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分布式

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涵蓋分布式相關研究熱點、技術難點與應用場景。

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共 1410 條

一個高性能、輕量級的分布式內存隊列系統--beanstalk

Beanstalk是一個高性能、輕量級的、分布式的、內存型的消息隊列系統。最初設計的目的是想通過后臺異步執行耗時的任務來降低高容量Web應用系統的頁面訪問延遲。其實Beanstalkd是典型的類Memcached設計，協議和使用方式都是同樣的風格。

2017-10-11 16:12:19

分布式數據集SparkRDD的依賴與緩存

RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式數據集，是Spark中最基本的數據抽象，它代表一個不可變、可分區、里面的元素可并行計算的集合。

2017-09-27 10:53:53

分布式數據集 SparkRDD

漫談分布式集群的負載均衡—口水篇

為了理解分布式集群這個概念，我們先說說這兩個概念：“集群”和“分布式”。藝術來源于生活，計算機科學亦是如此。我們先通過例子，來了解一下現實生活中的“集群”和“分布式”。

2017-09-26 15:24:48

分布式集群均衡

分布式系統一致性保障方案總結

本文重點來闡述下關于一致性的方案，包括強一致性和最終一致性。而在互聯網領域，很多情況下都是犧牲強一致性，來達到高可用性，系統往往只需要保證“最終一致性”，只要這個最終時間是在用戶可以接受的范圍內即可。

2017-09-22 12:08:01

數據庫分布式系統互聯網

測試分布式系統的線性一致性

正確實現一個分布式系統是非常有挑戰的一件事情，因為需要很好的處理并發和失敗這些問題。網絡包可能被延遲，重復，亂序或者丟棄，機器可能在任何時候宕機。即使一些設計被論文證明是正確的，也仍然很難再實現中避免 bug。

2017-09-21 10:59:36

分布式系統線性一致性測試

HBase原理 – 分布式系統中Snapshot是怎么玩的？

一個snapshot是一個全部文件系統、或者某個目錄在某一時刻的鏡像。實現數據文件鏡像最簡單粗暴的方式是加鎖拷貝，拷貝的這段時間不允許對原數據進行任何形式的更新刪除，僅提供只讀操作，拷貝完成之后再釋放鎖。這種方式涉及數據的實際拷貝，數據量大的情況下必然會花費大量時間，長時間的加鎖拷貝必然導致客戶端長時間不能更新刪除。

2017-09-19 14:13:53

Snapshot 數據庫 HBase

微服務架構下處理分布式事務，你必須知道的事兒

根據微服務架構的鼻祖 Martin Fowler 的忠告，微服務架構中應當盡量避免分布式事務。然而，在某些領域，分布式事務如同宿命中的對手無法避免。

2017-09-19 09:36:24

微服務架構分布式

CoCoA：大規模機器學習的分布式優化通用框架

CoCoA 是一個通用分布式優化框架，可以在分布式集群中實現通信高效的原始-對偶優化。它的方式是利用對偶性將全局目標分解成局部二次近似子問題，而這些子問題可以使用架構師選擇的任意當前最佳的單機求解器并行地求解到任意準確度。

2017-09-11 15:19:05

CoCoA 機器學習分布式

小白科普：分布式和集群

以下是分布式和集群，希望對大家有所幫助。

2017-09-11 15:17:01

分布式集群負載均衡

一文教你迅速解決分布式事務 XA 一致性問題

眾所周知，一個事務所做的更新，分布式數據庫系統內部多個獨立的數據節點完成(每個節點的本地事務是這個全局事務的一個事務分支)，在這樣一個全局事務提交期間，有可能某些事務分支無法成功提交。

