精华内容
下载资源
问答
  • 所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。 如果你要理解啥是分布式计算,就必须先得理解啥是分布式存储,现在我们从一个小例子来引入。 比如说现在你有一个网站,咱们假设是一个新闻门户网站...

    (1)从一个新闻门户网站案例引入

    现在很多同学经常会看到一些名词,比如分布式服务框架,分布式系统,分布式存储系统,分布式消息系统。

    但是有些经验尚浅的同学,可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。

    如果你要理解啥是分布式计算,就必须先得理解啥是分布式存储,现在我们从一个小例子来引入。

    比如说现在你有一个网站,咱们假设是一个新闻门户网站好了。每天是不是会有可能上千万用户会涌入进来看你的新闻?

    好的,那么他们会怎么看新闻呢?

    其实很简单,首先他们会点击一些板块,比如“体育板块”,“娱乐板块”。

    然后,点击一些新闻标题,比如“20年来最刺激的一场比赛即将拉开帷幕”,接着还可能会发表一些评论,或者点击对某个好的新闻进行收藏。

    那么你的这些用户干的这些事儿有一个专业的名词,叫做“用户行为”。

    因为在你的网站或者APP上,用户一定会进行各种操作,点击各种按钮,发表一些信息,这些都是各种行为,统称为“用户行为”。

    好了,现在假如说新闻门户网站的boss说想要做一个功能,在网站里每天做一个排行榜,统计出来每天每个版块被点击的次数,包括最热门的一些新闻。

    然后呢,在网站后台系统里需要有一些报表,要让他看到不同的编辑产出的文章的点击量汇总,做一个编辑的绩效排名,还有很多类似的事情。

    这些事情叫什么呢?你可以认为是基于用户行为数据进行分析和统计,产出各种各样的数据统计分析报表和结果,供网站的用户、管理人员来查看。

    这也有一个专业的名词,叫做“用户行为分析”。

    (2)推算一下你需要分析多少条数据?

    好,咱么继续。如果你要对用户行为进行分析,那你是不是首先需要收集这些用户行为的数据?

    比如说有个哥儿们现在点了一下“体育”板块,你需要在网页前端或者是APP上立马发送一条日志到后台,记录清楚“id为117的用户点击了一下id位003的板块”。

    同样,这个东西也有一个专业的名词,叫做“用户行为日志”。

    那你可以来计算一下,这些用户行为如果采用日志的方式收集,每天大概会产生多少条数据?

    假设每天1000万人访问你的新闻网站,平均每个人做出30个点击、评论以及收藏等行为,那么就是3亿条用户行为日志。

    假设每条用户行为日志的大小是100个字节,因为可能包含了很多很多的字段,比如他是在网页点击的,还是在手机APP上点击的,手机APP是用的什么操作系统,android还是IOS,类似这样的字段是很多的。

    那么你就有每天大概28GB左右的数据,这里一共包含3亿条。

    假如对这3亿条数据,你就自己写个Java程序,从一个超大的28GB的大日志文件里,一条一条读取日志来统计分析和计算,一直到把3亿条数据都计算完毕,你觉得会花费多少时间?

    不可想象,根据你的计算逻辑复杂度来说,搞不好要花费几十个小时的时间。

    所以你觉得这种大数据场景下的分析,这么玩儿靠谱么?不靠谱。

    (3)黄金搭档:分布式存储+分布式计算

    所以这个时候,你就可以首先采用分布式存储的方式,把那3亿条数据分散存放在比如30台机器上,每台机器大概就放1000万条数据,大概就1GB的数据量。

    大家看看下面的图:
    在这里插入图片描述

    接着你就可以上分布式计算了,你可以把统计分析数据的计算任务,拆分成30个计算任务,每个计算任务都分发到一台机器上去运行。

    也就是说,就专门针对机器本地的1GB数据,那1000万条数据进行分析和计算。

    这样的好处就是可以依托30台机器的资源并行的进行数据的统计和分析,这也就是所谓的分布式计算了。

    每台机器的计算结果出来之后,就可以进行综合性的汇总,然后就可以拿到最终的一个分析结果,大家看下图。
    在这里插入图片描述

    假设之前你的3亿条数据都在一个30GB的大文件里,然后你一个Java程序一条一条慢慢读慢慢计算,需要耗费30小时。

    那么现在把计算任务并行到了30台机器上去,就可以提升30倍的计算速度,是不是就只需要1小时就可以完成计算了?

