并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算机问题的过程。
云计算是分布式技术+服务化技术+资源隔离+管理技术。虚拟化技术包括：资源虚拟化，统一分配监测资源、向资源池中添加资源。
分布式产品：
Hadoop:HDFS文件系统是一个可扩缩的、容错的、可以在廉价机器上运行的分布式文件系统，是一个NameNode和多个DataNode的结构。除了提供分布式文件存储外，Hadoop还提供基于Map/Reduce的框架，进行按行的并行分析，可以用来查询和计算。
ZooKeeper是Hadoop生态体系中作为协同系统出现的，包括分布式锁，统一命名等。
Paxos:被认为是处理分布式系统消息传递一致性的最好算法。实现领导者选举
启动ZK服务器集群环境后，多个ZK服务器在工作前会选举出一个Leader，若在接下来的工作中这个Leader死了，剩下的ZK被通知，并重新选举，目的是保证数据的一致性。
另外，ZK支持观察的概念，客户端可以在每个znode节点设置一个watch，如果观察的及节点有变更，那么watch就会触发，这个watch所属的客户端将接到一个通知，断开连接时同样也会，也就是说一个ZK服务器可以服务多个客户端。当然也可以多对多。
HBase:需要一个面向键/值的列存储数据库，并可以支持水平扩充。
分布式并行计算模式
HDFS：1、文件量相对不大，文件中间的内容不可以篡改，只能添加到尾部。2、只能对文件进行创建、删除、重命名、修改属性等操作。有数据块、复制因子两个概念。
Hadoop的基础计算框架MapReduce:前提是数据节点之间有高速的网络连接。尽量把数据储存在计算节点上。
1、map映射，把一个问题域中所有的数据在一个或多个节点中转化成key-value值，然后对这些key-value进行map操作，生成零个或者多个新的键值对，最后按key值排序，同样的key排在一起，合并生成一个key-value列表。
2、Reduce(简化)做的收集工作，把map步骤中生成的新的key-value列表按照key值放到一个或者多个节点中编写reduce操作处理归并成一个列表，得到最终的输出结果。
能满足健壮稳定性和高可拓展性的特点，但是处理能力不行
Hbase特点：1、永久保存。2、分布式，数据存储在不同的数据节点上的也是接住了HDFS。3、稀疏的。4、多维度排序的匹配图。
数据量可以很大，可以有很多行
数据维度可以很多，可以有很多列。
Hbase可以在很多台服务器上运行。
Hbase不同之处在于
是NoSQL数据库，不遵从ACID原则，跨表格的join操作是不被支持的，数据可以重复，没有真正意义上的索引，不会出现索引膨胀的问题，可以用普通的硬件，不需要用专业的数据库服务器，Hbase的容错性会解决节点的时效性问题。
Hadoop 核心基础架构：
namenode和datanode，通信协议如下1、每隔3秒，数据节点都会发送心跳信息给namenode,所以namenode会实时知道哪些数据是连线的。2、每个6h,数据节点会发送完整的数据块给namenode.
Hadoop其他组件
资源分配系统YARN
pig编程语言
数据挖掘工具Mahout
专注于数据挖掘的R语言
数据仓库工具Hive
新的框架Spark。
Hadoop ：对海量数据快速存储，分布式计算模型能够对海量数据作出快速计算，性价比高，可以存储结构化或者是非结构化的数据。可以通过添加节点的方式扩展系统，容错率高。
分布式系统上的CAP原理：一致性，数据的一致性，任何一个读操作总是能读取到之前完成的写操作的结果，多点的数据是一致的。可用性。分区容忍性：可靠性，数据会有分离，那么在故障的情况下，分离的系统也能正常运行。
ACID和BASE概念
BA：basically available,基本可用性，系统保证的是任何时候对用户的查询都能返回需要的信息。
S:soft state可变状态，在系统中存储的数据是可能会发生变化的
E:eventtually consistent最终一致性，也就是说在数据更新完成之后，系统存储的数据是一致的。
NoSQL（Not Only SQL）
可以说是一场数据库的革命性运动，解决关系型数据库解决不了的问题，有一个共通点是存储海量的数据，NoSQL没有复杂的关系模式，库中的变是可以拆分的。
文档：一个key-value的存储数据结构
//MongoDB
传统数据库的瓶颈：数据量问题，数据类型的问题，数据处理延时的问题。数据模型变化的问题
数据量问题：分布式计算