google分布式三大件

2024-09-04

分布式系统漫谈一 ——　Google三驾马车: GFS,mapreduce,Bigtable

分布式系统学习必读文章!!!! 原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ed630e801000bi3.html 分布式系统漫谈一 —— Google三驾马车: GFS,mapreduce,Bigtable 谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google fs[1],Mapreduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的

Google分布式构建软件之三：分布式执行构建步骤

注:本文英文原文在google开发者工具组的博客上[需要FQ],以下是我的翻译,欢迎转载,但请尊重作者版权,注名原文地址. 之前两篇文章分别介绍了Google 分布式软件构建系统Blaze相关的为了提供对存储在云端的源码的访问支持而定制的文件系统和构建系统是如何工作的.这篇文章在前两篇文章的基础之上介绍了一个在大规模集群上面分布式高效率执行构建步骤的系统［译者注:就是Blaze］.正如你看到的,源文件系统和构建系统的细节对于我们实现快速高效的分布式构建是非常重要的.所以在介绍构建步骤如何分布式执

[置顶] 运算符重载,浅拷贝(logical copy) ,vs, 深拷贝(physical copy)，三大件（bigthree problem）

一般的我们喜欢这样对对象赋值: Person p1;Person p2=p1; classT object(another_object), or A a(b); classT object = another object; class A { // - }; int main( ) { A x; A y(x); // - A z = x; z = y; } 这样的话,如果成员变量中有指针的话,就容易造成指针的二次删除.这样就需要我们显示的在类中实现 1.拷贝构造, 2.赋值运算符重载

解读Google分布式锁服务

解读Google分布式锁服务背景介绍在2010年4月,Google的网页索引更新实现了实时更新,在今年的OSDI大会上,Google首次公布了有关这一技术的论文. 在此之前,Google的索引更新,采用的的批处理的方式(map/reduce),也就是当增量数据达到一定规模之后,把增量数据和全量索引库Join,得到最新的索引数据.采用新的索引更新系统之后,数据的生命周期缩短了50%,所谓的数据生命周期是指,数据从网页上爬下来,到展现在搜索结果中这段时间间隔,但是正如Google所强调的,这一

运算符重载,浅拷贝(logical copy) ,vs, 深拷贝(physical copy)，三大件（bigthree problem）

一般的我们喜欢这样对对象赋值: Person p1;Person p2=p1; classT object(another_object), or A a(b); classT object = another object; class A { // … }; int main( ) { A x; A y(x); // … A z = x; z = y; } 这样的话,如果成员变量中有指针的话,就容易造成指针的二次删除.这样就需要我们显示的在类中实现 1.拷贝构造, 2.赋值运算符重载

Google 分布式关系型数据库 F1

F1是Google开发的分布式关系型数据库,主要服务于Google的广告系统.Google的广告系统以前使用MySQL,广告系统的用户经常需要使用复杂的query和join操作,这就需要设计shard规则时格外注意,尽量将相关数据shard到同一台MySQL上.扩容时对数据reshard时也需要尽量保证这一点,广告系统扩容比较艰难.在可用性方面老的广告系统做的也不够,尤其是整个数据中心挂掉的情况,部分服务将不可用或者丢数据.对于广告系统来说,短暂的宕机服务不可用将带来重大的损失.为了解决扩容/高

Google分布式构建软件之二：构建系统如何工作

分布式软件构建第二部分:构建系统如何工作注:本文英文原文在google开发者工具组的博客上[需要FQ],以下是我的翻译,欢迎转载,但请尊重作者版权,注名原文地址. 上篇文章中提到了在Google,所有的产品都是从头开始构建的.这篇文章会更深入的介绍Google的构建系统[即Blaze]是如何工作的,并介绍让软件构建过程更快的方法.在后续的文章里,我们会解释如何利用这种确定的信息来在大规模集群之上进行分布式的软件构建并在开发者之间共享构建结果. 问题:Google是如何描述驱动构建和测试的依赖关

Google分布式构建软件之四：分发构建结果

注:本文英文原文在google开发者工具组的博客上[需要FQ],以下是我的翻译,欢迎转载,但请尊重作者版权,注名原文地址. 之前的文章,介绍了Google在分布式构建软件过程中,如何把构建过程分发到许多台机器上并复用之前构建的结果来大幅度提高构建的速度.这种分发和复用会凸显出性能瓶颈.尤其是一个大工程的一次完整构建会产出几个G的输出文件,所有的这些文件都需要从云端传回到开发者的机器上.这加重了网络和开发者本地硬盘的负担,延迟和有限的带宽会拖慢构建的速度. 而且,开发者通常不需要访问一次构建的所有