    所以这个就是所谓的分布式计算,他一般是针对超大数据集,也就是现在很流行的大数据进行计算的。

    首先需要将超大数据集拆分成很多数据块分散在多台机器上,然后把计算任务分发到各个机器上去,利用多台机器的CPU、内存等计算资源来进行计算。

    这种分布式计算的方式,对于超大数据集的计算可以提升几十倍甚至几百倍的效率,其实这个理论和概念,也是大数据技术的基础。

    比如现在最流行的大数据技术栈里,Hadoop HDFS就是用做分布式存储的,他可以把一个超大文件拆分为很多小的数据块放在很多机器上。

    而像Spark就是分布式计算系统,他可以把计算任务分发到各个机器上,对各个数据块进行并行计算。

    以上就是用大白话+画图,给小白同学们科普了一下分布式计算系统的相关知识,相信大家看了之后,对分布式计算系统,应该有一个初步的认识了。
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「极客侠」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44524802/article/details/90474022

    展开全文
  • 分布式计算在许多领域都有广泛需求,目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm; 这三个框架各有优势,现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目,下文将对三个框架的特点与适用场景...

    分布式计算在许多领域都有广泛需求,目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm; 这三个框架各有优势,现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目,下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析,以便开发者能快速选择适合自己的框架进行开发。

    Hadoop MapReduce 是三者中出现最早,知名度最大的分布式计算框架,最早由 Google Lab 开发,使用者遍布全球(Hadoop PoweredBy);主要适用于大批量的集群任务,由于是批量执行,故时效性偏低,原生支持 Java 语言开发 MapReduce ,其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop MapReduce 的优点,而且在时效性上有了很大提高,中间结果可以保存在内存中,从而对需要迭代计算和有较高时效性要求的系统提供了很好的支持,多用于能容忍小延时的推荐与计算系统。Storm 一开始就是为实时处理设计,因此在实时分析/性能监测等需要高时效性的领域广泛采用,而且它理论上支持所有语言,只需要少量代码即可完成适配器。

    下面的表格是对三者部分特性的比较,描述时间为 2015-5-3,三个项目均处于快速迭代中,文中描述特性会随时产生变化,如果与官方文档产生出入以官方文档为准。

    比较项StormSpark StreamingHadoop MapReduce
    血统TwitterUC Berkeley AMP labGoogle Lab
    开源时间2011.9.162011.5.242007.9.4
    当前版本0.9.41.3.12.7.0
    相关资料极多
    依赖环境Zookeeper、Java、Pythonhadoop client、ScalaJava、ssh
    技术语言Java、ClojureScalaJava
    支持语言AnyScala、Java、PythonJava & Others
    延时实时秒级较高
    网络带宽一般一般一般
    硬盘IO一般较少
    集群支持超过1000节点数千个节点
    吞吐量较好
    使用公司淘宝、百度、Twitte、Groupon、雅虎Intel、腾讯、淘宝、中移动、GoogleEBay、Facebook、Google、IBM
    适用场景实时的小数据块的分析计算较大数据块又需要高时效性的小批量计算低时效性的大批量计算

    表格说明:

    • 开源时间以 github 上最早的 commit 或者官网上最早发布版本的时间为准。

    • 当前版本与特性描述截止 2015-5-3。

    • 相关资料量通过比较官方文档、搜索引擎、论坛等途径得出。

    • 部分比较数据来源于实践或相关文章(未找到出处)。

    本文会保持更新,如果数据发现有出入,欢迎指正。

    参考资料:


