多智能体系统是由多个智能体组成的系统，智能体可以是机器人、无人车或者是虚拟实体。
每个智能体通过感知、决策和执行等过程来完成任务，并与其他智能体交互和协作。
多智能体系统具有自组织、自适应和容错性等特点，可以通过合作和竞争等方式来实现集体优化和任务分工。
3. 分布式控制网络的原理和机制分布式控制网络是多智能体系统中智能体之间进行通信和协作的关键技术。
其主要包括通信协议、信息交换、决策方法和控制算法等方面。
在分布式控制网络中，智能体通过传感器获取环境信息并与其他智能体进行通信，然后根据收集到的信息来进行决策和控制动作。
在网络通信方面，常见的方法包括广播、多播和点对点通信等。
在决策和控制方面，可以使用分布式协议、博弈论和机器学习等技术。
4. 基于多智能体系统的分布式控制网络应用基于多智能体系统的分布式控制网络具有广泛的应用前景。
在无人驾驶领域，多智能体系统可以实现车队协同和流量优化，提高交通效率和安全性。
在工业自动化领域，多智能体系统可以实现机器人间的协作和任务分工，提高生产效率和质量。
在环境监测和救援领域，多智能体系统可以实现分布式传感器网络和地震预警系统，提高灾害预警和救援效果。
信息系统分析与设计考试重点
一、信息处理技术结构1、信息收集。
信息收集包括原始数据的收集、信息的分类、编码及向信息存储系统与问题处理系统传送信息等过程。
2、信息存储。
信息系统的信息存储子系统可以分成三大部分：数据库系统、模型库系统和知识库系统。
3、问题处理。
问题处理是针对各级各类管理与业务问题的需要，进行信息查询、检索、分析、计算、综合、提炼、优化、预测、评价等工作。
因此问题处理系统是信息系统的核心是支持管理决策与业务活动成败的关键所在。
4、对话和信息输出。
对话和信息输出是管理者实施决策、驾驭整个企业的业务活动和知识工作者探索、研究、创新的主要手段之一。
5、信息管理机构。
信息管理机构是信息系统管理者的组织机构。
二、信息系统在处理与管理活动有关的信息时可以分为四个层次：1、事务处理2、运作信息处理3、战术信息处理4、战略信息处理三、集中式系统与分布式系统：1信息资源在空间上集中分配的系统称为集中式系统，优点：①信息系统资源集中，管理方便，规范统一②专业人员集中使用，有利于发挥他们的作用，便于组织人员的培训和提高工作③信息资源利用率高④系统安全措施实施方便。
不足之处：①随着系统规模的扩大和功能的提高，集中式系统的复杂性迅速增长，给管理和维护带来困难②对组织变革和技术发展的适应性差，应变能力弱③不利于发挥用户在系统开发维护管理方面的积极性④系统比较脆弱，主机出现故障时可能使整个系统停止工作。
2利用计算机网络把分布在不同地点的计算机硬件软件数据等信息资源联系在一起，服务与一个共同的目标而实现相互通信和资源共享就形成了信息系统的分布式结构，具有分布系统的结构称为分布式系统：优点①可以根据应用需要和存取方便来配置信息资源②有利于发挥用户在系统开发维护和信息资源管理方面积极性和主动性，提高了系统对用户需求变更的适应性和对环境的应变能力③系统扩展方面，增加一个网络节点一般不会影响其他节点的工作，系统建设可以采取逐步扩展网络节点的渐进方式，以合理使用系统开发所需资源④系统的健壮性好，网络上的一个节点出现故障一般不会导致全系统瘫痪。
分布式云数据中心架构及管理关键技术
分布式云数据中心架构及管理关键技术黄峰【摘要】目前业界流行的云计算旨在解决单个云数据中心的问题，而无法解决多个云数据中心之间资源共享、统一管理、提升业务服务质量的问题。
为此，提出了分布式云数据中心( DC2)的概念及架构，并研究了分布式云数据中心的管理及服务的关键技术。
分布式云数据中心能将传统数据中心的分散、分层、异构架构，改为全扁平式、统一资源管理的分布式云数据中心架构，从而将多个不同地域、不同阶段、不同规模的单体云数据中心所有资源，通过逻辑集中进行统一管理、统一运营，最终使云数据中心更高效、更可靠、更绿色。
