Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，主要用于快速，交互式地查询大型数据集。Presto可以处理不同种类的数据源，包括Hive，Cassandra，关系数据库等。

以下是一个简单的Presto查询示例，假设我们有一个名为example的Hive表，它有两列：id和name。

-- 连接到Presto CLI
presto --server localhost:8080
 
-- 执行一个简单的查询
SELECT * FROM example LIMIT 10;

在这个例子中，我们使用Presto CLI连接到运行在localhost的8080端口的Presto服务器，然后执行一个查询来从example表中选择前10行数据。

如果你需要进行更复杂的查询，比如连接多个数据源或者使用特定的函数，Presto同样可以处理。

-- 连接多个数据源
SELECT * FROM hive.default.example e
JOIN cassandra.keyspace.table c ON e.id = c.id;
 
-- 使用特定的函数
SELECT count(DISTINCT id), lower(name) FROM example WHERE id > 100;

在这个例子中，我们展示了如何使用Presto来连接Hive和Cassandra数据源，并且执行了一个包含内连接和外部查询的复杂查询。

在Spring框架中，@Transactional注解用于声明式事务管理，它可以控制事务的传播行为和隔离级别。

1. 事务的传播行为定义了在有事务的情况下方法被调用时，如何处理事务。

@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)

常用的传播行为包括：

• REQUIRED：如果当前存在事务，则加入该事务；如果没有，则创建一个新的事务。
• SUPPORTS：如果当前存在事务，则加入该事务；如果没有，则以非事务的方式运行。
• MANDATORY：使用当前的事务，如果没有则抛出异常。
• REQUIRES\_NEW：创建一个新的事务，如果当前存在事务，则挂起当前事务。
• NOT\_SUPPORTED：以非事务的方式运行，如果当前存在事务，则挂起当前事务。
• NEVER：以非事务的方式运行，如果当前存在事务，则抛出异常。
• NESTED：如果当前存在事务，则在嵌套事务中执行；否则，类似于REQUIRED。

2. 事务的隔离级别定义了并发环境下多个事务之间的可见性和防止的问题。

@Transactional(isolation=Isolation.READ_COMMITTED)

常用的隔离级别包括：

• READ\_UNCOMMITTED
• READ\_COMMITTED
• REPEATABLE\_READ
• SERIALIZABLE

在实际应用中，可以根据业务需求选择合适的传播行为和隔离级别。例如，对于一个在线交易系统，通常会选择SERIALIZABLE隔离级别来保证数据的完整性和一致性。

由于提供的信息较为笼统且涉及到分布式系统的复杂部署，下面我将提供一个简化版的示例，用于说明如何部署openGauss和openLooKeng的基本步骤。

# 部署openGauss分布式数据库
 
1. 准备服务器环境
2. 安装openGauss
3. 配置数据库集群
4. 测试与验证数据库集群
 
# 部署openLooKeng分布式查询引擎
 
1. 准备服务器环境
2. 安装openLooKeng
3. 配置连接到openGauss数据库
4. 运行基本查询测试

这个示例展示了部署openGauss和openLooKeng的基本步骤，但是实际部署会根据具体环境、需求和版本有所不同。在生产环境中，你需要按照官方文档进行详细的部署和配置，并考虑各种潜在的故障点和安全配置。

Celery是一个分布式任务队列，它使得你可以异步地处理大量的任务。Celery通过消息中间件进行通信，比如：RabbitMQ或者Redis。

安装celery：

pip install celery

下面是一个简单的celery使用例子：

# tasks.py
from celery import Celery
 
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
 
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在这个例子中，我们定义了一个名为add的任务，它接受两个参数并返回它们的和。

要运行celery任务，你需要启动celery worker：

celery -A tasks worker --loglevel=info

然后你可以这样调用任务：

from tasks import add
 
result = add.delay(4, 4)
print(result.result)  # 输出: 8

在这个例子中，我们调用了add任务，并且传递了参数4和4，然后我们打印出了返回的结果。

Celery的优势在于它的灵活性和可扩展性。它可以与多种消息中间件集成，并且可以与Django、Flask等web框架无缝集成。

Celery的官方文档非常详细，并且有很多高级特性，如定时任务、异步队列等，值得开发者深入学习和使用。

package main
 
import (
    "fmt"
    "time"
 
    consul "github.com/hashicorp/consul/api"
)
 