    本文来自 The NewIdea,作者 Carey Tzou 。
    永久地址:http://blog.tnidea.com/compare-with-distributed-computation-system.html
    未经授权,拒绝任何全文及摘要转载!(本博客由作者本人维护,已授权在cnblogs上同步发布)

    欢迎关注微信公众号:CareyTzou
    Wechat:CareyTzou

    转载于:https://www.cnblogs.com/NewIdea/p/compare-with-distributed-computation-system.html

    展开全文
  • 附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员...以上就是用大白话+画图,给小白同学们科普了一下分布式计算系统的相关知识,相信大家看了之后,对分布式计算系统,应该有一个初步的认识了。  

    附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全:

    书单导航页(点击右侧 极客侠栈 即可打开个人博客):极客侠栈
    【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本(珍藏版)
    【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本(珍藏版)
    【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)
    【Web前端】从HTML到JS到AJAX到HTTP从框架到全栈帮你走更少弯路(珍藏版)   
    【python】书最全已整理好(从入门到进阶)(珍藏版)

    【机器学习】+python整理技术书(从入门到进阶已经整理好)(珍藏版)
    【C语言】推荐书籍从入门到进阶带你走上大牛之路(珍藏版)
    【安卓】入门到进阶推荐书籍整理pdf书单整理(珍藏版)

    【架构师】之路史诗级必读书单吐血整理四个维度系列80+本书(珍藏版)

    【C++】吐血整理推荐书单从入门到进阶成神之路100+本(珍藏)

    【ios】IOS书单从入门到进阶吐血整理(珍藏版)

    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    这篇文章聊一个话题:什么是分布式计算系统?

     

    (1)从一个新闻门户网站案例引入

    现在很多同学经常会看到一些名词,比如分布式服务框架,分布式系统,分布式存储系统,分布式消息系统。

    但是有些经验尚浅的同学,可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。

    如果你要理解啥是分布式计算,就必须先得理解啥是分布式存储,现在我们从一个小例子来引入。

    比如说现在你有一个网站,咱们假设是一个新闻门户网站好了。每天是不是会有可能上千万用户会涌入进来看你的新闻?

    好的,那么他们会怎么看新闻呢?

    其实很简单,首先他们会点击一些板块,比如“体育板块”,“娱乐板块”。

    然后,点击一些新闻标题,比如“20年来最刺激的一场比赛即将拉开帷幕”,接着还可能会发表一些评论,或者点击对某个好的新闻进行收藏。

    那么你的这些用户干的这些事儿有一个专业的名词,叫做“用户行为”。

    因为在你的网站或者APP上,用户一定会进行各种操作,点击各种按钮,发表一些信息,这些都是各种行为,统称为“用户行为”。

    好了,现在假如说新闻门户网站的boss说想要做一个功能,在网站里每天做一个排行榜,统计出来每天每个版块被点击的次数,包括最热门的一些新闻。

    然后呢,在网站后台系统里需要有一些报表,要让他看到不同的编辑产出的文章的点击量汇总,做一个编辑的绩效排名,还有很多类似的事情。

    这些事情叫什么呢?你可以认为是基于用户行为数据进行分析和统计,产出各种各样的数据统计分析报表和结果,供网站的用户、管理人员来查看。

    这也有一个专业的名词,叫做“用户行为分析”。

     

    (2)推算一下你需要分析多少条数据?

     

    好,咱么继续。如果你要对用户行为进行分析,那你是不是首先需要收集这些用户行为的数据?

    比如说有个哥儿们现在点了一下“体育”板块,你需要在网页前端或者是APP上立马发送一条日志到后台,记录清楚“id为117的用户点击了一下id位003的板块”。

    同样,这个东西也有一个专业的名词,叫做“用户行为日志”。

    那你可以来计算一下,这些用户行为如果采用日志的方式收集,每天大概会产生多少条数据?