Google分布式构建软件之一：获取源代码

本文原文在google开发者工具组的博客上[需要FQ],以下是我的翻译,欢迎转载,但尊重作者版权,注名原文地址. 在Google,所有的产品都是在主干上开发的.这样的好处:每个人都可以查看和修改代码,避免了在分支上长时间开发后合并主干时候的痛苦,从源码构建也避免了库之间的二进制兼容问题.Google是跨国公司,这意味着分布在世界各地的办公室会放大下载代码的时间.通过计算依赖关系来限制下载的文件数量,我们成功地减少了代码下载的时间.然而,计算依赖关系也要花时间,而且即使这样改进了,获取源码的时间仍

【tensorflow:Google】三、tensorflow入门

[一]计算图模型节点是计算,边是数据流, a = tf.constant( [1., 2.] )定义的是节点,节点有属性 a.graph 取得默认计算图 g1 = tf.get_default_graph() 初始化计算图 g1 = tf.Graph() 设置default图 g1.as_default() 定义变量: tf.get_variable('v') 读取变量也是上述函数对图指定设备 g.device('/gpu:0') 可以定义集合来管理计算图中的资源, 加入集合 tf.add_

google的三篇论文

文章:MapReduce/GFS/BigTable三大技术资料文章:Google File System(中文翻译) 文章:MapReduce:超大机群上的简单数据处理文章:Google's BigTable 原理 (翻译)

利用前端三大件（html+css+js）开发一个简单的“todolist”项目

一.介绍 todolist,即待办事项.在windows android ios上参考微软家出的那个To-Do应用,大概就是那样的.我这个更简单,功能只有“待办” “已完成”两项,并且是在浏览器打开的. 二.界面和文件结构这些... 实际在浏览器中的网页如下: 在subline中的文件结构有index.html.index.css.index.js各一个,如下图: 三.程序参考注释即可看懂. (1)index.html文件 <!DOCTYPE html> <html> <h

Raft协议学习笔记

目录目录 1 1. 前言 1 2. 名词 1 3. 什么是分布式一致性? 3 4. Raft选举 3 4.1. 什么是Leader选举? 3 4.2. 选举的实现 4 4.3. Term和Lease比较 4 4.4. 选举图示 4 4.5. 选举总结 7 5. Raft日志复制 8 5.1. 什么是日志复制? 8 5.2. 日志复制的实现 8 5.3. 脑裂时的复制 10 6. 概念对比 12 7. 共性探讨 13 7.1. PacificA和HBase和Kafka 13 7.2. Redis

[MapReduce] Google三驾马车：GFS、MapReduce和Bigtable

声明:此文转载自博客开发团队的博客,尊重原创工作.该文适合学分布式系统之前,作为背景介绍来读. 谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google FS[1],MapReduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的开源Java实现:Hadoop对应MapReduce, Hadoop Distributed File System (HDFS)对应Goog

Google三驾马车

Google旧三驾马车: GFS,mapreduce,Bigtable http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ed630e801000bi3.html Google新三驾马车: Caffeine.Pregel.Dremel http://www.csdn.net/article/2012-08-21/2808870-Google-Hadoop-versus-Dremel 大规模集群管理工具Borg http://www.infoq.com/cn/news/2015/04

Google三驾马车：GFS、MapReduce和Bigtable

谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google fs[1],Mapreduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的开源Java实现:Hadoop对应Mapreduce, Hadoop Distributed File System (HDFS)对应Google fs,Hbase对应Bigtable.不过在性能上Hadoop比Google要差很多,参见

典型分布式系统分析：Bigtable

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

Google软件构建工具Bazel原理及使用方法介绍

近期,Google开源了强大的自动化构建工具Bazel. 正好博主近期在使用china版的Bazel--腾讯自主开发的Blade,所以准备跟大家分享一下Google Bazel这个分布式构建系统的原理和使用方法. 以下是分享的目录: Google Bazel原理篇: Google分布式构建软件之第一部分:访问源代码 Google分布式构建软件之第二部分:构建系统如何工作 Google分布式构建软件之第三部分:分布式执行构建步骤 Google分布式构建软件之第四部分:分发构建结果 Bazel工具使

[转载] Google大数据引擎Dremel剖析(1)

原文: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAyNTE0Ng==&mid=207895956&idx=1&sn=58e8af26fd3c6025acfa5bc679d2ab01&scene=1&srcid=0919Sz0SAs6DNlHTl7GYxrGW&key=dffc561732c2265121a47642e3bebf851225841a00d06325b09e7d125978a26d60870026c28e53

[BigData]关于HDFS的伪分布式安装和虚拟机网络的配置

[BigData]关于Hadoop学习笔记第一天(段海涛老师)(三) 视频2: hadoop的应用在电商,"浏览了该商品的人还看了","浏览了该商品的人最终购买的"...这些很多网站都有,就是用了相对廉价的hadoop技术. 还应用在信贷网站,银行不喜欢把钱交给个人,因为个人的信用审核比较繁琐.贷给你之后赚钱相对也少.用hadoop技术可以全方位的从你的淘宝购物,浏览哪些网站,行为轨迹......从海量的数据中可以分析的更全面. Hadoop中的模块就相当于Mave

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