㈠ 编程简单的图论DFS题，求pascal标程
先搞一张邻接来01矩阵储存下来，自有向图，搞一个while循环，先判断是否都是零，是就退出，找到入度为零的点（也就是没有点能到你这里的），按序号从小到大输出，在邻接矩阵中，把这个点到他能到的地方都改为0（也就是都到不了了），再把这些入度为零的都输出。
其实说白了就是拓扑排序，再加一个字典序
㈡ C++缂栧啓绋嬪簭 鍏充簬銆愬浘鐨勯亶鍘嗐
閲岄潰澶氫簡鏌ユ壘璺寰勫姛鑳姐
#define t true
#define f false
#include<iostream.h>
struct node//瀹氫箟涓涓缁撴瀯浣滀负鑺傜偣绫诲瀷
{
int data;
bool sign;//鏍囧織浣,鐢ㄦ潵鏍囩ず鏄鍚﹂亶鍘嗚繃
node *next;
};
node* creategraph()//寤虹珛閭绘帴琛锛屽畬鎴愭棤鍚戝浘鐨勮緭鍏
{
int l,m,n;
bool g;
cout<<"璇疯緭鍏ヨ妭鐐规暟: ";
cin>>n;
node *adjacencylist=new node[n+1];//鍔ㄦ佸垎閰嶈妭鐐规暟缁勫唴瀛
adjacencylist[0].data=n;//0鍦板潃瀛樻斁鐨勪负鑺傜偣鏁
adjacencylist[0].next=NULL;
for(int i=1;i<=n;i++)//缁欏悇椤剁偣鍩熻祴鍒濆
{
adjacencylist[i].data=0;
adjacencylist[i].next=NULL;
adjacencylist[i].sign=f;//琛ㄧず鏈閬嶅巻
}
cout<<"璇蜂緷娆¤緭鍏ュ悇鏉¤竟鐨勫嬬偣鍜屽熬鐐:锛堜互0琛ㄧず缁撴潫锛"<<endl;
cin>>l;
if(l!=0)//鍒ゆ柇杈撳叆杈规槸鍚︾粨鏉
g=t;
while(g==t)
{
cin>>m;
if((l>0)&&(l<=n)&&(m>0)&&(m<=n))//鍒ゆ柇杈撳叆椤剁偣鏄鍚︽ｇ‘
{
node *p,*q,*top;
p=(node *)new(node);//鍒嗛厤杈圭殑涓涓椤剁偣鍐呭瓨
p->data=m;
p->next=NULL;
if(adjacencylist[l].next==NULL)//涓烘瘡涓鑺傜偣鍒涘缓閭绘帴閾捐〃
adjacencylist[l].next=p;
else
{
top=adjacencylist[l].next;
while(top->next!=NULL)
top=top->next;
top->next=p;
}
adjacencylist[l].data++;//缁熻￠偦鎺ョ偣鐨勪釜鏁
q=(node *)new(node);//鍒嗛厤杈圭殑鍙︿竴涓椤剁偣鍐呭瓨
q->data=l;
q->next=NULL;
if(adjacencylist[m].next==NULL)//鏋勫缓閭绘帴琛
adjacencylist[m].next=q;
else
{
top=adjacencylist[m].next;
while(top->next!=NULL)
top=top->next;
top->next=q;
}
adjacencylist[m].data++;//缁熻￠偦鎺ョ偣鐨勪釜鏁
}
else
cout<<"杈"<<l<<"--"<<m<<"杈撳叆閿欒锛"<<endl;//閿欒杈撳叆鏍囪瘑
cin>>l;
if(l==0)//杈圭殑杈撳叆缁撴潫
g=f;
}
return adjacencylist;//杩斿洖閭绘帴琛
};
void DepthFirstSearch(node *list)//娣卞害浼樺厛鎼滅储
{
int m,n=list[0].data,k,*a=new int[n];//璁剧疆涓涓鏁扮粍鐢ㄤ簬瀛樻斁鑺傜偣
node *p;
cout<<"閲囩敤娣卞害浼樺厛鎼滅储锛"<<endl;
cout<<"璇疯緭鍏ユ悳绱㈣捣濮嬭妭鐐癸細";
cin>>k;
for(int i=0;i<n;i++)
{
a[i]=k;
list[k].sign=t;
if(i==n-1)
break;
m=0;
while(list[k].sign==t)
{
p=list[k].next;
while(p!=NULL)//鎵惧嚭list[k]閾捐〃涓鐨勬湭閬嶅巻鑺傜偣
{
k=p->data;
p=p->next;
if(list[k].sign==f)
break;
}
m++;
if(list[k].sign!=f)//鍒ゆ柇鏄鍚︽槸p=NULL璺冲嚭while寰鐜鐨
{
if(i<m)//鏃犺妭鐐瑰彲鍥炴函
{
cout<<"璇ュ浘涓洪潪杩為氬浘!"<<endl;
break;
}
else
k=a[i-m]; //鍥炴函
}
}
}
for(i=1;i<=n;i++)//鎭㈠嶅師閭绘帴琛
list[i].sign=f;
cout<<"娣卞害浼樺厛鎼滅储閬嶅巻椤哄簭涓:";
for(i=0;i<n;i++)//杈撳嚭閬嶅巻缁撴灉
cout<<a[i]<<" ";
cout<<endl;
delete a;//閲婃斁鍔ㄦ佹暟缁勫唴瀛
};
void BreadthFirstSearth(node *list)//骞垮害浼樺厛鎼滅储
{
int m,r,k,n=list[0].data,*a=new int[n+1];//璁剧疆鏁扮粍瀛樻斁鑺傜偣
node *p;
cout<<"閲囩敤骞垮害浼樺厛鎼滅储锛"<<endl;
cout<<"璇疯緭鍏ユ悳绱㈣捣濮嬭妭鐐癸細";
cin>>k;
a[0]=n;
a[1]=k;
list[k].sign=t;//鏍囪瘑閬嶅巻鐨勭涓涓鑺傜偣
m=0;
r=1;
while(m!=r)
{
m++;
p=list[a[m]].next;
while(p!=NULL)
{
k=p->data;
if(list[k].sign==f)
{
r++;
a[r]=k;//閬嶅巻鍒扮殑鑺傜偣瀛樺叆鏁扮粍
list[k].sign=t;//鏍囪瘑宸茬粡閬嶅巻杩囩殑鑺傜偣
}
p=p->next;