    假设每天1000万人访问你的新闻网站,平均每个人做出30个点击、评论以及收藏等行为,那么就是3亿条用户行为日志。

    假设每条用户行为日志的大小是100个字节,因为可能包含了很多很多的字段,比如他是在网页点击的,还是在手机APP上点击的,手机APP是用的什么操作系统,android还是IOS,类似这样的字段是很多的。

    那么你就有每天大概28GB左右的数据,这里一共包含3亿条。

    假如对这3亿条数据,你就自己写个Java程序,从一个超大的28GB的大日志文件里,一条一条读取日志来统计分析和计算,一直到把3亿条数据都计算完毕,你觉得会花费多少时间?

    不可想象,根据你的计算逻辑复杂度来说,搞不好要花费几十个小时的时间。

    所以你觉得这种大数据场景下的分析,这么玩儿靠谱么?不靠谱。

     

    (3)黄金搭档:分布式存储+分布式计算

     

    所以这个时候,你就可以首先采用分布式存储的方式,把那3亿条数据分散存放在比如30台机器上,每台机器大概就放1000万条数据,大概就1GB的数据量。

    大家看看下面的图:

    https://img1.mukewang.com/5cb6c57600017d9c05640271.jpg

    接着你就可以上分布式计算了,你可以把统计分析数据的计算任务,拆分成30个计算任务,每个计算任务都分发到一台机器上去运行。

    也就是说,就专门针对机器本地的1GB数据,那1000万条数据进行分析和计算。

    这样的好处就是可以依托30台机器的资源并行的进行数据的统计和分析,这也就是所谓的分布式计算了。

    每台机器的计算结果出来之后,就可以进行综合性的汇总,然后就可以拿到最终的一个分析结果,大家看下图。

    https://img4.mukewang.com/5cb6c5840001d94705440414.jpg

    假设之前你的3亿条数据都在一个30GB的大文件里,然后你一个Java程序一条一条慢慢读慢慢计算,需要耗费30小时。

    那么现在把计算任务并行到了30台机器上去,就可以提升30倍的计算速度,是不是就只需要1小时就可以完成计算了?

    所以这个就是所谓的分布式计算,他一般是针对超大数据集,也就是现在很流行的大数据进行计算的。

    首先需要将超大数据集拆分成很多数据块分散在多台机器上,然后把计算任务分发到各个机器上去,利用多台机器的CPU、内存等计算资源来进行计算。

    这种分布式计算的方式,对于超大数据集的计算可以提升几十倍甚至几百倍的效率,其实这个理论和概念,也是大数据技术的基础。

    比如现在最流行的大数据技术栈里,Hadoop HDFS就是用做分布式存储的,他可以把一个超大文件拆分为很多小的数据块放在很多机器上。

    而像Spark就是分布式计算系统,他可以把计算任务分发到各个机器上,对各个数据块进行并行计算。

    以上就是用大白话+画图,给小白同学们科普了一下分布式计算系统的相关知识,相信大家看了之后,对分布式计算系统,应该有一个初步的认识了。

     

    展开全文
  • 所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。 如果你要理解啥是分布式计算,就必须先得理解啥是分布式存储,现在我们从一个小例子来引入。 比如说现在你有一个网站,咱们假...

    (1)从一个新闻门户网站案例引入

     

    现在很多同学经常会看到一些名词,比如分布式服务框架,分布式系统,分布式存储系统,分布式消息系统。

     

    但是有些经验尚浅的同学,可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。

     

    如果你要理解啥是分布式计算,就必须先得理解啥是分布式存储,现在我们从一个小例子来引入。

     

    比如说现在你有一个网站,咱们假设是一个新闻门户网站好了。每天是不是会有可能上千万用户会涌入进来看你的新闻?

     

    好的,那么他们会怎么看新闻呢?