%At present, the popularized cloud calculation in professional field can solve the issue of individual cloud data center, but cannot solve the issue among multiple cloud data centers, such as resource sharing, unified management, and upgrading the quality of business services. Thus the concept and architecture of distributed cloud data center( DC2 ) is proposed, and the critical technologies for management and services of the distributed cloud data center are researched. The distributed cloud data center can change the traditional data centers with scattered, hierarchical and heterogeneous architectures into distributed cloud data center with a whole flat architecture and unified resource management. The solution proposed makes all the resources in multiple individual cloud data centers located in different regions, different stages, and different scales integrated logically for unified management and operation, to reach the status of higherefficient, more reliable and more environment protection for cloud data center.【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】5页(P1-4,9)【关键词】分布式云数据中心(DC2);数据中心即服务(DCaaS);管理即服务(MaaS);网络即服务(NaaS);存储虚拟化;网络虚拟化【作者】黄峰【作者单位】上海仪电电子集团公司，上海 200233【正文语种】中文【中图分类】TP302+.1Network as a service（NaaS） Storage virtualization Network virtualization 当前，云计算对于IT行业来说是一个巨变，就像用电网代替本地发电机一样。
Hadoop核心概念及入门
Hadoop核⼼概念及⼊门HadoopHadoop背景什么是HADOOPHADOOP是apache旗下的⼀套开源软件平台HADOOP提供利⽤服务器集群，根据⽤户的⾃定义业务逻辑，对海量数据进⾏分布式处理,HADOOP的核⼼组件有:HDFS（分布式⽂件系统）、YARN（运算资源调度系统）、MAPREDUCE（分布式运算编程框架），⼴义上来说，HADOOP通常是指⼀个更⼴泛的概念——HADOOP⽣态圈HADOOP产⽣背景HADOOP最早起源于Nutch。
Nutch的设计⽬标是构建⼀个⼤型的全⽹搜索引擎，包括⽹页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取⽹页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数⼗亿⽹页的存储和索引问题。
2003年、2004年⾕歌发表的两篇论⽂为该问题提供了可⾏的解决⽅案。
——分布式⽂件系统（GFS），可⽤于处理海量⽹页的存储——分布式计算框架MAPREDUCE，可⽤于处理海量⽹页的索引计算问题。
Nutch的开发⼈员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独⽴项⽬HADOOP，到2008年1⽉，HADOOP成为Apache顶级项⽬，迎来了它的快速发展期。
