topology包含了spout和bolt。

spout负责获取数据，并且将数据发送给bolt，这个过程就是把任务派发到多个节点，bolt则负责对数据进行处理，比如splitbolt负责把每个单词提取出来，countbolt负责单词数量的统计，最后的printbolt将每个结果集tuple打印出来。

我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。

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首先，Docker 的出现一定是因为目前的后端在开发和运维阶段确实需要一种虚拟化技术解决开发环境和生产环境环境一致的问题，通过 Docker 我们可以将程序运行的环境也纳入到版本控制中，排除因为环境造成不同运行结果的可能。但是上述需求虽然推动了虚拟化技术的产生，但是如果没有合适的底层技术支撑，那么我们仍然得不到一个完美的产品。本文剩下的内容会介绍几种 Docker 使用的核心技术，如果我们了解它们的使用方法和原理，就能清楚 Docker 的实现原理。

命名空间 (namespaces) 是 Linux 为我们提供的用于分离进程树、网络接口、挂载点以及进程间通信等资源的方法。在日常使用 Linux 或者 macOS 时，我们并没有运行多个完全分离的服务器的需要，但是如果我们在服务器上启动了多个服务，这些服务其实会相互影响的，每一个服务都能看到其他服务的进程，也可以访问宿主机器上的任意文件，这是很多时候我们都不愿意看到的，我们更希望运行在同一台机器上的不同服务能做到完全隔离，就像运行在多台不同的机器上一样。

Linux 的命名空间机制提供了以下七种不同的命名空间，包括`CLONE_NEWCGROUP`、`CLONE_NEWIPC`、`CLONE_NEWNET`、`CLONE_NEWNS`、`CLONE_NEWPID`、`CLONE_NEWUSER`和`CLONE_NEWUTS`，通过这七个选项我们能在创建新的进程时设置新进程应该在哪些资源上与宿主机器进行隔离。

进程是 Linux 以及现在操作系统中非常重要的概念，它表示一个正在执行的程序，也是在现代分时系统中的一个任务单元。在每一个 *nix 的操作系统上，我们都能够通过`ps`命令打印出当前操作系统中正在执行的进程，比如在 Ubuntu 上，使用该命令就能得到以下的结果：

所有与命名空间的相关的设置都是在上述的两个函数中完成的，Docker 通过命名空间成功完成了与宿主机进程和网络的隔离。

如果 Docker 的容器通过 Linux 的命名空间完成了与宿主机进程的网络隔离，但是却有没有办法通过宿主机的网络与整个互联网相连，就会产生很多限制，所以 Docker 虽然可以通过命名空间创建一个隔离的网络环境，但是 Docker 中的服务仍然需要与外界相连才能发挥作用。

Docker 通过 Linux 的命名空间实现了网络的隔离，又通过 iptables 进行数据包转发，让 Docker 容器能够优雅地为宿主机器或者其他容器提供服务。

整个网络部分的功能都是通过 Docker 拆分出来的 libnetwork 实现的，它提供了一个连接不同容器的实现，同时也能够为应用给出一个能够提供一致的编程接口和网络层抽象的容器网络模型。

虽然我们已经通过 Linux 的命名空间解决了进程和网络隔离的问题，在 Docker 进程中我们已经没有办法访问宿主机器上的其他进程并且限制了网络的访问，但是 Docker 容器中的进程仍然能够访问或者修改宿主机器上的其他目录，这是我们不希望看到的。

在这里不得不简单介绍一下`chroot`（change root），在 Linux 系统中，系统默认的目录就都是以`/`也就是根目录开头的，`chroot`的使用能够改变当前的系统根目录结构，通过改变当前系统的根目录，我们能够限制用户的权利，在新的根目录下并不能够访问旧系统根目录的结构个文件，也就建立了一个与原系统完全隔离的目录结构。

我们通过 Linux 的命名空间为新创建的进程隔离了文件系统、网络并与宿主机器之间的进程相互隔离，但是命名空间并不能够为我们提供物理资源上的隔离，比如 CPU 或者内存，如果在同一台机器上运行了多个对彼此以及宿主机器一无所知的『容器』，这些容器却共同占用了宿主机器的物理资源。

