Server gọi registry để đăng kí tên cho một đối tượng từ xa. Client tìm đối tượng từ xa trên registry của server theo tên đã được đăng kí, sau đĩ gọi phương thức của đối tượng đĩ. Hình vẽ trên cũng mơ tả việc hệ thống RMI sử dụng các máy chủ web để nạp các định nghĩa lớp cho các đối tượng khi cần.
Các phương thức, các giao diện, các đối tượng từ xa
Cũng giống như các ứng dụng khác của Java, một ứng dụng phân tán cũng cĩ các giao diện và các lớp. Phần cài đặt cho các phương thức được xây dựng bên trong các giao diện, và ta cĩ thể định nghĩa thêm các phương thức. Các đối tượng với các phương thức cĩ thể được gọi thơng qua các máy ảo Java được gọi là các đối tượng từ xa.
Một đối tượng cĩ thể trở thành một đối tượng từ xa bằng việc cài đặt một giao diện từ xa. Giao diện từ xa cĩ đặc điểm sau:
Giao diện từ xa là mở rộng của giao diện java.rmi.Remote
Mỗi phương thức của giao diện đều được định nghĩa
java.rmi.RemoteException trong phần throws.
RMI đối xử với các đối tượng từ xa khác với các đối tượng cục bộ. Khi các đối tượng được chuyển từ một máy ảo Java này đến một máy ảo Java khác thì thay vì việc tạo nên một bản copy của đối tượng trên máy nhận, RMI chuyển một stub
cho một đối tượng từ xa. Stub hoạt động như một đại diện cho đối tượng từ xa tại máy nhận. Máy client sẽ gọi phương thức thơng qua stub và stub cĩ nhiệm vụ sẽ chuyển các tham số từ máy client đến cho server và nhận kết quả trả về.
Mơ hình phân lớp phân tán
Yêu cầu cài đặt thử nghiệm phân tán cần 2 máy để lưu trữ các nguồn dữ liệu huấn luyện. Việc phân tán dữ liệu được thực hiện bằng cách xây dựng 2 nguồn dữ liệu độc lập và quá trình truy cập dữ liệu của hai nguồn là hồn tồn độc lập. Hệ thống thử nghiệm được xây dựng trong mạng LAN. Điều này vẫn đảm bảo được tính chất phân tán của nguồn dữ liệu.
Ý tưởng chính cho cài đặt thử nghiệm là xây dựng hai nguồn dữ liệu huấn luyện nhằm cung cấp các thơng tin thống kê cho việc phân lớp dữ liệu. Tại mỗi nguồn, tác giả xây dựng các phương thức cĩ thể truy cập từ xa. Một chương trình tại máy client sẽ gọi phương thức từ xa để thu thập các thơng tin thống kê từ nguồn dữ liệu. Sau đĩ, chương trình thực hiện phân lớp nguồn dữ liệu kiểm thử bằng việc sử dụng phương pháp Naive Bayes và các thơng tin thống kê thu thập được từ 2 nguồn dữ liệu huấn luyện. Sơ đồ hệ thống phân lớp Naive Bayes phân tán được biểu diễn như hình 4.10.
Xử lí vấn đề khơng thuần nhất ngữ nghĩa của các nguồn dữ liệu
Để xử lí việc khơng thuần nhất về ngữ nghĩa của các nguồn dữ liệu (ở đây là tính khơng thuần nhất về sử dụng tên – các nguồn dữ liệu khác nhau cĩ cách đặt tên các thuộc tính khác nhau) sử dụng các ánh xạ nhằm chỉ ra mối quan hệ giữa các tên gọi thuộc tính giữa các nguồn dữ liệu (xem Bảng 4.7).