作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近几年，随着云计算、大数据等技术的不断革新和发展，分布式计算也成为一个热门话题。相对于单机计算来说，分布式计算能够将海量的数据进行并行处理，在一定程度上提高了处理效率，同时还可以进行横向扩展，提升系统的容错能力。
由于分布式计算面临各种各样的问题，比如系统可用性问题、性能问题、可靠性问题、容错性问题、一致性问题等等，因此，设计、开发、维护分布式计算框架就显得尤为重要。本系列的文章旨在对分布式计算框架进行全面的剖析，帮助读者理解分布式计算框架的基本原理，掌握分布式计算框架的使用技巧，降低分布式计算框架的开发难度，并且提升分布olate计算框架的质量和效率。
本系列文章包括以下几个方面内容：
- Apache Hadoop - Hadoop 是一个开源的基于 Java 的分布式计算框架，它提供了一整套简单易用的工具和服务，用于存储、处理和分析大型数据集。
- Spark - Spark 是另一种流行的分布式计算框架，它最初被称为 Lightning 项目，最初目标是在内存中运行，后被移植到 Java 和 Scala 上运行，现在已经演进到了更加广泛的应用场景。
- Storm - Storm 是 Twitter 提供的一款开源分布式计算框架，它可以在集群上快速实时处理海量数据，但是它缺少管理功能，需要自己编写应用程序来管理任务调度。
- Flink - Flink 是阿里巴巴团队开源的分布式计算框架，它的性能比较强劲，而且提供了丰富的 API 和数据源接口。
- TensorFlow – Tensorflow 是 Google 提供的一个开源机器学习框架，它使用数据流图（DataFlo