1、基本定义：FDP是一种网络通信时采用的规则和约定。这些规则涉及如何包装、寻址和传输文件，确保数据在复杂的网络环境中安全到达。 功能特点：FDP协议的主要功能包括文件的分割、打包、传输和重组。它将大文件分割成较小的数据块，这些小块数据更容易在网络中传输，同时还能提高传输的可靠性。
2、FDP是分布式数据处理。分布式数据处理是一种处理海量数据的方法，它通过分散存储的数据资源进行协调和共享处理，以解决集中存储与处理存在的性能瓶颈等问题。与传统的集中数据处理不同，分布式数据处理通过多个节点协同工作来完成数据的处理任务，可以大大提高数据处理的速度和效率。
3、FDP，全称为Final Development Permit，其中文意思为“最终开发许可证”。这个术语在英文中广泛用于描述在项目开发的最后阶段，获得的官方许可，确保符合所有规定和标准。它的中文拼音为zuì zhōng kāi fā xǔ kě zhèng，在英语中的流行度达到了5160，表明它在相关领域中较为常见。
DsDcLst的含义是什么？DsDcLst是一种数据处理技术，全称是Distributed Data Collection List。它通常用于分布式系统中的数据处理。其中，Distributed表示分布式，Data Collection表示数据收集，List表示列表。这种技术可以帮助用户将不同节点的数据聚合到一个列表中，并进行统一的处理，提高处理效率和准确性。
DsDcLst是一种数据处理技术，主要用于分布式系统中的数据收集和处理。通过将不同节点的数据聚合到一个列表中，它能够提高处理效率和准确性。在云计算平台中，它可以有效管理和调度虚拟机资源；在分布式数据库系统中，它可以协调不同节点的数据同步和负载均衡，增强系统的稳定性和可靠性。
1、使用函数f将F中的内容分配到N个文件FF…、FN中（可以并行处理）。 对文件FF…、FN进行去重（每个文件并行处理）。 将去重后的文件Fn与历史文件Hn比较，得到新增用户结果Rn（并行处理）。 合并RR…、RN得到当日新增用户（并行处理）。
2、面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问用户，每访问一次，记录一条。
3、大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。
4、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
5、分布式ID的引入是为了应对大数据量和分表后可能出现的ID冲突问题。它保证了全局的唯一性，是互联网企业处理数据增长的必要手段。在分布式ID生成策略方面，可以采用分布式哈希函数或时间戳加分布式序列号等方式。RPC，即远程过程调用，解决了不同服务间高效通信的需求，它简化了服务间的通信过程，提高了效率。
6、总之，相对于其他，你应该会更喜欢序列，Avro和Parquet文件格式；序列文件用于原始和中间存储，Avro和Parquet文件用于处理。
1、SDN，即软件定义网络，通过将网络控制面与数据面分离，实现了网络流量的灵活控制。这一技术由Emulex网络提出，其核心为OpenFlow。 SDN的发展历程与水资源管理类似，经历了从集中式到分布式再到集中式的变化。这种变化反映了资源管理模式的演变，也揭示了集中式与分布式各自的优缺点。
2、分布式到集中式的转变，意味着集中式控制层面必须要解决其不足之处，同时尽量多的发挥出集 中式的优势。对于集中式控制层面而言，控制层面的集中化必然会便于网络管理者管理和配置整个网络，合理的调动网络资源，进一步地优化网络，提高网络有效利用率。同时，利用资源集中化优势，可以更好地实现网络可编程化。
3、难以横向扩展，横向扩展时需要增加新的设备。
4、集中式网络控制：SDN通过集中式的控制平面实现了对整个网络的统一控制。与传统分布式网络控制相比，集中式控制能够更快速地响应网络变化，并简化网络管理流程。 通过开放接口实现网络可编程性：SDN网络的另一个关键特性是开放性，它提供了一套开放的接口标准，允许网络控制软件与网络设备进行交互。
5、SDN的核心在于将分布式控制转变为集中式控制，旨在满足业务需求，提供稳定和灵活的网络架构。它通过编程和软件控制，实现流量动态调整，降低设备负载并优化网络运营。SDN与传统网络架构的区别在于其集中控制和数据平面的分离，以及使用北向和南向API进行通信的三层架构（应用、控制和基础设施）。
分布式一致性算法是确保分布式系统中数据一致性的重要工具，核心目标是确保多个节点的数据值保持同步。这里有几种常见的算法：Paxos、Raft、ZAB和Gossip。Paxos算法通过定时器和Leader选举实现一致性。当没有Leader或Leader失联时，Follower会竞选成为新Leader。
消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。 考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因，如果接口不能保证幂等性，数据的唯一性将很难保证。 eBay 方式的主要思路如下。
异步复制：使用数据复制的异步机制可以提高系统的可用性和性能。数据更改可以被快速接受和处理，而副本的一致性会在后台异步更新。 两阶段提交（2PC）：2PC是一种常见的协议，用于在分布式系统中实现数据一致性。它将多个参与者（节点）进行协调，确保在提交更改之前，所有节点都就更改达成一致意见。
副本复制：在分布式系统中，可以使用副本复制机制来保证数据的一致性。当一个服务写入数据时，可以将数据复制到其他的副本中，确保数据在多个服务之间保持同步。 一致性协议：使用一致性协议可以确保数据在多个服务之间的一致性。
使得受到影响的请求尽可能的少呢？在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法，可以说Consistent Hashing 是分布式系统负载均衡的首选算法。Consistent Hashing算法描述 下面以Memcached中的Consisten Hashing算法为例说明。
因此存在CP、AP两种分布式集群的实现。 CP集群，即满足一致性和分区容错性，如zookpeer AP集群，即满足可用性和分区容错性，如redis-cluster 下面，针对与上述的CP和AP问题，我们展开话题。 对于分布式系统，学习了解多了之后，发现其内在的解决方案基本上都是一样的，所谓万变不离其中。