}
}
for(int i=1;i<=n;i++)//鎭㈠嶅師閭绘帴琛
list[i].sign=f;
cout<<"骞垮害浼樺厛鎼滅储閬嶅巻椤哄簭涓: ";
for(i=1;i<=n;i++)//杈撳嚭閬嶅巻
cout<<a[i]<<" ";
cout<<endl;
delete a;//閲婃斁鍔ㄦ佹暟缁勫唴瀛
};
void PathSearth(node *list)//璺寰勬悳绱
{
int *a,c,d,m,k,n=list[0].data;
cout<<"璇疯緭鍏ヨ捣濮嬬偣锛";
cin>>k;
cout<<"璇疯緭鍏ュ熬鑺傜偣锛";
cin>>c;
cout<<"璇疯緭鍏ヨ佹壘鐨勮矾寰勯暱搴︼細";
cin>>d;
d=d+1;
if(d>n)
cout<<"涓嶅瓨鍦ㄨ繖鏍风殑绠鍗曡矾寰勶紒"<<endl;
else
{
a=new int[d];//鍔ㄦ佸垎閰嶆暟缁勫唴瀛樺瓨鏀捐矾寰勪笂鐨勮妭鐐
for(int i=0;i<d;i++)
a[i]=0;
a[0]=k;
node *p;
int x;
list[a[0]].sign=t;
i=1;
while(a[d-1]!=c)
{
while(i<d)
{
x=1;
p=list[a[i-1]].next;
while(p!=NULL)
{
m=p->data;
if(i==d-1&&m==a[0]&&a[0]==c)//璺寰勫瓨鍦ㄤ笖涓哄洖璺
{
cout<<"璇ヨ矾寰勪负涓鏉″洖璺锛"<<endl;
a[i]=m;
i++;
break;
}
if(list[m].sign==f)
{
if(a[i]!=0)
{
if(x==0)//鏄鍚︿负宸茬粡鍒ゆ柇杩囩殑閿欒璺寰
{
a[i]=m;
list[a[i]].sign=t;//鏍囪瘑璧拌繃鑺傜偣
i++;
break;
}
if(a[i]==m)//璁剧疆閿欒璺寰勬爣璇
x=0;
}
else
{
a[i]=m;
list[a[i]].sign=t;//鏍囪瘑璧拌繃鑺傜偣
i++;
break;
}
}
p=p->next;
}
if(p==NULL)
{
a[i]=0;
i--;//鐢辨よ妭鐐瑰線涓嬬殑璺寰勪笉瀛樺湪,鍥炴函
list[a[i]].sign=f; //杩樺師鏍囪瘑绗
}
if(i==0)//鏃犳硶鍥炴函,璺寰勪笉瀛樺湪,璺冲嚭寰鐜
{
cout<<"涓嶅瓨鍦ㄨ繖鏍风殑绠鍗曡矾寰勶紒"<<endl;
break;
}
}
if(i==0)//鏃犳硶鍥炴函,璺寰勪笉瀛樺湪,璺冲嚭寰鐜
break;
if(a[d-1]!=c)//璺寰勪笉鏄鎵瑕佹壘鐨
{
i--; //鍥炴函
if(i>=0)
list[a[i]].sign=f;//杩樺師鏍囪瘑绗
}
}
if(a[d-1]==c)//鍒ゆ柇璺寰勬槸鍚︽壘鍒板苟杈撳嚭
{
cout<<"浠庤妭鐐"<<k<<"鍒拌妭鐐"<<c<<"鐨勪竴鏉¤矾寰勪负锛";
for(i=0;i<d-1;i++)//杈撳嚭璺寰
cout<<a[i]<<"--> ";
cout<<a[d-1]<<endl;
}
delete a;
}
for(int i=1;i<=n;i++)//鎭㈠嶅師閭绘帴琛
list[i].sign=f;
};
void AdjacencyListDelete(node *list)//閲婃斁閭绘帴琛ㄧ殑绌洪棿
{
node *p,*q;
int n=list[0].data;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
p=list[i].next;
while(p!=NULL)
{
q=p->next;
delete p;//閲婃斁閾捐〃鑺傜偣绌洪棿
p=q;
}
}
delete list;//閲婃斁閭绘帴琛ㄧ┖闂
};
void main()
{
node *list;
list=creategraph();//浠ラ偦鎺ヨ〃鐨勫舰寮忓缓绔嬩竴涓鏃犲悜鍥
char a,b;
cout<<"璇烽夋嫨閬嶅巻鏂规硶锛氾紙d:娣卞害浼樺厛鎼滅储;b:骞垮害浼樺厛鎼滅储锛";
for(int i=1;i<2;i++)
{
cin>>a;
switch(a)
{
case 'd':
case 'D': DepthFirstSearch(list);
cout<<"鏄鍚﹂噰鐢ㄥ箍搴︿紭鍏堟悳绱㈤噸鏂伴亶鍘嗭紵锛坹:鏄;n:鍚︼級";
cin>>b;
if((b=='y')||(b=='Y'))
BreadthFirstSearth(list);
break;
case 'b':
case 'B': BreadthFirstSearth(list);
cout<<"鏄鍚﹂噰鐢ㄦ繁搴︿紭鍏堟悳绱㈤噸鏂伴亶鍘嗭紵锛坹:鏄;n:鍚︼級";
cin>>b;
if((b=='y')||(b=='Y'))
DepthFirstSearch(list);
break;
default: cout<<"杈撳叆閿欒锛佽烽噸鏂拌緭鍏ワ紒"<<endl;
i--;
}
}
while(1)
{
cout<<"鏄鍚︽悳绱㈣矾寰勶紵锛坹:鏄;n:鍚︼級";
cin>>a;
if((a=='y')||(a=='Y'))
PathSearth(list);
else if((a=='n')||(a=='N'))
break;
else
cout<<"杈撳叆閿欒锛"<<endl;
}
AdjacencyListDelete(list);//閲婃斁閭绘帴琛ㄧ┖闂
}
㈢ 作为程序员提高编程能力的几个基础算法
一：快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：
1从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），
2重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
创建一个堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互换
