分布式调度 作业高可用 任务分片执行。另外，还有其他的一些框架，可以对比使用。比如TBSchedule是阿里巴巴开源的分布式调度框架，完全由java实现，目前被应用于淘宝，阿里巴巴，支付宝，京东， 汽车 之家等。大众点评开源的xxl-job，也是应用比较广泛的分布式调度任务。
执行器AppName：（在admin后台配置的AppName） 执行器心跳注册分组依据；为空则关闭自动注册，同一个执行器集群内AppName需要保持一致；调度中心根据该配置动态发现不同集群的在线执行器列表。
Scheduler ：任务调度器，是执行任务调度的控制器。本质上是一个计划调度容器，注册了全部Trigger和对应的JobDetail， 使用线程池作为任务运行的基础组件，提高任务执行效率。 （2） Trigger ：触发器，用于定义任务调度的时间规则，告诉任务调度器什么时候触发任务，其中CronTrigger是基于cron表达式构建的功能强大的触发器。
表文件在jar包的org.quartz.impl.jdbcjobstore，可根据数据库类型选择不同的数据库文件；quartz也提供了数据库方面的任务配置及集群下的任务处理；XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。
java 已有的实现任务调度的主流工具如下：为什么需要重新实现一个任务调度框架呢？老马的日常开发中，简单的调度任务会使用 jdk 中的 ScheduledExecutor 实现。当涉及到 cron 表达式时，一般会使用 quartz，毕竟老牌调度框架，功能非常完善。
调度器通常采用时间轮算法来找到待执行任务，并通过不同的优化策略提高效率。选择合适的框架时，要综合考虑成熟度、稳定性和社区支持，如XXL-JOB和Elastic-Job。Austin系统的实战应用/ 在实际项目中，如我所开发的消息推送平台Austin，我们需依赖分布式定时任务框架实现动态消息模板发送功能。
1、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。
2、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。
3、分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类：传统的C/S模型。如HTTP/FTP/SMTP/POP/DBMS等服务器。
4、大数据是指那些超出常规软件工具处理能力的庞大数据集，它需要特别的处理模式以提取价值。 并行计算是指同时利用多个计算资源来解决计算问题，这通常涉及多处理机或网络化计算机。 并行计算在大数据分析中尤为重要，例如，在全球高清影像中搜索飞机，分布式处理可以显著提高搜索效率。
5、分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类：传统的C/S模型。
6、分布式计算系统能够将数据分散在多个计算机上，提高了数据处理能力和系统的可扩展性。 实时分析（Real-time Analysis）： 实时分析是在数据生成的同时进行的分析方法。它常用于实时监控和预测，比如销售预测或库存管理。实时分析系统具有高吞吐量和低延迟的特点，能够在数据产生的瞬间进行分析和决策。
当下，指挥中心各职能部门之间、本地与异地指挥中心之间的互联互通、协同办公是指挥中心建设的关键性任务，也是应用分布式KVM系统的价值所在。
业务范围包括KVM坐席功能、矩阵、中控、拼接融合、IP监控、视频会议、录播功能等 分布式系统让多媒体信息不受空间限制实时分享交互，方案可以安需随时扩充灵活高效。小规模分布式系统可以组建多间会议室、报告厅、多功能厅、多媒体展厅、多媒体教室互通互联信息共享。
分布式高清矩阵「KVM坐席管理系统」可以独立作为音视频， USB 0， KVM，RS232 ，红外和GPIO延长器发射端使用。加上中控控制单元NS中控网关，能组网成分布式矩阵KVM坐席系统应用于许多场景，包含音视频矩阵，电视墙功能支持高阶KVM应用，权限控制，用红外， RS232和GPIO控制外围设备控制等。
分布式KVM坐席管理系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。