http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=24446&cid=17…

A Practical Approach to Balancing Correctness, Latency, and Cost in MassiveScale, Unbounded, OutofOrder Data Processing 这篇论文的副标题很长,说明几点: 1. 这篇文章的主要工作是,Balancing Correctness, Latency, and Cost,故它仍然不能突破CAP定理,仍然是在做tradeoff 2. Unbounded, OutofOrder,针对的对象…

目录 前言 目标 核心的设计原则 通用的数据处理流程 切合实际的解决方案 总结 延伸阅读 最后 作者:justmine 头条号:大数据达摩院 创作不易,未经授权,禁止转载,否则保留追究法律责任的权利. 前言 这是分布式数据处理系统系列的第一篇,也是当下实时流计算引擎实现的奠基石,为了帮助大家从理论到实现形成一个完整的知识体系,计划分为理论篇(剖析分布式数据处理系统的核心思想)和实现篇(详解当下实时流计算引擎如何实现核心思想):大数据的核心是分布式数据处理,建议大家关注[大数据达摩院],后期更精彩…

介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的,MillWheel也提供Java/C++的API). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的产品…

十分钟了解分布式计算:Google Dataflow 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的…

转自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-1152-1-1.html Google的论文一直是业界的风向标,尤其在机器学习.分布式系统.网络等方面很多创新性的成果都是由他们首先提出的.这篇博客收集了Google在2012年所发表的优秀论文,分为:算法理论.人机交互.信息收集.机器学习.机器翻译.自然语言处理等15大类,请各取所需: http://googledata.org/uncategorized/excellent-papers-for-2012/ Posted…

本文由厦门大学计算机系教师林子雨翻译,翻译质量很高,本人只对极少数翻译得不太恰当的地方进行了修改. [摘要]:Spanner 是谷歌公司研发的.可扩展的.多版本.全球分布式.同步复制数据库.它是第一个把数据分布在全球范围内的系统,并且支持外部一致性的分布式事务.本文描述了 Spanner 的架构.特性.不同设计决策的背后机理和一个新的时间 API,这个 API 可以暴露时钟的不确定性.这个 API 及其实现,对于支持外部一致性和许多强大特性而言,是非常重要的,这些强大特性包括:非阻塞的读.不采用…

“Google文件存储系统(GFS)是构建在廉价服务器之上的大型分布式系统.它将服务器故障视为正常现象,通过软件方式自动容错,在保证系统可用性和可靠性同时,大大降低系统成本. GFS是Google整个分布式系统的基石,其他存储系统如Google BigTable.GoogleMegastore等系统均直接或间接构建在GFS之上.另外,Google的大规模批处理系统MapReduce也是利用GFS系统作为海量数据的输入输出.” 以下内容为在研读Google_File_System论文时,对其中一些…

The Google File System Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung Google∗ 摘要 我们设计并实现了谷歌文件系统,这是一个为大型分布式数据密集型的应用而设计的可伸缩的分布式文件系统. 它能够运行在廉价的商用机器上同时又提供了容错率,并且对大量客户端服务时提供了很高的聚合性能. 虽然GFS和之前的分布式文件系统在设计上有很多共同的目标,但是我们的设计同时也受到对我们应用负载和技术环境的观察而驱动,包括当前的和预…

​ 此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章:Streaming 102: The world beyond batch ​ 欢迎回来!如果您错过了我以前的帖子,Streaming-大数据的未来,强烈建议您先花时间阅读那篇文章. 简要回顾一下,上一篇我们介绍了Streaming,批量与流式计算,正确性与推理时间的工具,数据处理模式,事件事件与处理时间,窗口化. 在这篇文章中,我想进一步关注上次的数据处理模式,但更详细. ​ 这里会用到一些Google Cloud Datafl…

核心目标:Google File System是一个面向密集应用的,可伸缩的大规模分布式文件系统.GFS运行在廉价的设备上,提供给了灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务. 1．一系列前提 GFS的系统构建针对其自身使用的特点在传统的分布式系统的基础上又进行了一些创新,基于的前提假设主要包括以下方面: 1.由于系统由廉价的商用机构成,组件失效被认为是一种常态,系统必须可以持续监控自身的状态. 2.系统存储以大文件为主,小文件也支持,但是没有进行特别的优化处理. 3.系统的工作负载主要包含…

Event Time 本文翻译自DataStream API Docs v1.2的Event Time ------------------------------------------------------- 一.事件时间 / 处理时间 / 提取时间 Flink支持流程序不同的time概念. ·        Processing time:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间. 当一个流程序以处理时间运行,所有基于时间的operation(如time窗口)将使用运行对应O…

从google历年所有论文的汇总来看,TOP5的分别是人工智能和机器学习.算法理论.人机交互与视觉.自然语言处理.机器感知,大家从一个侧面看出goolge research的重点了吧. Google所有论文汇总: http://research.google.com/pubs/papers.html 如下英文长贴是google在2012年发表的优秀论文汇总,Goole一直是IT领域的技术风向标,依托其大规模分布式系统以及搜索/广告等成功的业务,谷歌的论文更是具有相当的实践说服力.如下汇总的优秀论…

Hadoop是原Yahoo的Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来.Doug Cutting给这个Project起了个名字,就叫Hadoop. Doug Cutting在Cloudera公司任职.Cloudera的Hadoop是商用版.不同于Apache的开源版. 如果要研究Hadoop的话,下载Apache的开源版本是一种不错的选择. 只研究Apache版本的,不足以对Hadoop的理念理解.再对Cloudera版本的研究,会更上一层楼. 美国的AsterData,也是…

