在Ubuntu上安装Hadoop完全分布式集群的步骤如下：

1. 配置虚拟机：

   • 设置静态IP地址。
   • 配置主机名（通过/etc/hostname和/etc/hosts）。
   • 关闭防火墙和安全策略。
   • 配置SSH免密登录（每个节点生成密钥并配置认证）。

2. 安装Java JDK：

   
   
   
   sudo apt update
   sudo apt install openjdk-8-jdk

3. 下载并解压Hadoop：

   
   
   
   wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.2.2/hadoop-3.2.2.tar.gz
   sudo tar -xzf hadoop-3.2.2.tar.gz -C /usr/local
   sudo mv /usr/local/hadoop-3.2.2/ /usr/local/hadoop
   sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

4. 配置环境变量：

   
   
   
   echo 'export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop' | sudo tee -a /etc/profile
   echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin' | sudo tee -a /etc/profile
   source /etc/profile

5. 配置Hadoop（修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop目录下的文件）：

   • hadoop-env.sh：设置JAVA_HOME。
   • core-site.xml：配置HDFS的NameNode。
   • hdfs-site.xml：配置DataNode存储路径和副本数量。
   • mapred-site.xml（如果存在，对于MapReduce）。
   • yarn-site.xml：配置YARN资源管理器和节点管理器。
   • workers：列出所有DataNode主机。

6. 格式化NameNode：

   
   
   
   hdfs namenode -format

7. 启动Hadoop守护进程：

   
   
   
   sudo /usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh

8. 检查Hadoop服务：

   • 使用jps命令在各节点上检查运行的Java进程。
   • 浏览器访问NameNode和ResourceManager的Web界面，默认端口是50070和8088。

注意：确保所有节点上的配置一致，并且防火墙和安全策略允许相应的端口通信。

# 集中式日志记录（Kubernetes 集群之前）
apiVersion: logging.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: cluster-logging-intake
spec:
  fluentd:
    baseImage: k8s.gcr.io/fluentd-elasticsearch
    resources:
      limits:
        memory: 200Mi
        cpu: 100m
      requests:
        memory: 100Mi
        cpu: 50m
  logfile:
    storage: 1Gi
 
# 分布式日志记录（Kubernetes 集群内）
apiVersion: logging.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: cluster-logging-distributed
spec:
  logStore: elasticsearch
  elasticsearch:
    node:
      resources:
        limits:
          memory: 1Gi
          cpu: 500m
        requests:
          memory: 1Gi
          cpu: 500m
    config:
      cluster.name: ${ELASTICSEARCH_CLUSTER_NAME}
      node.name: "${POD_NAME}.${POD_NAMESPACE}.svc"
      network.host: 0.0.0.0
      discovery.seed_hosts: ${ELASTICSEARCH_SERVICE_ENDPOINT}
 
# 分布式日志记录（Kubernetes 集群外）
apiVersion: logging.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: cluster-logging-distributed-external
spec:
  logStore: elasticsearch
  elasticsearchConfig:
    clusterName: ${ELASTICSEARCH_CLUSTER_NAME}
    host: ${ELASTICSEARCH_HOST}
    port: ${ELASTICSEARCH_PORT}

这个代码实例展示了如何使用Kubernetes的ClusterLogging资源来定义集中式和分布式日志记录。它演示了如何为Fluentd日志收集器设置资源限制，以及如何为Elasticsearch设置配置选项。代码还展示了如何引用环境变量以便在不同环境中灵活配置。

WeFeShare是一个支持联邦学习的平台，联邦SQL是该平台的一个核心功能，它允许用户在不同的数据源之间进行数据查询和分析。

以下是一个简单的例子，展示如何使用联邦SQL进行分布式数据查询：

-- 创建联邦数据库连接
CREATE FEDERATED LINK link_name
  CONNECT TO 'username' IDENTIFIED BY 'password'
  USING 'jdbc:mysql://remote_host:port/database';
 
-- 使用联邦查询
SELECT * FROM table_name@link_name WHERE condition;