     

    其实很简单,首先他们会点击一些板块,比如“体育板块”,“娱乐板块”。

     

    然后,点击一些新闻标题,比如“20年来最刺激的一场比赛即将拉开帷幕”,接着还可能会发表一些评论,或者点击对某个好的新闻进行收藏。

     

    那么你的这些用户干的这些事儿有一个专业的名词,叫做“用户行为”。

     

    因为在你的网站或者APP上,用户一定会进行各种操作,点击各种按钮,发表一些信息,这些都是各种行为,统称为“用户行为”。

     

    好了,现在假如说新闻门户网站的boss说想要做一个功能,在网站里每天做一个排行榜,统计出来每天每个版块被点击的次数,包括最热门的一些新闻。

     

    然后呢,在网站后台系统里需要有一些报表,要让他看到不同的编辑产出的文章的点击量汇总,做一个编辑的绩效排名,还有很多类似的事情。

     

    这些事情叫什么呢?你可以认为是基于用户行为数据进行分析和统计,产出各种各样的数据统计分析报表和结果,供网站的用户、管理人员来查看。

     

    这也有一个专业的名词,叫做“用户行为分析”。

     

     

     

    (2)推算一下你需要分析多少条数据?

     

    好,咱么继续。如果你要对用户行为进行分析,那你是不是首先需要收集这些用户行为的数据?

     

    比如说有个哥儿们现在点了一下“体育”板块,你需要在网页前端或者是APP上立马发送一条日志到后台,记录清楚“id为117的用户点击了一下id位003的板块”。

     

    同样,这个东西也有一个专业的名词,叫做“用户行为日志”。

     

    那你可以来计算一下,这些用户行为如果采用日志的方式收集,每天大概会产生多少条数据?

     

    假设每天1000万人访问你的新闻网站,平均每个人做出30个点击、评论以及收藏等行为,那么就是3亿条用户行为日志。

     

    假设每条用户行为日志的大小是100个字节,因为可能包含了很多很多的字段,比如他是在网页点击的,还是在手机APP上点击的,手机APP是用的什么操作系统,android还是IOS,类似这样的字段是很多的。

     

    那么你就有每天大概28GB左右的数据,这里一共包含3亿条。

     

    假如对这3亿条数据,你就自己写个Java程序,从一个超大的28GB的大日志文件里,一条一条读取日志来统计分析和计算,一直到把3亿条数据都计算完毕,你觉得会花费多少时间?

     

    不可想象,根据你的计算逻辑复杂度来说,搞不好要花费几十个小时的时间。

     

    所以你觉得这种大数据场景下的分析,这么玩儿靠谱么?不靠谱。

     

     

     

    (3)黄金搭档:分布式存储+分布式计算

     

    所以这个时候,你就可以首先采用分布式存储的方式,把那3亿条数据分散存放在比如30台机器上,每台机器大概就放1000万条数据,大概就1GB的数据量。

     

    大家看看下面的图:

    接着你就可以上分布式计算了,你可以把统计分析数据的计算任务,拆分成30个计算任务,每个计算任务都分发到一台机器上去运行。

     

    也就是说,就专门针对机器本地的1GB数据,那1000万条数据进行分析和计算。

     

    这样的好处就是可以依托30台机器的资源并行的进行数据的统计和分析,这也就是所谓的分布式计算了。

     

    每台机器的计算结果出来之后,就可以进行综合性的汇总,然后就可以拿到最终的一个分析结果,大家看下图。

    假设之前你的3亿条数据都在一个30GB的大文件里,然后你一个Java程序一条一条慢慢读慢慢计算,需要耗费30小时。

     

    那么现在把计算任务并行到了30台机器上去,就可以提升30倍的计算速度,是不是就只需要1小时就可以完成计算了?