简介:https://blog.csdn.net/w1573007/article/details/52966742 论文中英文版下载http://pan.baidu.com/s/1slUy4sl   经典论文翻译导读之<Google File System>GFS(2003) https://blog.csdn.net/qq_38122518/article/details/78201472 2003年,Google发布Google File System论文,这是一个可扩展的分布式文件系统…

[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 Google Weight Sharding 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 Google Weight Sharding 0x00 摘要 0x01 引文 0x02 XLA背景知识 2.1 All-reduce. 2.2 算子融合 0x03 权重更新分片 3.1 All-reduce分解 3.2 挑战 0x04 图转换 4.1 分片表示 4.1.1 数据格式化 4.1.2 Non-ele…

论文信息 论文标题:Deep Graph Clustering via Mutual Information Maximization and Mixture Model论文作者:Maedeh Ahmadi, Mehran Safayani, Abdolreza Mirzaei论文来源:2022, arXiv 论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 结合高斯混合模型+对比学习. 2 Method 总体框架   2.1 Node Embedding En…

Dataflow编程模型和spark streaming结合 主要介绍一下Dataflow编程模型的基本思想,后面再简单比较一下Spark  streaming的编程模型 == 是什么 == 为用户提供以流式或批量模式处理海量数据的能力,该服务的编程接口模型(或者说计算框架)也就是下面要讨论的dataflow model 流式计算框架处理框架很多,也有大量的模型/框架号称能较好的处理流式和批量计算场景,比如Lambda模型,比如Spark等等,那么dataflow模型有什么特别的呢? 这就要要从…

前言 之前也分享了不少自己的文章,但是对于 Flink 来说,还是有不少新入门的朋友,这里给大家分享点 Flink 相关的资料(国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper),期望可以帮你更好的理解 Flink. 书籍 1.<Introduction to Apache Flink book> 这本书比较薄,简单介绍了 Flink,也有中文版,读完可以对 Flink 有个大概的了解. 2.<Learning Apache Flink> 这本书还是讲的比较多的 API 使用,不仅有…

Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired byawesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welcome! Awesome Big Data Frameworks…

[源码解析] 分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 目录 [源码解析] 分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 0x00 摘要 0x01 Introduction 1.1 问题 1.2 数据并行 1.3 模型并行 1.3.1 通信 1.3.2 张量并行 1.3.3 流水线并行 1.4 技术组合 1.5 指导原则 0x02 张量模型并行(Tensor Model Parallelism) 2.1 原理 2.1.1 行并行(Row Parallelis…

转自“浙江大学计算机学院软硬件协同设计实验室”:http://multicore.zju.edu.cn/fatlab/Indicate-paper.htm 1           体系结构领域,排名为 1.1          顶级会议>顶级期刊>SCI期刊>EI期刊>国内著名学报>国内一级学报>EI.ISTP会议>国内核心期刊 2           论文检索方法 2.1          从www.acm.org.www.ieee.org.scholar.go…

简介 Dremel 是Google 的“交互式”数据分析系统.可以组建成规模上千的集群,处理PB级别的数据.MapReduce处理一个数据,需要分钟级的时间.作为MapReduce的发起人,Google开发了Dremel将处理时间缩短到秒级,作为MapReduce的有力补充.Dremel作为Google BigQuery的report引擎,获得了很大的成功.最近Apache计划推出Dremel的开源实现Drill,将Dremel的技术又推到了浪尖上. Google Dremel设计 根据Goog…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt375 随着云计算的推广,云平台的设计和实现越来越复杂,很多系统属性如一致性和可靠性往往是在系统迭代开发时才被考虑到.如果在原生的系统上重复的实现复杂的一致性算法,这样不仅会破坏原有设计的结构,而且还带来很多开发上的负担.因此很多系统开发人员和架构师努力地进行系统划分,将系统分割成很多组件,分层设计,模块调用,从而最大限度地提高软件复用能力,降低系统设计和开发的难度. Goo…

读完了Google file system论文的中文版,记录一下总结,懒得打字,直接上草图:…

转自:http://blog.csdn.net/revolver/article/details/50177219 今年上半年(2015年2月),Google在Nature上发表了一篇论文:Human-level control through deep reinforcement learning.文章描述了如何让电脑自己学会打Atari 2600电子游戏.Atari 2600是80年代风靡美国的游戏机,总共包括49个独立的游戏,其中不乏我们熟悉的Breakout(打砖块),Galaxy In…

1. 背景 Google的第一代/第二代集群(资源)管理系统被称为Borg,Borg设计细节因零零星星出现在各种文章中而知名,但一直未公开(比如发一篇paper).然而,我们可从腾讯公布的Torca(Torca是google华人老员工朱会灿加入搜搜后,仿照google borg开发的资源管理系统, 链接是:“Torca:Typhoon上的分布式集群调度系统”)设计文档中可猜测一二. 而在近期,Google公布了它的下一代集群管理系统Omega(下载地址)的设计细节.论文中谈到Google经历的三…

中文简单介绍: 本文对怎样在问答社区对用户主题兴趣及专业度建模分析进行了研究,而且提出了针对此问题的统计图模型Topics Expertise Model. 论文出处:CIKM'13. 英文摘要: Community Question Answering (CQA) websites, where people share expertise on open platforms, have become large repositories of valuable knowledge. To b…

1 Google学术打不开,简单方法汇总. 2   谷歌学术镜像 http://dir.scmor.com/google/ 3,https://xs.glgoo.net/ 4, https://scholar.uulucky.com/ 5,利用 Google 搜索学术论文和资源的一些心得 6,我愿作为肩膀,承载你科研道路上的脚步…

People commonly tend to put much effort on hyperparameter tuning and training while using Tensoflow&Deep Learning. A realistic problem for TF is how to integrate models into industry: saving pre-trained models, restoring them when necessary, and doin…