3.把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4.重复步骤2，直到堆的尺寸为1
三：归并排序
归并排序（Mergesort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（DivideandConquer）的一个非常典型的应用。
1.申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
2.设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
3.比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
4.重复步骤3直到某一指针达到序列尾
5.将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
四：二分查找算法
二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。
五：BFPRT(线性查找算法)
BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。
1.将n个元素每5个一组，分成n/5(上界)组。
2.取出每一组的中位数，任意排序方法，比如插入排序。
3.递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数，设为x，偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。
4.用x来分割数组，设小于等于x的个数为k，大于x的个数即为n-k。
5.若i==k，返回x；若i<k，在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。
终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。
六：DFS（深度优先搜索）
深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。
深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。
深度优先遍历图算法步骤：
1.访问顶点v；
2.依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；
3.若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。
上述描述可能比较抽象，举个实例：
DFS在访问图中某一起始顶点v后，由v出发，访问它的任一邻接顶点w1；再从w1出发，访问与w1邻接但还没有访问过的顶点w2；然后再从w2出发，进行类似的访问，…如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点u为止。
接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。
七：BFS(广度优先搜索)
广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。
BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
1.首先将根节点放入队列中。
2.从队列中取出第一个节点，并检验它是否为目标。
如果找到目标，则结束搜寻并回传结果。
否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。
3.若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。
4.重复步骤2。
八：Dijkstra算法
戴克斯特拉算法（Dijkstra’salgorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。
该算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。我们以E表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数w:E→[0,∞]定义。因此，w(u,v)就是从顶点u到顶点v的非负权重（weight）。边的权重可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有V中有顶点s及t，Dijkstra算法可以找到s到t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点s到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。
1.初始时令S=,T=，T中顶点对应的距离值
若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为<V0,Vi>弧上的权值
若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为∞
2.从T中选取一个其距离值为最小的顶点W且不在S中，加入S
3.对其余T中顶点的距离值进行修改：若加进W作中间顶点，从V0到Vi的距离值缩短，则修改此距离值
重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止
九：动态规划算法
动态规划（Dynamicprogramming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。
