现在我们准备做第一个作业Lab1啦 wjk大神也在做6.824,可以参考大神的笔记https://github.com/zzzyyyxxxmmm/MIT6824_Distribute_System Part I The Map/Reduce implementation you are given is missing some pieces. Before you can write your first Map/Reduce function pair, you will need to f

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

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

书接上文Raft Part C | MIT 6.824 Lab2C Persistence. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2D -race 相关论文:Raft Extended Section 7 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 实现Snapshot.CondInstallSnapshot.InstallSnapshot RPC

书接上文Raft Part B | MIT 6.824 Lab2B Log Replication. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2C -race 相关论文:Raft Extended 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 完成persist()和readPersist()函数,编码方式参照注释. 优化nextIndex[]回退方式,

书接上文Raft Part A | MIT 6.824 Lab2A Leader Election. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2B -race 相关论文:Raft Extended Section 5.3 Section 5.4.1 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 在Leader Election的基础上,完成Leader和

源代码参见我的github: https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Part I: Word count MapReduce操作实际上就是将一个输入文件拆分成M份,交由M个Map task进行操作.每个Map task生成R个包含中间键值对的结果.R个Reduce task执行Reduce操作,其中第i个Reduce task操作每个Map task的第i个输出文件.最终,生成R个结果文件,通过Merge操作,将结果生成一个输出文件. 1.mapred

实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2A -race 相关论文:Raft Extended Section 5.2 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 实现Raft算法中Leader Election(RequestVote RPC)和Heartbeats(AppendEntries RPC).确保只有一个Leader被选中,且若无错误该L

摘要: 源代码参见我的github:https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Lab3: Paxos-based Key/Value Service Introduction 在Lab2中我们依靠单个的master view server来获取primary.如果view server不可用(崩溃了或者有网络问题),那么key/value service就不工作了,即使primary和backup都是可用的.而且它在处理server(primary或者ba

源代码参见我的github:https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Lab 2:Primary/Backup Key/Value Service Overview of lab 2 在本次实验中,我们将使用primary/backup replication 来提供能够容错的key/value service.为了让所有的clients和severs都认同哪个server是primary,哪个server是backup,我们将引入一个master ser

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 {

本节内容:Lect 2   RPC and Threads 线程:Threads allow one program to (logically) execute many things at once.The threads share memory. However, each thread includes some per-thread state: program counter, registers, stack. 下面以go语言写一个爬虫作为例子来介绍线程: Go example:

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

之前看过一个go语言并发的介绍:https://www.cnblogs.com/pdev/p/10936485.html   但这个太简略啦.下面看点深入的 还记得https://www.cnblogs.com/pdev/p/11095475.html中我们写过一个简单的爬虫.这里面就用到了Go的两种并发方式: 1.    Go routines和Go channels(ConcurrentChannel),这是Go语言特有的一种并发方式,可以简化编程 1.1 Go routines Gorou

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

前言 The Paxos algorithm, when presented in plain English, is very simple. ------ Lamport,<Paxos Made Simple> Unfortunately, Paxos is quite difficult to understand, in spite of numerous attempts to make it more approachable. ------ Diego Ongaro,<In

Find the minimum length word from a given dictionary words, which has all the letters from the string licensePlate. Such a word is said to complete the given string licensePlate Here, for letters we ignore case. For example, "P" on the licensePl

MIT 6.824 LAB1 环境搭建 vmware 虚拟机 linux ubuntu server   安装 go 官方安装步骤: 下载此压缩包并提取到 /usr/local 目录,在 /usr/local/go 中创建Go目录树.例如: tar -C /usr/local -xzf go$VERSION.$OS-$ARCH.tar.gz 该压缩包的名称可能不同,这取决于你安装的Go版本和你的操作系统以及处理器架构. (此命令必须作为root或通过 sudo 运行.) 要将 /usr/loca

给定一种 pattern(模式) 和一个字符串 str ,判断 str 是否遵循这种模式.这里的 遵循 指完全匹配,例如在pattern里的每个字母和字符串 str 中的每个非空单词存在双向单映射关系.例如:    pattern = "abba", str = "dog cat cat dog", 返回true     pattern = "abba", str = "dog cat cat fish", 返回false. 

MapReduce是Google在2004年发表的论文<MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters>中提出的一个用于分布式的用于大规模数据处理的编程模型. 原理 MapReduce将数据的处理分成了两个步骤,Map和Reduce.Map将输入的数据集拆分成一批KV对并输出,对于每一个<k1, v1>,Map将输出一批<k2, v2>:Reduce将Map对Map中产生的结果进行汇总,对于每一个<k