Shardingsphere对XA分布式事务的支持ApacheShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由JDBC、Proxy和Sidecar（规划中）这3款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构

一、ElasticsearchElasticsearch是一个基于ApacheLucene的开源的实时分布式搜索和分析引擎。1\.分布式低成本，高可用，高效配置简单，轻松搭建集群，易扩展2\.实时当前索引有3个文档可用!输入图片说明

如果你要利用代码来跑kafka的应用，那你最好先把官网给出的example先在单机环境和分布式环境下跑通，然后再逐步将原有的consumer、producer和broker替换成自己写的代码。所以在阅读这篇文章前你需要具备以下前提：1.简单了解kafka功能，理解kafka的分布式原理2.能在分布式环境下成功运行—topictest。如果你

RMI是什么RMI全称是RemoteMethodInvocation－远程方法调用，JavaRMI在JDK1.1中实现的，其威力就体现在它强大的开发分布式网络应用的能力上，是纯Java的网络分布式应用系统的核心解决方案之一。其实它可以被看作是RPC的Java版本。但是传统RPC并不能很好地应用于分布式对象系统。而JavaRMI则支持存储

什么是算力网络？是一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。“算力网络“是“以网络为中心”的多种融合资源供给网络计算模型，将“新计算”（云计算、边缘计算、泛在计算）的算力，通过“新联接”（无处不在的网络）整合起来，实现算力的灵活按需使用。

spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），

HPC（HighPerformanceComputing）是一种高性能计算技术，它利用大规模并行处理器集群或超级计算机等高性能计算设备，以及高速网络互联技术，实现对大规模数据和复杂计算任务的高效处理和分析。

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