     

    所以这个就是所谓的分布式计算,他一般是针对超大数据集,也就是现在很流行的大数据进行计算的。

     

    首先需要将超大数据集拆分成很多数据块分散在多台机器上,然后把计算任务分发到各个机器上去,利用多台机器的CPU、内存等计算资源来进行计算。

     

    这种分布式计算的方式,对于超大数据集的计算可以提升几十倍甚至几百倍的效率,其实这个理论和概念,也是大数据技术的基础。

     

    比如现在最流行的大数据技术栈里,Hadoop HDFS就是用做分布式存储的,他可以把一个超大文件拆分为很多小的数据块放在很多机器上。

     

    而像Spark就是分布式计算系统,他可以把计算任务分发到各个机器上,对各个数据块进行并行计算。

     

    以上就是用大白话+画图,给小白同学们科普了一下分布式计算系统的相关知识,相信大家看了之后,对分布式计算系统,应该有一个初步的认识了。

    展开全文
  • 简介分布式计算系统的硬件架构

    千次阅读 2015-08-31 23:13:04
    作者:朱金灿来源:http://blog.csdn.net/clever101 一个分布式计算系统的硬件应该如何配置?个人愚见,应该根据分布式计算的计算类型来配置。分布式并行处理系统从磁盘I/O角度可以分为弱I/O和强I/O两种。一般的...
  • 关于分布式计算的一些概念

    万次阅读 2018-06-03 14:56:53
    整理自《架构解密从分布式到微服务》第七章——聊聊分布式计算。 前言 不管是网络、内存、还是存储的分布式,它们最终目的都是为了实现计算的分布式:数据在各个计算机节点上流动,同时各个计算机节点都能以某种...
  • 分布式存储与分布式计算

    千次阅读 多人点赞 2019-03-19 10:04:53
    这篇文章聊一个话题:什么是分布式计算系统? (1)从一个新闻门户网站案例引入 现在很多同学经常会看到一些名词,比如分布式服务框架,分布式系统,分布式存储系统,分布式消息系统。 但是有些经验尚浅的...
  • 分布式计算概念

    千次阅读 2019-11-21 22:37:24
    分布式计算是计算机科学的重要研究内容,主要研究对象是分布式系统 。简单地说,一个分布式系统是由若干通过网络互连的计算机组成的软硬件 系统,且这些计算机互相配合已完成一个共同的目标(往往这个共同的目标 ...
  • 本文主要从云计算分布式架构、分布式文件系统、分布式表格系统和分布式计算系统来讲述实现云计算特点的分布式计算。 关键词:云计算, 分布式计算,GFS,MapReduce,BigTable Abstract This article focuse
  • 分布式计算 什么是分而治之? 分治法的原理 MapReduce 工作原理 MapReduce 实践应用 总结 分布式计算模式之Stream Stream 工作原理 分布式计算 Hadoop 这个框架主要用于解决海量数据的计算问题。那么,它是...
  • Hadoop——开源分布式计算平台简介

    千次阅读 2019-12-11 15:09:14
    Hadoop——开源分布式计算平台 起源: Hadoop 的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储,则MapReduce 为海量的数据提供了计算。 特点: Hadoop 是一个能够对大量数据进行...
  • 分布式计算 ——原理、算法与系统 Distributed Computing —— Principles, Algorithms, and System 不定期更新   第一章 引言 第二章 分布式计算模型   第一章 引言 分布式系统:处理器、存储器、...
  • RMI:Java中的分布式计算框架

    千次阅读 2018-05-15 18:22:33
    这就是说,RMI可采用自然、直接和功能全面的方式为您提供分布式计算技术,而这种技术可帮助您以不断递增和无缝的方式为整个系统添加Java功能。 RMI的主要优点如下: 面向对象:RMI可将完整的对象作为参数和返回值...
  • 分布式系统的基本特征

    千次阅读 2019-08-09 11:53:12
    所谓分布式系统,是指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。我们从这个定义中可以看出分布式系统包含两个区别于单块系统的本质性特征,一个是网络,分布式系统的...
  • 分布式存储系统的第一印象HDFS是基于谷歌的GFS的克隆版本HDFS的特点:可扩展性(当节点不够添加一台机器就可以了),可容错的(多副本的方式可存储的),海量数据的存储将上传文件切分成指定大小的数据块(128M)并...
  • 超算和分布式计算