HADOOP在⼤数据、云计算中的位置和关系云计算是分布式计算、并⾏计算、⽹格计算、多核计算、⽹络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联⽹技术融合发展的产物。
借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS（软件即服务）等业务模式，把强⼤的计算能⼒提供给终端⽤户。
现阶段，云计算的两⼤底层⽀撑技术为“虚拟化”和“⼤数据技术”⽽HADOOP则是云计算的PaaS层的解决⽅案之⼀，并不等同于PaaS，更不等同于云计算本⾝。
HADOOP⽣态圈以及各组成部分的简介HDFS：分布式⽂件系统MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架HIVE：基于⼤数据技术（⽂件系统+运算框架）的SQL数据仓库⼯具HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库Oozie：⼯作流调度框架Sqoop：数据导⼊导出⼯具Flume：⽇志数据采集框架分布式系统概述注：由于⼤数据技术领域的各类技术框架基本上都是分布式系统，因此，理解hadoop、storm、spark等技术框架，都需要具备基本的分布式系统概念什么是分布式分布式系统是由⼀组通过⽹络进⾏通信、为了完成共同的任务⽽协调⼯作的计算机节点组成的系统。
分布式光伏2024年工作思路 目标及主要措施
分布式光伏2024年工作思路目标及主要措施分布式光伏发电是指将光伏发电系统分布式地安装在建筑物、公共设施、农田等各种地方，将太阳能转化为电能，以满足当地的用电需求。
随着社会对清洁能源的需求不断增加，分布式光伏发电成为发展的重要方向。
2024年，分布式光伏发电将继续得到重视和推广，为此，我们提出了以下工作思路目标及主要措施。
一、目标1.促进分布式光伏发电的普及和应用2.提高分布式光伏发电系统的效率和可靠性3.加强对分布式光伏发电的政策支持和监管4.推动分布式光伏发电技术的创新和进步二、主要措施1.加强政策支持政府应继续加大对分布式光伏发电的政策支持力度，包括提高补贴标准、简化审批手续、完善监管制度等，以鼓励更多的单位和个人参与分布式光伏发电。
同时，政府还可通过税收优惠、财政补贴等方式，鼓励和支持企业和农户开展分布式光伏项目。
2.提高技术水平通过加大对分布式光伏发电技术研发的投入，提高光伏组件的转换效率，提高光伏发电系统的可靠性和稳定性，降低发电成本。
采用先进的光伏技术，如双面组件、轮回利用系统等，提高发电效率，降低成本。
3.建立健全的管理制度建立完善的分布式光伏发电管理制度，确保分布式光伏发电系统的运行安全和效益。
加强对分布式光伏发电项目的监管，规范项目建设、运营和维护，确保发电系统的安全运行和长期发展。
4.开展示范工程政府可以选择一些重点地区或重点项目，通过建设示范工程，推广分布式光伏发电技术。
在示范工程上，政府可以给予一定的补贴和技术支持，鼓励单位和个人积极参与，并通过示范效应带动更多的分布式光伏发电项目的开展。
5.加强宣传和推广加强对分布式光伏发电的宣传和推广，提高社会公众对分布式光伏发电的认识和理解。
同时，可以组织专家和技术人员，到各地进行宣讲和指导，帮助单位和个人了解分布式光伏发电的优势和应用方法，鼓励更多的单位和个人参与到分布式光伏发电中来。
6.培训和教育加强对分布式光伏发电相关技术的培训和教育，提高我国的分布式光伏发电系统的设计、建设、运行和维护水平。
天翼云高级解决方案架构师认证重点知识点-概述说明以及解释
天翼云高级解决方案架构师认证重点知识点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本文的主题和内容。
本文将讨论关于天翼云高级解决方案架构师认证重点知识点的内容。
作为天翼云高级解决方案架构师，掌握这些重要知识点将有助于提高技术水平和解决实际业务中的问题。
本文将分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将对本文进行概述，介绍文章的结构和目的。