// 使用Consul实现分布式信号量
func main() {
    config := consul.DefaultConfig()
    client, err := consul.NewClient(config)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    kv := client.KV()
    semaphore := NewConsulSemaphore(kv, "my-key", 3)
 
    for i := 0; i < 5; i++ {
        go func(i int) {
            if err := semaphore.Acquire(nil, time.Second*10); err != nil {
                fmt.Printf("Goroutine %d failed to acquire semaphore\n", i)
                return
            }
            fmt.Printf("Goroutine %d acquired semaphore\n", i)
            time.Sleep(time.Second * 5)
            semaphore.Release()
            fmt.Printf("Goroutine %d released semaphore\n", i)
        }(i)
    }
 
    // 阻塞主线程，以便goroutine能够运行
    time.Sleep(time.Minute)
}

这个示例代码展示了如何使用Consul KV接口来实现一个简单的分布式信号量。它创建了一个客户端连接到本地Consul代理，然后创建了一个新的ConsulSemaphore实例。接下来，它启动了5个goroutine，每个goroutine尝试获取信号量，并在获取后睡眠一段时间来模拟工作负载。每个goroutine在释放信号量之前和之后都会打印出消息。这个例子演示了如何在分布式系统中使用信号量来控制访问某些资源或者进行同步。

以下是一个简化的SkyWalking单点服务搭建指南，包括下载、配置和启动。

1. 下载SkyWalking oap服务器和UI。

wget https://archive.apache.org/dist/skywalking/<version>/apache-skywalking-apm-<version>.tar.gz
tar -xvf apache-skywalking-apm-<version>.tar.gz
cd apache-skywalking-apm-<version>/

2. 修改配置文件 config/application.yml。

core:
  default:
    # 使用H2内存数据库进行测试，实际部署时可以更改为MySQL等
    storage:
      driver: h2

3. 启动SkyWalking OAP服务和UI服务。

# 启动OAP服务
bin/oapService.sh
# 启动UI服务
bin/webappService.sh

4. 访问SkyWalking UI。

打开浏览器并访问 http://<Your-IP>:8080，你将看到SkyWalking UI界面。

请注意，这个指南假设你有一个可以访问的IP和端口，且没有提及安全设置、持久化存储配置或集群配置。在实际部署中，你需要根据自己的网络环境和需求来配置相应的参数。

这个问题看起来是要求学习者在2个月内掌握7个核心知识点，包括分布式系统、JVM、Java基础、算法和并发编程。由于这个问题的范围非常广，我将提供一个针对并发编程的简化解决方案。

在Java中，并发编程通常涉及到Thread类和并发工具类如Future, Callable, Executor, ExecutorService等。以下是一个简单的线程池的使用示例：

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
 
public class ConcurrentProgrammingExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个固定大小的线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);
 
        // 提交任务
        Future<Integer> futureResult = executorService.submit(new Task());
 
        // 执行其他任务或者处理结果
        // ...
 
        // 获取结果
        Integer result = futureResult.get(); // 这将会阻塞直到任务完成
 
        System.out.println("Result: " + result);
 
        // 关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }
 
    static class Task implements Callable<Integer> {
        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            // 执行耗时的计算或者IO操作
            Thread.sleep(1000); // 模拟耗时操作
            return 123; // 返回结果
        }
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个ExecutorService，用它来执行一个Callable任务。Future对象用于获取异步执行的结果。在实际学习中，你需要深入理解线程安全、死锁、线程池的配置和管理、以及如何处理并发中的异常。

在2个月内掌握这些内容需要大量的实践和理解，并且要有良好的自我学习能力。你可以从Java并发工具类开始，然后逐步深入到线程安全、锁、原子操作、同步工具等高级主题。

