MIT 6.824 Lab2D Raft之日志压缩】的更多相关文章

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书接上文Raft Part A | MIT 6.824 Lab2A Leader Election. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2B -race 相关论文:Raft Extended Section 5.3 Section 5.4.1 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 在Leader Election的基础上,完成Leader和…
书接上文Raft Part B | MIT 6.824 Lab2B Log Replication. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2C -race 相关论文:Raft Extended 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 完成persist()和readPersist()函数,编码方式参照注释. 优化nextIndex[]回退方式,…
实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2A -race 相关论文:Raft Extended Section 5.2 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 实现Raft算法中Leader Election(RequestVote RPC)和Heartbeats(AppendEntries RPC).确保只有一个Leader被选中,且若无错误该L…
SqlServer2008日志压缩语句如下: USE [master] GO ALTER DATABASE DBName SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAIT GO ALTER DATABASE DBName SET RECOVERY SIMPLE --简单模式 GO USE DBName GO , TRUNCATEONLY) GO USE [master] GO ALTER DATABASE DBName SET RECOVERY FULL WITH NO_WAIT…
Raft 实现日志复制同步 本篇文章以 John Ousterhout(斯坦福大学教授) 和 Diego Ongaro(斯坦福大学获得博士学位,Raft算法发明人) 在 Youtube 上的讲解视频及 ppt 为蓝本,深入分析 Raft 的内部机制,并以日志复制同步(Replicated Logs)为背景,详细介绍使用 Raft 协议实现日志复制的共识性问题. 目标:日志复制同步 Raft 的目标是将日志完整地复制到集群内的所有服务器,这些复制的日志会被状态机所使用.假设我们希望程序或应用能可靠…
背景 刚毕业那几年有幸进入了当时非常热门的某社交网站,在数据平台部从事大数据开发相关的工作.从日志收集.存储.数据仓库建设.数据统计.数据展示都接触了一遍,比较早的赶上了大数据热这波浪潮.虽然今天的人工智能的热度要远高于大数据,但是大家还是不能否定大数据在人工智能中不可取代的地位. 话回正题,当时遇到了一个需要解决的问题就是如何快速对日志进行压缩.那时一天的日志量大概是3TB左右,共100+种日志,最大的一个日志一天要1TB,最小的日志只有几十M.统计需求大部分是用HIVE完成,HIVE中的表每…
日志复制可以说是Raft集群的核心之一,保证了Raft数据的一致性,下面通过几张图片介绍Raft集群中日志复制的逻辑与流程: 在一个Raft集群中只有Leader节点能够接受客户端的请求,由Leader向其他Follower转发所有请求日志,并且有那么两条规则:Leader不删除任何日志.Follower只接收Leader所发送的日志信息: 此图介绍了Raft集群中日志的组成结构,日志由序号与条目组成,每个条目又由任期与指令组成,committed范围内为已提交的日志是指过半节点已经接收并存储的…
Shell + crontab 实现日志压缩归档 crontab # archive the ats log days. */ * * * * root /bin/>& shell #!/bin/bash # Author : standby # Date : -- # Description : Archive the live log, keep the lastest days. logdir="/data/ats/logs" TODAY=`date -d &quo…
这是 MIT 6.824 课程 lab1 的学习总结,记录我在学习过程中的收获和踩的坑. 我的实验环境是 windows 10,所以对lab的code 做了一些环境上的修改,如果你仅仅对code 感兴趣,请移步 : github/zouzhitao mapreduce overview 先大致看一下 mapreduce 到底是什么 我个人的简单理解是这样的: mapreduce 就是一种分布式处理用户特定任务的系统.它大概是这样处理的. 用户提供两个函数 mapFunc(k1,v1)-> lis…