正文部分将详细介绍天翼云高级解决方案架构师认证的重点知识点，并包括知识点一和知识点二两个主要内容。
在结论部分，将对本文进行总结，并对未来的发展进行展望。
通过学习本文，读者将了解天翼云高级解决方案架构师认证的重点知识点，包括但不限于架构设计、云计算技术、运维管理等方面的内容。
这些知识点对于解决实际业务中的问题和提高工作效率至关重要。
所以，阅读本文对于那些正在准备或有意向获得天翼云高级解决方案架构师认证的人员将是非常有益的。
在接下来的部分，将详细介绍天翼云高级解决方案架构师认证的重点知识点。
请继续阅读，了解更多有关这一主题的信息。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应包括对整篇文章的组织和内容安排的介绍。
以下是一个可能的编写方式:文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分，下面对每个部分进行介绍。
引言部分-在引言部分，我们首先对天翼云高级解决方案架构师认证的重要性进行了概述，探讨了为什么认证对于架构师们非常重要。
接着，我们简要介绍了整篇文章的结构和内容安排，以方便读者对文章整体有一个清晰的认识。
正文部分-正文部分是本文的核心部分，主要涵盖了两个关键的知识点。
在知识点一中，我们介绍了天翼云高级解决方案架构师认证的相关要点，包括其背景、目标和认证考试的内容。
接着，我们详细阐述了知识点一中的要点，为读者提供了深入了解天翼云架构师认证所需的重要知识和技能。
在知识点二中，我们继续探讨了天翼云高级解决方案架构师认证的核心知识点。
我们介绍了该认证的详细要求，并提供了一些实际案例来帮助读者更好地理解和应用这些知识点。
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1． 分布式系统是若干独立的计算机的集合，而对用户来说就像单个相关的系统。
2． 分布式系统的目标：可访问性，透明性，开放性，可扩展性。
3． 集群计算系统和网格计算系统的概念和区别：
集群系统中底层的硬件机器是相似的，上面运行的操作系统也是相同的，通过高速的局
域网连接。
网格系统是一些计算机系统的联邦，每个系统属于不同的管理域，它的硬件，软件和网
络拓扑结构也不同。
4． 从逻辑层次说明分布式系统的类型，各自的特点是什么？
集中式和非集中式
集中式即传统的客户服务器模式。服务器实现软件组件的大部分功能，而客户端可以用
简单的通讯访问服务器。
非集中式结构中每个机器的作用的平等的。
混合模式
5． 客户服务器模式分为那几层，结合图2.4，说明这三层结构。举例说明为什么出现这三
层，好处是什么?
分为用户接口层，处理层，数据层。
用户接口层含有和用户直接交互有关的程序，通常在客户端实现，从起初的字符界面到
现在的图形化界面，这个接口层越来越复杂。处理层位于用户接口层和数据层之间，通
常包含应用程序的核心功能，它通常不是通用的，不同的系统的处理层不同。数据层包
含应用程序对实际数据的操作。它要保证数据的完整性和实时性，通常用数据库来实现。
现在常用的数据库是关系数据库和关系-对象数据库。
例如互联网搜索引擎的实现。它含有用户界面，用户可以输入搜索的关键字，然后得到
一个网站页面的列表，这是用户接口层。后台是一个巨大的网页页面的数据库，可以采
用预取和索引技术，这是数据层。而中间的处理层是核心，它接受客户的搜索请求，把
请求转变为一条或多条数据库查询语言，然后把查询结果按照某种算法排序，并且形成
html页面，发送给客户端。
这样分层的好处是实现了分布式的透明性。客户不需要了解中间复杂的计算，他要做的
只是输入关键字，然后就等待查询结果。数据层也是标准的数据库，不需要考虑如何处
理查询结果。
6． 什么是瘦客户端，什么是胖客户端？它们各自的好处是什么？
瘦客户端是处理层和数据层的大部分是放在服务器一端。因为虽然客户端机器能做很多
事情，它们也常常容易出问题。把更多的功能放在客户端使客户端的软件更容易出错，
并且更依赖于客户的底层平台（例如操作系统和资源）。从系统管理的角度来讲，使用
