后台作为服务端

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应用背景大数据类比小数据，就拿大数据中的开源工具hadoop来讲，它就像数据分析的显微镜。在过去人们常以人为判断数据，而现在，随着科学技术的发展与进步，都以工具判断数据，如hadoop，openstack等等开源工具。当然，大数据也是由小数据来支撑的和聚集的。...近年来，我国发生了许多灾难，同时也造成了很多数据丢失或信息系统严重故障或瘫痪，给广大人民的正常运转以及日常生活带来了直接的影响。关键技术灾备核心技术离不开的就是数据存储技术。数据在灾难过后保存下来，这是否就足够了呢？答案是否定的。还需要信息系统评估和系统重构关键技术，这是体系结构需要研究的内容。灾备技术在未来发展中可在数据存储技术上从围绕着数据存储向围绕着应用服务转变；存储技术由集中式向分布式、虚拟化发展；从孤立专用系统向综合服务系统转变。

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安装libee # tar xzvf libee-0.4.1.tar.gz # cd libee-0.4.1 PKG_CONFIG_PATH参数是添加一个pkgconfig文件的搜索目录。 # ./configure --prefix=/usr CC="gcc -m64" PKG_CONFIG_PATH="/usr/lib64/pkgconfig" --libdir=/usr/lib64 make make install

后台作为服务端

该算法将所有作业进程进入一个队列，队列中顺序为先进先出。在作业调度分配CPU时间片首先分配给队首进程，当时间片完成时，执行中断，把当前队首进程放入队尾，时间片分配给下个队首进程。时间片的确定方法为：如果时间片长则相对短作业会在该时间片内执行结束，如果时间片过短，则较长作业需要多次占用时间片才能完成作业的执行，都会使得等待响应时间会过长。因此建立了两个要求：首先是响应时间，响应时间*时间片，其次是就绪进程数目：要求时间片大小跟数目成反比。

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