# yum -x httpd* updaten（补充：这里以更新除了名字以 httpd 开头外的所有软件包为例）
（注意：这种方法只在本次输入时有效）
或者：
# yum --exclude=kernel* update（补充：这里以更新除了名字以 kernel 开头外的所有软件包为例）
（注意：这种方法只在本次输入时有效）
# vim /etc/yum.conf添加以下内容：
......
exlude=mysql* kernel*（补充：多个不需要升级的软件可以用空格隔开）
# yum update（
注意：
1) 这种方法是永久生效
2) 这个文件可能是位于 /etc/yum.conf 中，也可能是位于 /etc/yum/yum.conf
）
碧蓝的天空如此清澈，一眼望去似乎就找不到任何瑕疵。但碧空下的生命却总是带着缺失而生，需要各种感情和经历将它填满才算完整。而那些带着哭啼声降临于世的生灵们，又会为自己谱写一曲怎样的永恒生命之歌？
饥饿、自私、恐惧、怜悯、开心……每一次来自生物本能的潜意识行为和潜意识感受，一点点地组成了真实却又常被忽略的本我。
成就、事业、自我价值、性格取向、自我目标……每一次对自己的探索、认知、认同和抉择，逐渐组成了真实却又含糊不清的自我。
自由、平等、博爱、道德、信仰……个人与世界之间到底是怎样的一种关系？每次对此的理解、评判和选择，逐步形成了多种多样、概括不清并且会为此流血冲突的超我。
在自私和平等中来回冲撞遍体鳞伤的雅典人，通过民主投票的制度控制他人和自己贪得无厌的心魔。
在自由和死亡面前驻足不前的斯巴达人，依靠荣誉获得着自我认同，并最终使用生命去成就自由。
前人们沧桑背影后的五线谱如此多样，生灵们又打算用哪一种旋律创造出怎样的一首新的优美之歌，能够像亚里士多德、黑格尔的歌一样，让其他的人也会充满希望、认同和感动地轻轻跟着哼。
通过 inotify + rsync 实现两个目录的数据实时同步
特点：如果数据量太大就不合适了，数据量最好小于 10G，如果文件多最好要小于 5G 甚至小于 3G
drbd + heartbeat 或者 drbd + keepalive + shell 实现两个数据存储节点的主从同步、主从切换
特点：最好用于小于 300G 的数据同步
通过 hdfs 或者 ceph 实现分布式云存储
特点：可以用于大于 300G 的数据同步
1) 所有 Hadoop 角色都在一台物理机上
2) 只有一个物理节点
3) 一般用来学习和测试
1) 所有 Hadoop 角色都在一台物理机上
2) 有多虚拟个节点
3) 一般用来学习和测试
1) 所有 Hadoop 角色在多台物理机上
2) 有多个物理节点
3) 一般用在生产环境
4) 有高可用和高性能的特点
在 2003 年， Google 陆续发表了 ３ 篇论文，首创了大数据这一概念，它们分别是：GFS、MapReduce、BigTable。
这三篇论文，分别介绍了 GFS、MapReduce、BigTable 三款软件，而将这三款软件组合在一起，就是世界上第一种大数据平台。
如今 GFS、MapReduce 和 BigTable 三大技术已被称为 Google 的三驾马车，虽然没有公布源码，但发布了这三个产品的详细设计。
大数据，是指从各种各样类型的海量数据中，快速获得和分析出有价值的信息，并以此支撑决策的一种手段，这种手段无法使用过去的常规方法或软件工具实现。
在目前，大数据的特性是指 5V 特性：
1. （V）Volume（大体量）
2. （V）Variety（多样性）
3. （V）Velocity（时效性）
4. （4）（V）Veracity（准确性）
5. （5）（V）Value（大价值）
虽然谷歌在 GFS、MapReduce、BigTable 三篇论文中详细介绍了 GFS、MapReduce 和 BigTable 三款软件的设计，但是可能出于公司发展的考虑，谷歌并没有公布这三款软件的源代码，这个大数据平台只有谷歌才能使用。
此时另一个受到雅虎资助的团队就利用谷歌这三篇论文的技术架构，使用 Java 开发了另外三个实现大数据平台的的软件，它们分别是：HDFS、MapReduce、Hbase。
它们和谷歌的软件一一对应：
HDFS 对应 Google 的 GFS
MapReduce 对应 Google 的 MapReduce
Hbase 对应 Google 的 BigTable
这三款软件组合在一起，就是一个新的开源的大数据平台 Hadoop。
1. Hadoop 可以实现分析和处理海量数据
2. Hadoop 是一款开源软件，全地球所有非营利性组织、个人、公司和政府都可以免费使用
3. 具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本的优点
4. 性能上 Hadoop 要比 Google 的差很多
在 2003 年，很多非营利性组织、个人、公司和政府都没有人力、物力直接研发大数据技术，所以只好直接使用 Hadhoop 实现自己的大数据分析。
由于使用 Hadoop 的非营利性组织、个人、公司和政府越来越多，Hadoop 逐渐变成了大数据行业的行业标准。
就连大数据首创者谷歌，为了和 Hadoop 平台进行数据交互，也被迫对自己性能更好的 BigTable、GFS、MapReduce 三款软件进行修改。
现在 Hadoop 基本已经成为了大数据的代名词。大数据行业里所指的大数据开发工程师就是指开发 Hadoop 模块的 JAVA 工程师，大数据算法工程师就是指为 Hadoop 模块创造计算模型的数学家，而大数据运维工程师就是指 Hadoop 运维工程师。