    千次阅读 2019-04-14 22:42:43
    之前就在想,分布式计算既然这么厉害,为什么还会需要超算呢,就从网上看了一些资料。 分布式计算工作原理 分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。...
  • 摘要:阿里云计算资深总监唐洪带来了《飞天大规模分布式计算系统》主题演讲,他和大家分享了飞天的架构设计,以及阿里云在三年多的应用实践过程中的一些领悟。他指出大规模分布式系统面临日益严峻的挑战,我们的
  • 如果关注这个领域的同学可能知道,Ray其实在...Ray 是RISELab实验室(前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室)针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义:“Ray is a flexible, high-perf...
  • spark高效的分布式计算架构

    千次阅读 2018-07-21 14:54:25
    spark是一个开源的分布式计算系统,提供快速的数据分析功能。从灵机一闪的实验室“电火花”成长为大数据技术平台中异军突起的新锐。Spark如其名,展现了大数据不常见的“电光石火”。具体特点概括为“轻、快、灵和巧...
  • 常见分布式系统

    2020-09-22 11:47:04
    目录1、分布式存储系统1.1 中间控制节点架构1.2 完全无中心架构2、分布式计算系统2.1 Hadoop Map Reduce2.2 Spark2.3 Flink2.4 Hadoop & Spark & Flink 比较3、分布式消息队列系统4、分布式机器学习系统4.1 ...
  • python分布式计算--概述

    千次阅读 2018-08-03 14:55:37
    #coding:utf-8 import scrapy import xlwt, lxml import re, json,time,math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab ...'''python 分布式计算 Python 多进程与多线程 ...
  • 分布式文件系统:HDFS 核心原理

    千次阅读 2020-09-04 11:27:15
    HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Apache Hadoop 项目的一个子项目....作为大数据生态最重要的组件之一,HDFS充当着大数据时代的数据管理者的角色,为各个分布式计算组件提供了分布式存储的能力。
  • 第一题 回顾MPI的通信机制,写出如下Collective Communications操作的伪代码: One-to-all Broadcast All-to-all Reduction Scatter 参考答案 (参考答案仅给出了框架,用?...下面全部以超立方体为例,超立方体结...
  • 参考博文:http://blog.csdn.net/fanyun_01/article/details/50946172【这个系统的用途】首先,这套系统是为高并发访问的web页面提供缓存服务的。什么样才算高并发、海量?...那么就必须由这种缓存系统
  • 所以直接看下面能在python3.8上成功的方法吧。 在官网选择一个版本下载(我选的3.0),本地解压后,打开cmd(最好以管理员方式打开)执行以下命令。 cd 你解压后的文件夹位置(如D://mpi4py-3.0.0) conda activate 你...
  • 分布式系统基本原理

    万次阅读 多人点赞 2018-04-16 18:53:36
    分布式系统中的概念】三元组 其实,分布式系统说白了,就是很多机器组成的集群,靠彼此之间的网络通信,担当的角色可能不同,共同完成同一个事情的系统。如果按”实体“来划分的话,就是如下这几种:1、节点 -- ...
  • 分布式事务,就是在分布式系统中运行的事务,由多个本地事务组合而成。在分布式场景下,对事务的处理操作可能来自不同的机器,甚至是来自不同的操作系统。文章开头提到的电商处理订单问题,就是典型的分布式事务。...
  • 何为分布式计算

    千次阅读 2016-03-22 15:26:44
    分布式计算的一种简单定义是在分布式系统上执行的计算。更为正式的定义是,分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机处
  • “工欲善其事,必先利其器...本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop、Storm以及Spark。 当前的高性能PC机、中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力、内存容量等指标都远远无法达到要...
  • 分布式系统复习

    千次阅读 多人点赞 2019-12-28 16:29:41
    1 分布式系统模型 1.1 什么是分布式系统分布式系统的目标 定义: 分布式系统是若干独立计算机的集合,...分布式系统能提供比大型机更强的计算能力 固有的分布性 有一些应用包含空间上分离的机器 可靠性 当...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 182,679
精华内容 73,071
关键字:

下面属于分布式计算系统