动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。通常许多子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量：一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。
关于动态规划最经典的问题当属背包问题。
1.最优子结构性质。如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。
2.子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被重复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
十：朴素贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。
朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换言朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。
尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。
通过掌握以上算法，能够帮你迅速提高编程能力，成为一名优秀的程序员。
㈣ 分布式存储是什么
什么是分布式存储系统？
就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上
分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？
分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能
什么是分布式数据存储
定义：
分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连冲闹接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
特点：
1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。
2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。
3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。
分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别
分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。
统一存储和融合存储以及分布式存储的区别
统一存储具体概念：
统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。
基本简介：
统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。
工作方式：
既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配漏行置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，返判哗也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。
分布式存储支持多节点，节点是什么，一个磁盘还是一个主控？
一个节点是存储节点的简称，存储节点一般是一个存储服务器（必然带控制器），服务器之间通过高速网络互连。
现在越来越多的存储服务器使用arm CPU+磁盘阵列节省能耗，提高“容量能耗比”。
分布式文件系统有哪些主要的类别？
分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史：
1、单机文件系统
用于操作系统和应用程序的本地存储。
2、网络文件系统（简称：NAS）
基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。
3、集群文件系统
在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。
4、分布式文件系统
在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。
分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理
神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。
什么是Hadoop分布式文件系统 10分
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通浮计算机网络与节点相连。
Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapRece和Google档案系统的概念类似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。
分布式文件存储系统采用什么方式
一。分布式Session的几种实现方式1.基于数据库的Session共享2.基于NFS共享文件系统3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。6. 基于cookie 进行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常 工作 。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话......
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