当我们使用 Docker 关闭掉正在运行的容器时，Docker 的子控制组对应的文件夹也会被 Docker 进程移除，Docker 在使用 CGroup 时其实也只是做了一些创建文件夹改变文件内容的文件操作，不过 CGroup 的使用也确实解决了我们限制子容器资源占用的问题，系统管理员能够为多个容器合理的分配资源并且不会出现多个容器互相抢占资源的问题。

Linux 的命名空间和控制组分别解决了不同资源隔离的问题，前者解决了进程、网络以及文件系统的隔离，后者实现了 CPU、内存等资源的隔离，但是在 Docker 中还有另一个非常重要的问题需要解决 - 也就是镜像。

你可以看到这个 busybox 镜像中的目录结构与 Linux 操作系统的根目录中的内容并没有太多的区别，可以说Docker 镜像就是一个文件。

Docker 使用了一系列不同的存储驱动管理镜像内的文件系统并运行容器，这些存储驱动与 Docker 卷（volume）有些不同，存储引擎管理着能够在多个容器之间共享的存储。


UnionFS 其实是一种为 Linux 操作系统设计的用于把多个文件系统『联合』到同一个挂载点的文件系统服务。而 AUFS 即 Advanced UnionFS 其实就是 UnionFS 的升级版，它能够提供更优秀的性能和效率。

上面的这张图片非常好的展示了组装的过程，每一个镜像层都是建立在另一个镜像层之上的，同时所有的镜像层都是只读的，只有每个容器最顶层的容器层才可以被用户直接读写，所有的容器都建立在一些底层服务（Kernel）上，包括命名空间、控制组、rootfs 等等，这种容器的组装方式提供了非常大的灵活性，只读的镜像层通过共享也能够减少磁盘的占用。

AUFS 只是 Docker 使用的存储驱动的一种，除了 AUFS 之外，Docker 还支持了不同的存储驱动，包括`aufs`、`devicemapper`、`overlay2`、`zfs`和`vfs`等等，在最新的 Docker 中，`overlay2`取代了`aufs`成为了推荐的存储驱动，但是在没有`overlay2`驱动的机器上仍然会使用`aufs`作为 Docker 的默认驱动。

作者的这台 Ubuntu 上由于没有`overlay2`存储驱动，所以使用`aufs`作为 Docker 的默认存储驱动。

Docker 目前已经成为了非常主流的技术，已经在很多成熟公司的生产环境中使用，但是 Docker 的核心技术其实已经有很多年的历史了，Linux 命名空间、控制组和 UnionFS 三大技术支撑了目前 Docker 的实现，也是 Docker 能够出现的最重要原因。

下面仔细分析一下这两个过程：

影响一个词(Term)在一篇文档中的重要性主要有两个因素：

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见其名知其意，有倒排索引，对应肯定，有正向索引。

正向索引（forward index），反向索引（inverted index）更熟悉的名字是倒排索引。

有了这个索引系统，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询，比如用户输入查询词“Facebook”，搜索系统查找倒排索引，从中可以读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果，而利用单词频率信息、文档频率信息即可以对这些候选搜索结果进行排序，计算文档和查询的相似性，按照相似性得分由高到低排序输出，此即为搜索系统的部分内部流程，具体实现方案本书第五章会做详细描述。

单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分，它用来维护文档集合中出现过的所有单词的相关信息，同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表，并以此作为后续排序的基础。 对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含几十万甚至上百万的不同单词，能否快速定位某个单词，这直接影响搜索时的响应速度，所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构。

4.1 哈希加链表

* 子网划分

* 无分类

由两部分组成，网络号和主机号，其中不同分类具有不同的网络号长度，并且是固定的。

由于篇幅所限仅能对数据库中一些重要内容进行简单的介绍和总结，文中内容难免有所疏漏，如果对文章内容的有疑问，可以在博客下面评论留言。

1. 区别：

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zookeeper在分布式系统中作为协调员的角色，可应用于Leader选举、分布式锁、配置管理等服务的实现。以下我们从zookeeper供的API、应用场景和监控三方面学习和了解zookeeper（以下简称ZK）。


**_Follower重启投票给自己_**

Follower重启，或者发生网络分区后找不到Leader，会进入LOOKING状态并发起新的一轮投票。