在这个例子中，link_name 是你创建的联邦数据库连接的名称，username 和 password 是远程数据库的登录凭证，remote_host 是远程数据库的地址，port 是数据库服务的端口，database 是远程数据库的名称。table_name 是你想要查询的表的名称，condition 是你的查询条件。

这个查询会在本地和远程数据库上执行，联合这些数据源，为用户提供无缝的数据访问体验。

分布式数据模型的演变通常关联着不同类型的数据库管理系统。

1. OldSQL (传统SQL数据库):

   • 优点: 严格的结构化数据存储，高事务处理能力，复杂查询。
   • 缺点: 扩展困难，单点故障，数据冗余，不适应大数据处理。

2. NoSQL (非关系型数据库):

   • 优点: 分布式处理，可伸缩性，低成本，支持大数据。
   • 缺点: 缺乏事务支持，复杂查询能力有限。

3. NewSQL (新一代SQL数据库):

   • 优点: 结合了SQL和NoSQL的优点，如水平扩展能力和事务支持。
   • 缺点: 还在实验阶段，可能还不完全成熟。

代码示例不适用于此类概述，因为它们涉及到不同数据库系统的具体实现细节，而这些系统的具体实现细节各不相同。不过，可以提供一个概念性的例子来说明NewSQL可能的查询处理方式：

-- 假设我们有一个NewSQL数据库，可以处理分布式事务
 
-- 创建一个分布式事务
BEGIN DISTRIBUTED TRANSACTION;
 
-- 在多个节点上插入数据
INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO orders (id, user_id, product) VALUES (1, 1, 'Book');
 
-- 提交事务
COMMIT;

在这个例子中，NewSQL数据库能够确保users表和orders表的数据插入要么同时成功，要么同时失败，满足ACID事务的要求。这种能力是NoSQL数据库和传统SQL数据库所不具备的。

这个问题描述的是一个涉及Spring Cloud、RabbitMQ、Docker、Redis以及分布式搜索的系统，并且询问关于Spring Cloud微服务技术的系统详解。由于问题描述较为宽泛，并未指出具体的技术点，我将提供一个概览性的回答，涵盖这些关键技术点。

1. Spring Cloud：Spring Cloud为微服务架构提供了非常便捷的工具集，比如服务发现与注册、配置管理、负载均衡、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。
2. RabbitMQ：RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用于通过整个企业中的分布式系统进行异步通信，它支持多种消息协议，如AMQP，MQTT等。
3. Docker：Docker是一个开放源代码的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何机器上。
4. Redis：Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。
5. 分布式搜索：可以使用Elasticsearch或Solr等流行的分布式搜索引擎，它们可以提供强大的搜索功能，并且能够扩展以处理大量数据。

以下是一个简化的Spring Cloud微服务架构示例，包括服务注册与发现、配置中心、API网关和一个简单的服务提供者：

// 配置中心
@EnableConfigServer
@SpringBootApplication
public class ConfigServerApplication {
    // ...
}
 
// API网关
@EnableZuulProxy
@SpringBootApplication
public class ApiGatewayApplication {
    // ...
}
 
// 服务提供者
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class ServiceProviderApplication {
    // ...
}

在这个简化的例子中，我们定义了配置中心、API网关和服务提供者的基本框架。具体的实现细节（如服务注册、配置管理、路由规则定义等）将涉及到更多的配置和代码实现细节。

为了满足需求，你可能还需要进一步实现如服务容器化（使用Docker）、消息队列的集成（使用RabbitMQ）、分布式缓存的使用（使用Redis）、分布式搜索集成等功能。

由于这个问题描述的是一个较高层次的系统概览，因此不可能提供完整的代码实现。实际实现时，开发者需要根据具体的业务需求和技术栈进行详细设计和编码。

# 拉取基础镜像
docker pull ubuntu:18.04
 
# 创建并运行名为"hadoop-base"的容器，以交互模式启动
docker run -it --name hadoop-base ubuntu:18.04 /bin/bash
 
# 在新容器内部执行以下命令安装必要的软件和配置SSH服务
apt-get update && apt-get install -y openssh-server curl vim
 
# 生成SSH密钥对（如果没有的话）并复制公钥到标准位置
if [ ! -f ~/.ssh/id_rsa ]; then
    ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id_rsa -N ''
    cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
fi
 