记住，实践是最重要的，所以你应该尽可能多地编写并发程序，并在实践中遇到和解决常见的并发问题。同时，阅读JDK文档和其他专家文章也是非常有帮助的。

在Linux环境下搭建FastDFS分布式文件系统，你需要按照以下步骤操作：

1. 安装FastDFS依赖库

sudo apt-install git gcc make
sudo apt-get install libevent-dev

2. 安装FastDFS

git clone https://github.com/happyfish100/fastdfs.git
cd fastdfs/
./make.sh
sudo ./make.sh install

3. 安装FastDFS-nginx模块

git clone https://github.com/happyfish100/fastdfs-nginx-module.git
cd fastdfs-nginx-module/
cp src/mod_fastdfs.conf /etc/fdfs/

编辑/etc/fdfs/mod_fastdfs.conf配置文件，设置FastDFS相关路径。

4. 安装Nginx和nginx-rtmp-module（如果需要实时文件功能）

sudo apt-get install nginx
git clone https://github.com/arut/nginx-rtmp-module.git

5. 配置FastDFS和Nginx

   根据需求编辑FastDFS和Nginx的配置文件，并启动相关服务。

6. 测试

   上传文件到FastDFS，确保可以通过Nginx正确访问。

注意：以上步骤仅提供了基本的FastDFS安装和配置流程，具体配置文件的设置需要根据你的服务器环境和需求进行调整。

在KubeSphere中部署中间件，如Redis、MySQL、MongoDB等，可以通过KubeSphere的图形化界面进行操作。以下是部署Redis的简要步骤：

1. 登录KubeSphere的Web控制台。
2. 在控制台左侧菜单选择“资源管理”下的“服务目录”。
3. 在“服务目录”中，找到并点击“Redis”。
4. 在“Redis”的详情页面，点击“部署”按钮。
5. 在“部署配置”页面，设置Redis的版本、资源配额、参数配置等。
6. 确认配置无误后，点击“下一步”进行部署。
7. 等待部署完成，可以在“Pods”中查看Redis的Pod状态。

这里不提供具体的代码实例，因为部署中间件的过程主要是通过图形界面操作，不需要编写代码。如果需要通过KubeSphere的API或者kubectl进行自动化部署，可以使用相关的API对象定义文件（YAML）进行部署。

分布式session解决方案通常涉及将session存储在一个中心位置，这样无论用户请求被路由到哪个服务器，都可以访问到相同的session数据。一致性哈希算法可以用来在服务器集群中分配和平衡负载。

以下是一个简单的一致性哈希算法实现，用于分配用户的session数据到特定的服务器：

import hashlib
 
class ConsistentHash:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = set()
        self.circle = {}
        
        for server in servers:
            self.add_server(server)
            
    def add_server(self, server):
        server_hash = hash(server)
        self.servers.add(server_hash)
        for i in range(1, 360):  # 假设每个服务器拥有360个虚拟节点
            point = self.hash_value(str(server) + str(i))
            self.circle[point] = server_hash
            
            # 维护circle为有序
            self.circle = dict(sorted(self.circle.items()))
            
    def remove_server(self, server):
        server_hash = hash(server)
        if server_hash in self.servers:
            self.servers.remove(server_hash)
            for point in self.circle.keys():
                if self.circle[point] == server_hash:
                    self.circle.pop(point)
                    
    def lookup(self, key):
        key_hash = self.hash_value(key)
        if not self.circle:
            return None
        
        # 找到大于或等于key_hash的最小circle点
        for point in self.circle:
            if point >= key_hash:
                return self.circle[point]
        
        # 如果没有找到，返回最小的circle点
        return self.circle[min(self.circle.keys())]
    
    def hash_value(self, key):
        return int(hashlib.md5(key.encode('utf-8')).hexdigest(), 16) % (2**32)
 
# 使用示例
consistent_hash = ConsistentHash({'server1', 'server2', 'server3'})
# 假设用户的session是通过用户ID来分配的
user_session = consistent_hash.lookup('user123')
print(f"User session will be stored on server: {user_session}")
 
# 如果服务器集群变化了，可以添加或删除服务器
consistent_hash.add_server('server4')
consistent_hash.remove_server('server1')

这个简单的一致性哈希实现可以帮助你理解分布式session存储和一致性哈希算法的工作原理。在实际应用中，你可能需要考虑更复杂的参数，如虚拟节点的数量、服务器加入和离开时的数据迁移问题等。