2017-09-04 14:46:10

分布式事務問題

大規模分布式存儲系統原理與架構

分布式存儲系統是大量普通 PC 服務器通過 Internet 互聯，對外作為一個整體提供存儲服務

2017-09-04 08:49:17

存儲原理架構

從分布式計算到分布式訓練

模型的分布式，相對于其他分布式計算會困難許多，首先模型依賴于數據，而模型本身的計算又要依賴于GPU，那么要如何將數據和計算能力結合？

2017-09-01 05:35:58

分布式計算存儲

淺談分布式消息系統 Kafka 設計原理

Kafka是一種高吞吐量、分布式、基于發布/訂閱的消息系統，最初由LinkedIn公司開發，使用Scala語言編寫，目前是Apache的開源項目。

2017-08-30 16:47:49

Kafka 設計原理

Kubernetes：下一代分布式系統的護戒使者

2017-08-23 09:58:01

分布式機器學習平臺大比拼：Spark、PMLS、TensorFlow、MXNet

本論文從分布式系統的角度開展針對當前一些機器學習平臺的研究，綜述了這些平臺所使用的架構設計，對這些平臺在通信和控制上的瓶頸、容錯性和開發難度進行分析和對比，并對分布式機器學習平臺的未來研究工作提出了一些建議。

2017-08-22 17:55:35

機器學習 Spark TensorFlow

面向大數據的分布式調度

大數據的分布式調度是在進行數據ETL過程中起到了總體的承上啟下的角色，整個數據的生產、交付、消費都會貫穿其中，本文從調度、分布式調度的特征展開，再對大數據調度個性化特征的一些闡述，由滿足大數據使用的架構和業務場景的需求上娓娓道來，從實踐的角度分享如何打造一個高可用、高效率、靈活性的大數據調度平臺。

2017-08-22 11:10:44

大數據分布式調度

怎么做分布式存儲的面試?

一個實習生小朋友騙我說他不會，問我這些題目怎么做。這明擺著換個法子來面試我呀!要是真啥都不會能來我司實習么?全是套路啊。不過原文出題還是很有水平的，所以我決定寫一寫。

2017-08-17 09:18:29

分布式存儲面試

玩轉Hadoop分布式集群搭建

Hadoop的搭建有三種方式，單機版適合開發調試;偽分布式版，適合模擬集群學習;完全分布式，生產使用的模式。這篇文件介紹如何搭建完全分布式的hadoop集群，一個主節點，三個數據節點為例來講解。

2017-08-10 10:17:32

Hadoop 分布式搭建

阿里10年分布式數據庫技術沉淀，AliSQL X-Cluster的應用實戰原創

根據阿里交易型應用的特點，以及雙十一這樣業界罕有的需求推動下，我們在官方的 MySQL 基礎上增加了非常多實用的功能、性能補丁，打造了 AliSQL 這個 MySQL 分支品牌。相信技術的發展能帶來更大的運維便利性以及更好的用戶體驗，以 Google Spanner 以及 Amazon Aruora 為代表的 NewSQL 系統為數據庫的數據一致性給出了與以往不同的思路：基于一致性協議搭建分布式的多副本數據庫。

2017-08-09 10:31:21

分布式數據庫 Cluster 實戰

橫向對比三大分布式機器學習平臺：Spark、PMLS、TensorFlow

分布式機器學習是機器學習領域的一大主要研究方向，我們對分布式機器學習平臺的三大基本設計方法進行了簡要介紹并舉例進行了說明。

2017-08-07 11:02:28

機器學習分布式 Spark

Spring Cloud構建微服務架構（四）分布式配置中心

Spring Cloud Config為服務端和客戶端提供了分布式系統的外部化配置支持。配置服務器為各應用的所有環境提供了一個中心化的外部配置。它實現了對服務端和客戶端對Spring Environment和PropertySource抽象的映射，所以它除了適用于Spring構建的應用程序，也可以在任何其他語言運行的應用程序中使用。

2017-07-28 16:41:53

Spring Clou 微服務架構

淺談分布式消息技術Kafka

Kafka是最初由Linkedin公司開發，是一個分布式、分區的、多副本的、多訂閱者，基于zookeeper協調的分布式日志系統(也可以當做MQ系統)，常見可以用于web/nginx日志、訪問日志，消息服務等等，Linkedin于2010年貢獻給了Apache基金會并成為頂級開源項目。