# 启动SSH服务并设置为开机自启
service ssh start
echo 'ssh-server *22' >> /etc/inetd.conf
 
# 退出容器，提交更改为新镜像
exit
docker commit hadoop-base hadoop-base

以上脚本演示了如何创建一个基础的Ubuntu镜像，并在其中安装必要的软件，配置SSH，以便在Hadoop集群的各个节点之间进行无密码SSH通信。这是在Docker中运行Hadoop集群的一个基本步骤。

以下是一个简化的指导步骤，用于在Ubuntu系统上部署Grafana和Zabbix作为分布式监控系统：

1. 安装Zabbix Server和Database（例如MySQL）。

sudo apt update
sudo apt install -y zabbix-server-mysql zabbix-frontend-php php-mysql

2. 安装并设置MySQL数据库。

sudo apt install -y mysql-server
sudo mysql_secure_installation

3. 创建Zabbix数据库并授权用户。

sudo mysql -uroot -p
CREATE DATABASE zabbix_server CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin;
GRANT ALL PRIVILEGES ON zabbix_server.* TO zabbix@localhost IDENTIFIED BY 'your_password';
FLUSH PRIVILEGES;
exit;

4. 导入初始数据和架构到Zabbix数据库。

zcat /usr/share/doc/zabbix-server-mysql*/create.sql.gz | sudo mysql -uzabbix -p zabbix_server

5. 配置Zabbix server。

编辑 /etc/zabbix/zabbix_server.conf 文件，设置数据库密码等。

DBPassword=your_password

6. 配置PHP for Zabbix frontend。

编辑 /etc/php/7.x/apache2/php.ini 文件，增加时间限制。

max_execution_time = 300
post_max_size = 16M
upload_max_filesize = 2M
max_input_time = 300
memory_limit = 128M

7. 安装和配置Nginx。

sudo apt install -y nginx
sudo systemctl start nginx
sudo systemctl enable nginx

8. 配置Nginx 用于 Zabbix frontend。

创建一个新的配置文件 /etc/nginx/sites-available/zabbix。

server {
    listen 80;
    server_name your_domain.com;
 
    location / {
        root /usr/share/zabbix;
        index index.php;
        try_files $uri $uri/ =404;
    }
 
    location ~ \.php$ {
        root /usr/share/zabbix;
        fastcgi_pass unix:/var/run/php/php7.x-fpm.sock;
        fastcgi_index index.php;
        fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name;
        include fastcgi_params;
    }
}

9. 创建符号链接并重启Nginx。

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/zabbix /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t
sudo systemctl restart nginx

10. 安装和启动Grafana。

wget https://s3-us-west-2.amaz

KairosDB是一个分布式时间序列数据库，它提供了快速、高效的时间序列数据存储和查询功能。以下是一个使用KairosDB的基本Python代码示例，它展示了如何使用kairosdb-client库来添加和查询数据。

首先，确保安装了kairosdb-client库：

pip install kairosdb-client

以下是一个简单的Python脚本，演示了如何使用KairosDB客户端：

from kairosdb_client.client import KairosDBClient
from kairosdb_client.rest.apis.metrics_api import MetricsApi
from kairosdb_client.rest.models.metric import Metric
from kairosdb_client.rest.models.metric_name import MetricName
from kairosdb_client.rest.models.datapoints import DataPoints
from datetime import datetime, timedelta
 
# 初始化KairosDB客户端
client = KairosDBClient("http://localhost:8080")
metrics_api = MetricsApi(client)
 
# 创建一个Metric对象
metric_name = MetricName("my.metric")
data_point = DataPoint(timestamp=datetime.utcnow(), value=123)
metric = Metric(name=metric_name, data_points=[data_point])
 
