在 <分布式学习最佳实践:从分布式系统的特征开始(附思维导图)>一文中,提到学习分布式系统的一个好方法是思考分布式系统要解决的问题,有哪些衡量标准,为了解决这些问题:提出了哪些理论.协议.算法,这些解决办法各自的优缺点.适用场景:然后再思考,不同的系统是如何解决同一个问题的,比如说数据分片,比如说元数据的高可用,到了工程实践这个层面是怎么解决的. 上面是从问题出发,寻找答案.而另一个方法,是从一个具体的系统出发,分析这个分布式系统是如何解决需要解决所有问题,如何根据实际情况对分布式特性进行权衡…

在 <分布式学习最佳实践:从分布式系统的特征开始(附思维导图)>一文中,提到学习分布式系统的一个好方法是思考分布式系统要解决的问题,有哪些衡量标准,为了解决这些问题:提出了哪些理论.协议.算法,这些解决办法各自的优缺点.适用场景:然后再思考,不同的系统是如何解决同一个问题的,比如说数据分片,比如说元数据的高可用,到了工程实践这个层面是怎么解决的. 上面是从问题出发,寻找答案.而另一个方法,是从一个具体的系统出发,分析这个分布式系统是如何解决需要解决所有问题,如何根据实际情况对分布式特性进行权衡…

本文是典型分布式系统分析系列的第二篇,关注的是GFS,一个分布式文件存储系统.在前面介绍MapReduce的时候也提到,MapReduce的原始输入文件和最终输出都是存放在GFS上的,GFS保证了数据的可用性与可靠性,那么本文具体看看GFS是怎么做到的. GFS(Google File System)是Google研发的可伸缩.高可用.高可靠的分布式文件系统,提供了类似POSIX的API,按层级目录来组织文件.在网络上,有很多对该轮文的翻译和解读,尤其是经典论文翻译导读之<Google File…

本文是典型分布式系统分析的第三篇,分析的是Bigtable,一个结构化的分布式存储系统. Bigtable作为一个分布式存储系统,和其他分布式系统一样,需要保证可扩展.高可用与高性能.与此同时,Bigtable还有应用广泛的特点(wide applicability),既能满足对延时敏感的.面向终端用户的应用需求,又能hold住高吞吐需求的批处理程序. 不过,通读完整篇论文,会发现,Bigtable这个系统是建立在很多其他google的产品上的,如GFS.Chubby.GFS为Bigtable提…

本文是典型分布式系统分析系列的第四篇,主要介绍 Dynamo,一个在 Amazon 公司内部使用的去中心化的.高可用的分布式 key-value 存储系统. 在典型分布式系统分析系列的第一篇 MapReduce 中提出了本系列主要关心的问题: 系统在性能.可扩展性.可用性.一致性之间的衡量,特别是CAP 系统的水平扩展是如何实现的,是如何分片的 系统的元数据服务器的性能.可用性 系统的副本控制协议,是中心化还是去中心化 对于中心化副本控制协议,中心是如何选举的 系统还用到了哪些协议.理论.算法…

    Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解 在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下: 输入:参数0--存储样本数据的文本文件inputfile: 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath: 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath: 参数3--存储聚类结果文件(SequenceFile文件)所处的路径clusterPath: 参数4--类的数量k: 输出:k个类 Be…

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统),它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. 易于扩展的分布式…

作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS 功能 分布式文件系统,用来存储海量数据. 工作原理 1.HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode  (Secondary Namenode) 2.NameNode负责管理整个文件系统的元数据 3. DataNode 负责管理用户的文件数…

作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.  用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. (1)HDFS的功能:元数据.检查点.DataNode功能 HDFS的工作原理: 数据存取 - HDFS架构: Master / Slave(主从结构) - 节点可以理解为物理机器 主节点,只有一个: Namenode 从节点,有很多个: Datanodes 1)  …

作业要求:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS是一个hadoop平台分布式文件系统,主要是用来存储和读取数据的. 工作过程:首先工作过程可以分为分为写操作和读操作两步. (1)写操作:假设有一个100M大小的文件a,系统使用者将文件a写入到HDFS上.HDFS按默认配置(块大小为64M).HDFS分布在三个机架…