2017-07-27 14:32:05

大數據分布式消息 Kafka

淺談分布式事務

現今互聯網界，分布式系統和微服務架構盛行。一個簡單操作，在服務端非常可能是由多個服務和數據庫實例協同完成的。在一致性要求較高的場景下，多個獨立操作之間的一致性問題顯得格外棘手。基于水平擴容能力和成本考慮，傳統的強一致的解決方案(e.g.單機事務)紛紛被拋棄。其理論依據就是響當當的CAP原理。往往為了可用性和分區容錯性，忍痛放棄強一致支持，轉而追求最終一致性。

2017-07-26 15:08:05

大數據分布式事務

計算架構：分布式調度技術演變

什么是調度?通常所說的調度(schedule)是和時間有關的，比如我今天的schedule很緊(如圖1所示)。時間作為唯一的不可逆轉的資源，一般是劃分為多個時間片來使用。就計算機而言，由于CPU的速度快的多，所以就有了針對CPU時間片的調度，讓多個任務在同一個CPU上運行起來。然而這是一個假象，某一時刻CPU還是單任務運行的。

2017-07-26 14:55:32

分布式技術架構

分布式數據庫和Hadoop都不夠好，于是我們設計了分布式SQL計算系統

為了解決分布式數據庫下，復雜的 SQL難以實現的問題;在有了一些分布式數據庫和 Hadoop 實際應用經驗的基礎上，對比兩者的優點和不足，加上自己的一些提煉和思考, 設計了一套綜合兩者的系統，利用兩者的優點，補充兩者的不足。具體的說，使用數據庫水平分割的思想實現數據存儲，使用 MapReduce的思想實現 SQL 計算。

2017-07-20 13:17:35

大數據數據庫 SQL計算

說說分布式文件存儲系統

分布式文件存儲系統主要被分為三種類型：分布式文件存儲、塊存儲、對象存儲。這三種存儲系統都有著自己的特點和適用場景。

2017-07-18 09:51:36

文件存儲系統

單體中心代碼庫 vs. 分布式代碼庫

一些正在快速增長或者需要轉型的中小型公司，是應該學習Google的核心代碼庫，還是學習Linux，Android以及OpenStack等開源項目？

2017-07-13 16:20:28

代碼庫分布式代碼

深度：阿里云分布式關系型數據庫DRDS解析

阿里云中間件產品經理鳳豪為本文中深度介紹了阿里云分布式關系型數據庫DRDS的發展歷史以及DRDS的優勢。下面是演講主要內容整理。

2017-07-07 14:41:43

阿里云分布式關系

阿里10年分布式技術沉淀：阿里高可用體系核心締造者、全鏈路壓測創始人告訴你!

阿里巴巴雙11備戰期間，保障系統穩定性最大的難題在于容量規劃，而容量規劃最大的難題在于準確評估從用戶登錄到完成購買的整個鏈條中，核心頁面和交易支付的實際承載能力。全鏈路壓測的誕生改變了這一現狀，通過對雙11進行模擬，支持線上不影響正常用戶訪問的集群讀寫壓測，獲得最真實的線上承載能力數據。全鏈路壓測開啟了大促穩定性保障的新紀元，被譽為備戰核武器。

2017-07-07 10:53:34

阿里云高可用體系

阿里趙林：阿里企業級分布式應用服務EDAS產品解密

本文根據阿里高級技術專家趙林（花名：丹臣）的演講整理。趙林在演講中主要為大家詳細介紹了阿里企業級分布式應用服務器EDAS產品和背后技術實踐。

2017-07-06 17:26:36

阿里分布式應用架構

分布式云應用的導圖生成方式比較

所謂應用導圖，就是分布式應用內部組件的拓撲圖，該拓撲圖包含了組件連接成的網絡和節點間的信息交互。AppDynamics、OpenTracing以及Netsil等工具內部都使用了多種不同的應用導圖繪制方法，近期有文章針對這些方法進行了綜述。

