ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Kafka目前主要作为一个分布式的发布订阅式的消息系统使用 本资源包括zookeeper 3.8 与 3.7 kafka2.12-3.1.0 版本 有需求的可以下载

【实验要求】 1.在所有集群admin完成JDK 的安装与配置； 2.所有主机上JDK相关命令能够正常使用； 3.完全分布模式中JDK的安装和验证； 【实验环境】 1.五台独立虚拟机 2.主机之间有效的网络连接 3.所有虚拟机已安装Centos7.4操作系统 4.所有虚拟机已完成网络属性配置 5.软件版本： 选用JDK8的131版本，软件包名jdk-8u131-linux-x64.tar.gz 6.集群规划： 将五台主机中的主机1和主机2作为主节点，主机3，主机4，主机5作为其他节点；

采用复仿射描述DG出力和状态变量的不确定性，建立复仿射迭代形式的Ybus高斯区间潮流方程。提出将同类噪声元合并的处理方法，减少迭代过程中增加的噪声元数量，兼顾区间潮流计算的效率和精度。提出从复仿射计算电压幅值区间值和相角区间值的方法。IEEE 33节点系统算例验证了所提方法的有效性和准确性。

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算 。 本篇pdf只是单节点，即本机部署。

为了及时并准确地对新能源监控数据进行采集、存储以及分析,研究了基于云平台的分布式新能源监控数据分析设计,设计了一种基于云平台的Hadoop的新能源系统监控数据并行采集和分布式存储的计算构架,分析了云平台的体系构成,完成了基于HBase数据库的并行数据采集系统的模块设计、基于SCAD系统的结构化数据存储模块设计、基于MapReduce方法的分布式数据处理方案设计,解决了数据量剧增导致的存储空间不足问题以及各级单位数据交互难的问题,实现了电网检测数据的并行写入,提高了数据采集效率以及异构数据的统一存储,研究为实现高效、统一、安全的新能源监控数据的处理系统提供一定借鉴意义。

dfinity共识算法，中文版，包括DKG分布式秘钥等

apache-zookeeper-3.8.0.tar.gz 适用于集群学习的学生或部署的工作人员

包含安装文件和pdf介绍，可以配合mininet使用

WINDOWS2008——DFS分布式文件系统配置步骤 step by step 分布式文件系统（DFS，Distributed File System）使用户更加容易访问和管理物理上跨网络分布的文件。DFS为文件系统提供了单个访问点和一个逻辑树结构，通过DFS，用户在访问文件时不需要知道它们的实际物理位置，即分布在多个服务器上的文件在用户面前就如同在网络的同一个位置。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真