Lab 1链接:https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-1.html Part I: Map/Reduce input and output Part I需要补充两个关键功能:为map函数分解输出的功能和为reduce函数收集输入的功能,这两个功能对应的函数分别在common_map.go的doMap()函数和common_reduce.go的doRedce()函数. 本人首先梳理程序运行流程,其次补充代码,最后测试结果. 程序运行流程简述如下: Se…

Lecture 02 Infrastructure: RPC & threads 一.多线程挑战 共享数据: 使用互斥信号量.或者避免共享 线程间协作: 使用channels 或者 waitgroup 来等待所有map线程结束 并发粒度: 粗粒度: 简单,但是并发性不高 细粒度: 更多的并发,但是处理复杂,可能会有更多的冲突和死锁 以下这段代码就能说明并发的粒度问题: constructTaskArgs := func(phase jobPhase, task int) DoTaskArgs {…

Lecture 03 : GFS 一.一致性 1, 弱一致性 可能会读到旧数据 2, 强一致性 读到的数据都是最新的 3, 一致性比较 强一致性对于app的写方便, 但是性能差 弱一致性有良好的性能, 并且容易延伸服务器, 但是出问题难定位 二.系统设计 1, 为什么chunks那么大 为了均摊费用 减小master的保存chunk状态 大小 (chunk handle) 2, master知道文件架构 对于目录, 知道什么文件在里面 对于文件, 知道每个64MB 的chunk 服务器 保存状态…

首发于公众号:努力学习的阿新 前言 大家好,这里是阿新. MIT 6.824 是麻省理工大学开设的一门关于分布式系统的明星课程,共包含四个配套实验,实验的含金量很高,十分适合作为校招生的项目经历,在文章<2022 双非应届 CS 硕士校招上岸字节跳动(校招总结)>中,我也将其推荐给了各位读者.但由于课程是全英的,实验说明也是全英的,实验过程中还需要阅读相关的英文文献,很多同学(包括曾经的笔者)受困于英语,对其望而却步.因此,笔者决定开启系列文章:MIT 6.824(Spring 2020)实验…

引言 1.本文不描写叙述MapReduce入门知识,这类知识网上非常多.请自行查阅 2.本文的实例代码来自官网 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html 最后的WordCount v2.0,该代码相比源代码中的org.apache.hadoop.examples.WordCount要复杂和完整,更适合作为MapR…

一.引入 hadoop的分布式计算框架(MapReduce是离线计算框架) 二.MapReduce设计理念 移动计算,而不是移动数据. Input HDFS先进行处理切成数据块(split)   map   sort   reduce  输出数据(output HDFS) 三.示例 Mapping是根据我们书写的模式执行的. 四.hadoop计算框架Shuffle 怎样将map task的输出结果有效的传送到reduce端,也就是说,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce…

本节内容:Lect 1 MapReduce框架的执行过程: master分发任务,把map任务和reduce任务分发下去 map worker读取输入,进行map计算写入本地临时文件 map任务完成通知master 告知本地中间结果文件的位置大小信息 master通知reduce worker reduce worker从不同的map worker读取自己负责的部分,这个过程称为shuffle reduce worker读取之后会在本地进行排序 调用用户的reduce方法进行计算 最终reduc…

网上看到的: We want to count all the books in the library. You count up shelf #1, I count up shelf #2. That's map. The more people we get, the faster it goes. 我们要数图书馆中的所有书.你数1号书架,我数2号书架.这就是“Map”.我们人越多,数书就更快. Now we get together and add our individual coun…

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…

一.概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述. 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取. 在执行每个map task时,无论map方法中执行什么逻辑,最终都是要把输出写到磁盘上.如果没有reduce阶段,则直接输出到hdfs上,如果有有reduce作业,则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存.每个map…