2017-07-04 16:18:15

分布式云應用導圖

MIT 提出兩種新型分布式對抗網絡，性能表現超越傳統單點采樣相關方法

麻省理工的 Chengtao Li 等研究人員最近提出了新型的分布式對抗網絡。與傳統的單點采樣的 GAN 方法不同，分布式對抗網絡是對真實的樣本進行操作。他們的實驗也證明了這種結構的對抗網絡更加穩定，并且可以更好地完成模態復原。

2017-07-02 05:45:50

分布式對抗網絡模型

分布式ID生成器

本文要討論的核心問題是如何高效生成趨勢有序的全局唯一ID。

2017-07-01 16:02:39

分布式 ID 生成器

PAI分布式機器學習平臺編程模型演進之路

機器學習即服務，把機器學習作為服務對外推出，大家可以在平臺上使用比較先進的機器學習算法。將多種深度學習框架集成到PAI中，同時基于深度學習框架包裝成更加易用的組件。具備異構的計算服務能力，把CPU計算能力和GPU計算能力統一調度起來，異構的計算能力透明，大家的注意力是哪些機器學習算法可以幫助業務，不用關心底層資源的申請和分配。PAI也支持在線預測服務，模型一鍵發布。

2017-06-29 13:29:34

大數據 PAI 機器學習

分布式數據庫和Hadoop都不夠好，于是我們設計分布式SQL計算系統

為了解決分布式數據庫下，復雜的 SQL(如全局性的排序、分組、join、子查詢，特別是非均衡字段的這些邏輯操作)難以實現的問題;在有了一些分布式數據庫和 Hadoop 實際應用經驗的基礎上，對比兩者的優點和不足，加上自己的一些提煉和思考, 設計了一套綜合兩者的系統，利用兩者的優點，補充兩者的不足。

2017-06-22 08:25:27

數據庫 Hadoop SQL

淺談CAS在分布式ID生成方案上的應用

所謂“分布式ID生成方案”，是指在分布式環境下，生成全局唯一ID的方法。本文介紹了CAS在分布式ID生成方案上的一種應用

2017-06-19 17:55:22

CAS ID 分布式

TensorFlow分布式計算機制解讀：以數據并行為重

Tensorflow 是一個為數值計算(最常見的是訓練神經網絡)設計的流行開源庫，本文地闡述了與分布式 TensorFlow 分布式計算機制以及相關的一些術語和技術。

2017-06-18 10:45:10

TensorFlow 分布式計算

在CentOS 7上安裝分布式存儲系統Ceph

Sage Weil 讀博士的時候開發了這套牛逼的分布式存儲系統，最初是奔著高性能分布式文件系統去的，結果云計算風口一來，Ceph 重心轉向了分布式塊存儲(Block Storage)和分布式對象存儲(Object Storage)，現在分布式文件系統 CephFS 還停在 beta 階段。Ceph 現在是云計算、虛擬機部署的最火開源存儲解決方案，據說有20%的 OpenStack 部署存儲用的都是 Ceph 的 block storage.

2017-06-06 14:25:54

CentOS 7 Ceph 分布式存儲系統

如何解決分布式系統的Logical Time問題？（一）

在一個分布式系統中存在著各種各樣的并發事件，例如logical time問題。本文就為大家介紹logical time算法的鼻祖Lamport Clock。

2017-06-05 15:51:54

分布式 Logical Tim 算法

從分布式管理到多租戶實現，企業級大數據系統如何利用開源生態構建？

在大數據生態發展的過程中，大數據系統的管理系統，大數據系統的安全，易用性，機器學習不斷的補充到生態系統中來并不斷完善。隨著互聯網的興旺發展，許多互聯網公司也逐漸開始把 Hadoop 變成內部大數據處理系統的不二之選。隨著大數據概念的火爆，使得開始是行業領頭羊的巨頭在玩的東西逐漸被有機會普及到傳統領域。

