LAB1 mapreduce mapreduce中包含了两个角色,coordinator和worker,其中,前者掌管任务的分发和回收,后者执行任务.mapreduce分为两个阶段,map阶段和reduce阶段. map阶段对应的是map任务.coordinator将会把任务分成多个部分,例如,有多个文件待处理,则每个文件的处理是一个任务.coordinator根据待处理文件生成多个任务,将这些任务用available管道暂存,供worker取用.worker将任务完成之后,需要告知coordi…

前言 Mit6.824 是我在学习一些分布式系统方面的知识的时候偶然看到的,然后就开始尝试跟课.不得不说,国外的课程难度是真的大,一周的时间居然要学一门 Go 语言,然后还要读论文,进而做MapReduce 实验. 由于 MR(MapReduce) 框架需要建立在 DFS(Distributed File System)的基础上实现,所以本实验是通过使用多线程来模拟分布式环境.虽然难度上大大降低,但是通过该实验,还是会让我们对 MR 的核心原理有一个较为深刻的认识. 做实验之前我们需要先把经典的…

MIT6.824食用过程 Lab1 MapReduce 一.介绍 本实验使用Go语言构建一个mapreduce库,以及一个容错的分布式系统.第一部分完成一个简单的mapreduce程序,第二部分写一个提交到mapreduce workers 的master 并且要能够处理workers 的错误. 库的接口和容错的方法跟mapreduce paper里面描述的类似. 二.环境搭建 vscode&&go 1. 安装golang 2. 安装git 3.安装cntlm 代理工具,用来给git 和…

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…

概述 MapReduce是由JeffreyDean提出的一种处理大数据的编程模型,用户定义map和reduce函数,map函数处理原始数据生成一系列键值对中间数据,reduce函数并合相同key的键值对. 编程模型 整个计算过程输入的是键值对,输出的也是键值对.用户只需要提供两个函数分别是Map和Reduce. 比如要统计大数据文本中的词频,我们可以写出如下的Map和Reduce函数: map(String key, String value): // key: document name //…

MIT-6.828-JOS-环境搭建 ELF文件格式 lab1:C, Assembly, Tools, and Bootstrapping lab2:Memory management lab3:User Environments lab4:Preemptive Multitasking lab5:File system, Spawn and Shell lab6:Network Driver…

摘要 raft是一种比paxos容易理解的一致性算法,实现起来比paxos简单许多.本文前部分描述算法的细节,后部分尝试探讨下该算法的原理. 算法描述 raft算法之所以简单的原因之一是它将问题分解成三个子问题,分别是: Leader选举 Log复制 安全性保证 概述 raft协议中每个server都要维护一些状态,并且对外提供两个RPC调用分别是RequestVote RPC和AppendEntries RPC用于选举和log复制. 要想理解raft,其实就是搞明白: leader和follo…

概述 lab2中实现了raft协议,本lab将在raft之上实现一个可容错的k/v存储服务,第一部分是实现一个不带日志压缩的版本,第二部分是实现日志压缩.时间原因我只完成了第一部分. 设计思路 如上图,lab2实现了raft协议,本lab将实现kvserver.每个raft都关联一个kvserver,Clerks发送Put(), Append(), Get() RPC给leader服务器中的kvserver,kvserver收到请求后将操作打包成Log Entry提交给raft,然后阻塞等待ra…

简介 当我们要统计数亿文本的词频,单个机器性能一般,况且是数亿级数据,处理是十分缓慢的,对于这样的任务,希望的是多台电脑共同处理,大幅度减少任务时间.联合多台电脑一起工作的系统就是分布式系统. 最近在学MIT6.824分布式系统课程,第一个Lab就是MapReduce,MapReduce是Google公司2004年发表的一篇论文,介绍很多任务都可以分为两步操作--Map和Reduce(比如要统计词频,Map分别对每个文件生成单词和单一数目,分不同区块保存,Reduce对不同区块进行统计,得到最终…

最近在做MIT6.824的几个实验,真心觉得每一个做分布式相关开发的程序员都应该去刷一遍(裂墙推荐),肯定能够提高自己的技术认知水平,同时也非常感谢MIT能够把这么好的资源分享出来. 其中第二个实验,就是要基于raft算法,实现一个分布式一致性系统.但今天先不说raft算法,而是先讨论下什么是分布式一致性问题,以及为什么它会难!!下一章再说raft是如何设计从而解决了分布式共识这一难题. 什么是分布式一致性问题 首先,什么是分布式系统一致性问题?分布式系统这个词应该不用多解释,简单地说就是由多个…