# 添加数据到KairosDB
metrics_api.create_metric(metric)
 
# 查询数据
start = datetime.utcnow() - timedelta(seconds=30)
end = datetime.utcnow()
response = metrics_api.query(metric_name="my.metric", start_absolute=start, end_absolute=end)
 
# 打印查询结果
print(response.queries)

这段代码首先创建了一个KairosDBClient实例，然后使用MetricsApi添加了一个名为my.metric的数据点，其值为123，时间戳为当前时间。接下来，它查询过去30秒内my.metric的数据。这个简单的例子展示了如何使用KairosDB进行基本的时间序列数据的插入和查询操作。

ShardingSphere 是一款由阿里巴巴开源的强大的分布式数据库中间件。它提供了分库分表、读写分离和分布式事务等功能，可以有效地简化分布式环境下数据库的开发和维护。

以下是一个使用 ShardingSphere 配置分库分表的简单示例：

1. 添加 Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>您的ShardingSphere版本</version>
</dependency>

2. 在 application.yml 中配置 ShardingSphere：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
        username: root
        password:
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
        username: root
        password:
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: order_id
              algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 2}
          key-generator:
            type: SNOWFLAKE
            column: order_id
    props:
      sql:
        show: true

在这个配置中，我们定义了两个数据源 ds0 和 ds1，并且通过 t_order 表的配置指定了分库分表的策略和主键生成策略。

3. 使用 ShardingSphere 进行数据库操作：

@Autowired
private DataSource dataSource;
 
public void insertOrder() throws SQLException {
    try (
        Connection connection = dataSource.getConnection();
        PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT INTO t_order (user_id, order_id) VALUES (?, ?)")
    ) {
        preparedStatement.setInt(1, 10);
        preparedStatement.setInt(2, 1001);
        preparedStatement.executeUpdate();
    }
}

在这段代码中，我们通过自动装配的 DataSource 对象获取数据库连接，并执行插入操作。ShardingSphere 会根据配置将 t_order 表的数据分库分表地插入。

以上是使用 ShardingSphere 进行数据库分库分表操作的一个简单示例。在实际应用中，你可能需要根据具体的数据库环境和需求进行更复杂的配置和编码。

以下是一个简化的Spring Boot Security和JWT整合的示例代码，用于实现无状态的分布式API接口：

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Autowired
    private JwtAuthenticationEntryPoint unauthorizedHandler;
 
    @Autowired
    public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        // 配置自定义的用户DetailsService，用于加载用户详情
    }
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .csrf().disable()
            .exceptionHandling().authenticationEntryPoint(unauthorizedHandler).and()
            .sessionManagement().sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS).and()
            .authorizeRequests()
            .antMatchers("/api/auth/**").permitAll()
            .anyRequest().authenticated();
 
        // 添加JWT filter
        http.addFilterBefore(authenticationJwtTokenFilter(), UsernamePasswordAuthenticationFilter.class);
    }
 
    @Bean
    public AuthenticationJwtTokenFilter authenticationJwtTokenFilter() {
        return new AuthenticationJwtTokenFilter();
    }
}
 
@Component
public class AuthenticationJwtTokenFilter extends OncePerRequestFilter {
 
    @Autowired
    private JwtUserDetailsService jwtUserDetailsService;
    @Autowired
    private JwtTokenUtil jwtTokenUtil;
 
    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain)
        throws ServletException, IOException {
        // 获取token，如果存在，则进行解析和验证
        final String requestTokenHeader = request.getHeader("Authorization");
 
        String username = null;
        String token = null;
        if (requestTokenHeader != null && requestTokenHeader.startsWith("Bearer ")) {
            token = requestTokenHeader.substring(7);
            try {
                username = jwtTokenUtil.getUsernameFromToken(token);
            } catch (IllegalArgumentException e) {
                // 如果解析失败，则会抛出异常，我们会直接返回401状态码
            }
            if (username != null && SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication() == null) {
                // 如果token存在，则从数据库中获取用户信息并验证
                UserDetails userDetails = jwtUserDetailsService.loadUserByUsername(username);
                if (jwtTokenUtil.validateToken(token, userDetails)) {
                    UsernamePasswordAu