2017-06-01 15:02:17

大數據大數據系統

容錯虛擬機分布式系統的設計

本文主要講述如何使用虛擬機來設計一個分布式容錯系統。

2017-05-22 09:58:01

虛擬機虛擬化分布式

基于Consul的分布式信號量實現

本文將繼續討論基于Consul的分布式鎖實現。信號量是我們在實現并發控制時會經常使用的手段，主要用來限制同時并發線程或進程的數量。

2017-05-11 14:05:25

Consul 分布式信號量

淺析分布式系統一些事

在運維模型的進化上，從IaaS到PaaS到SaaS，其應用范圍也許是越來越窄，但使用的便利性卻成倍的提高。這也證明了，軟件勞動的工作，也是可以通過分工，向更專業化、更細分的方向去提高效率。

2017-05-10 08:59:18

分布式系統承載量

分布式緩存技術redis學習系列----深入理解Spring Redis的使用

關于spring redis框架的使用，網上的例子很多很多。但是在自己最近一段時間的使用中，發現這些教程都是入門教程，包括很多的使用方法，與spring redis豐富的api大相徑庭，真是浪費了這么優秀的一個框架。

2017-05-09 08:27:42

分布式緩存技術 Spring Redi

大型分布式網站架構技術總結

本文是學習大型分布式網站架構的技術總結。對架構一個高性能，高可用，可伸縮，可擴展的分布式網站進行了概要性描述，并給出一個架構參考。一部分為讀書筆記，一部分是個人經驗總結。對大型分布式網站架構有很好的參考價值。

2017-05-08 11:53:21

分布式網站架構

細說分布式數據庫的過去、現在與未來

隨著大數據這個概念的興起以及真實需求在各個行業的落地，很多人都熱衷于討論分布式數據庫，今天主要講一下分布式數據庫的過去和現狀，希望大家能對這個領域有一個全面的了解;TiDB的架構以及最近的一些進展;最后結合我們開發TiDB過程中的一些思考講一下分布式數據庫未來可能的趨勢。

2017-05-02 21:05:01

分布式數據庫細說

Python分布式抓取和分析京東商城評價

互聯網購物現在已經是非常普遍的購物方式，在互聯網上購買商品并且使用之后，很多人都會回過頭來對自己購買的商品進行一些評價，以此來表達自己對于該商品使用后的看法。商品評價的好壞對于一個商品的重要性顯而易見，大部分消費者都以此作為快速評判該商品質量優劣的方式。所以，與此同時，有些商家為了獲得好評，還會做一些 “好評優惠” 或者 “返點” 活動來刺激消費者評價商品。

2017-04-25 15:40:12

數據分析商品評價

微信分布式數據存儲協議對比——Paxos和Quorum

分布式系統是網絡化的計算機系統，海量數據的互聯網應用只能通過分布式系統協調大量計算機來支撐。微信后臺存儲大量使用了分布式數據存儲方式的NoSQL集群，存儲設備出現異常是必然，分布式系統通過多節點分布及冗余，避免個別異常節點影響到系統的正常服務，同時提供平行擴展能力。

2017-04-21 12:44:34

Paxos Quorum 微信

微信高可用分布式數據庫PhxSQL設計與實現

本文詳細描述了PhxSQL的設計與實現。從MySQL的容災缺陷開始講起，接著闡述實現高可用強一致的思路，然后具體分析每個實現環節要注意的要點和解決方案，最后展示了PhxSQL在容災和性能上的成果。

2017-04-17 09:54:34

分布式數據庫 PhxSQL

分布式存儲系統基礎

分布式存儲系統首先要面對的問題就是數據分片，即將數據均勻地分布到多個存儲節點。另外，為了保證可靠性和可用性，需要將數據復制多個副本，這就帶來了多個副本的數據一致性問題。

2017-04-14 09:48:25

分布式存儲系統

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