胖客户端不是最优的。实际上，瘦客户端使客户接口更简单，而且是客户感觉性能更好。
胖客户端是指把处理层甚至数据层的一部分放在客户端。这样做服务器负担较轻，响应
比较快。交互性强。
7． 什么是垂直分布和水平分布？各有什么优缺点。
垂直分布是分层的客户服务器模式分布，逻辑上来说，不同的组件分布在不同的机器上。
它的优点是当功能逻辑的和物理的分布在不同的机器上时，每个机器都可以定制，以实
现某些特定的功能。缺点是服务器的负载较重。
水平分布是客户或服务器被物理的分为逻辑上平等的部分，每一部分处理自己完整的数
据集，从而达到负载平衡。每个进程即是客户端，又是服务器，进程的交互式对等的。
它可以分为有结构和无结构两种形态。它的缺点是每台机器都要运行复杂的进程。
8． Chord系统的结构和无层次名字解析。
节点逻辑上组成一个环，关键字是K的数据项被映射到最小的标识符id-k，被称为k的
后继，记为succ(k)。在实际查找数据项的时候，运行在任意节点的应用程序会调用函数
lookup(k)，这个函数会返回succ(k)的地址。然后，应用程序会连接相应的节点，得到数
据的副本。查找不是按照这个环的顺序依次查找，而是在每个节点保存有到达其他节点
的捷径，这样查找可以在O(log(N))的时间复杂度内完成。（N是参与这个覆盖网络的节
点数）。
节点如何加入这个系统。首先要生成一个随机的标示符id。如果标示符空间足够大，并
且生成的随机数足够随机，那么生成的随机数和已经存在的节点标示符相同的概率几乎
为零。然后，这个节点运行lookup(id)，查找这个节点的后继，这个succ(id)的地址就会
被返回。那么，新加入的节点就会联系这个后继和它的前趋，并且插入。当然，系统中
的每个节点都保留它的前趋的信息。最后，现在应该以id为后继的数据从原来的后继中
被转移过去。
节点离开。节点离开很简单。节点id把离开的信息通知它的前趋和后继，然后把他的数
据转移给succ（id）。
9． 非结构化点对点体系结构的主要思想，为什么要引入覆盖网络。
非结构化点对点系统主要依靠构建一个覆盖网络的随机算法。它的主要思想是每一个节
点维护一个邻居列表，但是这张表或多或少是以一种随机的方式构建的。同样，数据项
也是随机分布在节点上的。当一个节点定位某个数据项时，它只能用洪泛法查询整个网
络。
很多非结构化的点对点系统的目标是构建一个很像随机图的覆盖网络。基本的模式是每
个节点维护一张邻居表，理想的状态是每个邻居节点是从现在的节点集中随机的选择
“活的”节点。节点表也被称为部分视图。
10． 为什么要引入超级对等体？引入超级对等体有什么好处？
在非结构化的对等系统中，随着网络的增大，定位数据项就成了问题。因为一个节点只
能使用洪泛法定位数据，在某些情况下洪泛还可能被切断。因此人们考虑利用一些特殊
的节点维护数据的索引或者作为代理服务器缓存一些网页供客户端访问，这些节点就成
了超级对等体。
超级对等体也可以组成对等网络，这样就成了分层的结构。普通对等体作为客户端连接
到超级对等体。它们之间的通信通过超级对等体进行。客户端和超级对等体的关系可以
是固定的，这要求超级对等体的可靠性要高，或者通过备份超级对等体实现可靠性；它
们的关系也可以是可变的，客户端可以选择更好的超级对等体。
引入超级对等体使非结构化的系统具有了某种结构，从而解决了数据定位的问题。
11． BitTorrent的原理。
BitTorrent是点对点的文件下载系统。它的基本思想是当终端用户寻找文件下载时，他可
以从其他用户下载文件的数据块，直到这些数据块能够组成完整的文件。
下载用的.torrent文件含有下载特定的文件需要的信息，通常它指向一个跟踪器。跟踪
器实际是一个服务器，上面记录有保存请求的文件的数据块的活跃节点。一旦确定一个
节点上保存有指定文件的数据块，这个节点立刻成为活跃节点，也就是说，它是被迫帮
助别人。这种强迫性是由一个简单的规则确定的：如果P节点觉察到节点Q下载的数据
多于它上传的数据，P就决定降低它向节点p发送数据的速度。这样节点形成了交易数
据的情形。
12． 拦截器的定义，基本思想和工作流程。
拦截器是一种软件架构，它会中断正常的控制流，并且允许其他代码（特定的应用程序）
执行。