来源公众号：数据与智能

作者 | 吴邪 大数据4年从业经验，目前就职于广州一家互联网公司，负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究

编辑 | gongyouliu

分布式计算是未来的技术发展重点，所以掌握好分布式计算就很重要了，下面我就全面来详解分布式计算@mikechen

本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。

分布式计算定义

分布式计算是一种计算模型，它利用多台计算机（节点），协同工作来完成一个计算任务。

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系统简介

伴随着云计算和微服务架构的普及，Kubernetes（K8s）已逐渐成为现代企业容器化部署和管理的核心平台，然而，随着应用场景的不断复杂，尤其是大规模部署和多租户环境，管理和监控K8s集群也逐渐成为了一大难题。一款可视化的Kubernetes面板能够有效提升运维效率、监控资源使用与资源管理，简化故障排查和增强安全性和合规性。

黑客在渗透工作中，经常会碰到的一个难题，就是目标网站是用Next.js搭建的，扫描器无法扫描出该网站目录。

如下图所示，wappalyzer插件探测到对方网站使用的是Next.js的框架。

如何解决呢这个难题呢？我经常用的工具有以下3个：

1、
https://github.com/rtcatc/Packer-Fuzzer。

形象点比喻，SPark就好比商城的直梯，Storm就好比商场的扶梯

Spark体系中的 Spark Streaming严格意义上属于批处理计算框架，准实时，基于内存的计算框架，性能可以达到秒级，大数据除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，三者可以无缝整合，给系统提供非常高的可扩展性

问题引入

使用storm可以方便的构建一种集群式的数据框架，并通过定义topo来实现业务逻辑。

但使用topo存在一个缺点， topo的处理能力来自于其启动时设置的worker数目，在很多情况下，我们需要能够根据业务压力来调整集群的处理能力，这时候单一的topo就无法解决这个问题了。

为了能够更加灵活的定义处理能力，可以考虑将原有的topo根据业务域进行拆分，做到互不干扰，灵活控制，而且为了能够更加经济的利用处理资源，可以考虑引入worker资源池的概念，达到对资源的充分利用。