系统伸缩性问题表现在网络和服务器的容量和性能问题，原则上讲只存在三种伸缩技术：隐藏通信延迟，分布和复制。 隐藏通信延迟：主要针对的是地理的伸缩性问题。它的基本思路很简单：尽可能避免等待远程服务的回复。从本质上来讲，这就要求我们尽可能的采用异步通信的方式来构成服务请求的应用，在服务回复到达的时候，用户可以继续服务请求的处理。 分布：涉及到将一个较大的组件分解成更小的部分，然后将它们部署在整个系统
RocksDBRocksDB原理B+树LSM树（Log-Structured Merge Tree）LevelDB特点RocksDB对LevelDB的优化RocksDB 写入与删除RocksDB 读取记录 RocksDB原理RocksDB是facebook开源的NOSQL存储系统，其设计是基于Google开源的LevelDB，优化了LevelDB中存在的一些问题，其性能要比LevelDB强，设计
1.分布式计算概述分散->汇总模式：1. 将数据分片，多台服务器各自负责一部分数据处理2. 然后将各自的结果，进行汇总处理3. 最终得到想要的计算结果1. 什么是计算、分布式计算？ 计算：对数据进行处理，使用统计分析等手段得到需要的结果 分布式计算：多台服务器协同工作，共同完成一个计算任务 2. 分布式计算常见的2种工作模式 分散
->
汇总
（
分布式计算框架MapReduceMapReduce简介MapReduce计算模型Map和Reduce函数Shuffle机制 MapReduce简介1.MapReduce是Hadoop生态中的一款分布式运算框架，它提供了非常完善的分布式架构，可以让不熟悉分布式计算的人员也能编写出优秀的分布式系统，因此可以让开发人员将精力专注到业务逻辑本身。 2.MapReduce采用“分而治之”的核心思想，可以先
分布式RPC
分布式RPC（DRPC）的真正目的是使用storm实时并行计算极端功能。Storm拓扑需要一个输入流作为函数参数，以一个输出流的形式发射每个函数调用的结果。
DRPC没有多少storm特性，因为它是从storm的原始流，spouts，bolts，拓扑来表达一个模式。DRPC没有单独打包，但它如此有用，以至于和storm捆绑在一起。
概述
分布式
翻译
精选
2011-12-22 11:48:40
3212阅读
配置zookeeper配置文件位
原创
2022-08-04 19:56:14
118阅读
产生的背景1）MapReduce有较大的局限性
仅支持Map、Reduce两种语义操作
执行效率低，时间开销大
主要用于大规模离线批处理
不适合迭代计算、交互式计算、实时流处理等场景
2）计算框架种类多，选型难，学习成本高
批处理：MapReduce
流处理：Storm、Flink
交互式计算：Impala、Presto
机器学习：Mahout
3）统一计算框架，简化技术选型
在一个统一框架下，实
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2023-07-18 22:26:26
99阅读
XA规范 在谈到 XA 规范之前，必须首先了解分布式事务处理（ Distributed Transaction Processing ， DTP ）的概念。 Transaction ，即事务，又称之为交易，指一个程序或程序段，在一个或多个资源如数据库或文件上为完成某些功能的执行过程的集合。 分布式事务处理是指一个事务可能涉及多个数据库操作，分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任
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2023-07-30 09:17:14
80阅读
Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm适用的场景： Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。 由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。(实时计算？) Storm集
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2019-05-21 18:04:00
167阅读
2评论
一、环境 3台虚拟机，系统为centos，zookeeper版本为3.4.3 ip与hostname分别为192.168.41.100/master，192.168.41.101/slave1，192.168.41.102/slave2二、安装1、解压下载到的apache-storm-0.9.2-incub
原创
2014-09-10 00:40:18
1630阅读
分布式RPC（distributed RPC，DRPC）用于对Storm上大量的函数调用进行并行计算过程。对于每一次函数调用，Storm集群上
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2023-07-12 20:41:54
58阅读
# STORM分布式实时计算
## 概述
STORM是一个开源的分布式实时计算系统，由Twitter开发并于2011年发布。它能够处理实时数据流，并提供可靠、可扩展的分布式计算能力。STORM可用于处理实时分析、流式处理和ETL（Extract, Transform, Load）等任务。
## 核心概念
STORM的核心概念包括Topology、Spout和Bolt。
### Topolog
原创
2023-07-23 05:47:12
113阅读
=========================================================声明：由于不同平台阅读格式不一致(尤其源码部分)，所以获取更多阅读体验！！个人网站地址：http://www.lhworldblog.com/========================================================== 一、前述Storm
原创
2022-12-30 16:55:13
70阅读
文章目录一、MapReduce基础入门1.为什么要MapReduce2.MapReduce优缺点3.MapReduce进程结构4.MapReduce程序运行流程分析二、MapReduce框架原理1.工作流程2.InputFormat3.MapTask4.Combiner5.Shuffle6.ReduceTask7.OutputFormat 一、MapReduce基础入门MapReduce是一个分
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2023-09-20 10:57:12
70阅读
1.为什么需要redis集群？1.1 为什么需要集群？1.1.1 性能Redis本身的QPS已经很高了，但是如果在一些并发量非常高的情况下，性能还是会受到影响。这个时候我们希望有更多的Redis服务来完成工作。1.1.2 扩展第二个是出于存储的考虑。因为 Redis所有的数据都放在内存中，如果数据量大，很容易受到硬件的限制。升级硬件收效和成本比太低，所以我们需要有一种横向扩展的方法。1.1.3 可
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2023-08-15 17:46:44
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1，柔性事物，二阶段2PC型，补偿型，异步确保型，最大努力通知型。2PC适合场景：客户账，收费异步确保型：会计性，资金订单，通知数据。核心交易数据分库并分表，消费记录数据分库分表，商户交易数据分库分表。 保持多个维度的数据集群可以使用MQ异步同步，MQ异步也会导致数据不一致，则引入实时监控服务，实时计算2个维度集群差异，作一致性同步
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2023-08-09 13:12:53
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面试官：你们是如何解决分布式事务问题的？关于分布式分布式系统在现在的系统中越来越常见，而分布式事物问题是是分布式系统种最常见的问题之一分布式事物剖析分布式事务的实现主要有以下 5 种方案：XA 方案TCC 方案本地消息表可靠消息最终一致性方案最大努力通知方案1、两阶段提交方案/XA方案所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问
本文内容摘要分布式机器学习的核心思想“分而治之”。分布式机器学习是机器学习的研究领域之一。分布式机器学习的主流平台有Spark、MXNet、Petuum、TensorFlow及PyTorch。本文对这些平台深入总结，分析对比其特性。其次，从数据并行和模型并行两方面深入阐述了机器学习算法的分布式实现方式，而后依照整体同步并行模型、异步并行模型和延迟异步并行模型3种方法对机器学习算法的分布式计算模型进
对于分布式的概念既模糊又有些理解，总是无法很好的把握，似乎与我们工作无关，但又天天在用， 究竟什么是分布式，它能做什么？从那下手，网上可以查到很多，都使我越来越糊涂，大概是分布式计算、分布式存储、分布式缓冲等。日日梳理这些模糊的东西，希望能有一天，能从这里走出一条光明的路。1、 根据分布式计
完全分布式Hadoop 运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。伪分布式模式：也是单机运行，但是具备 Hadoop 集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。 *完全分布式一般要扩展为HA完全分布式虚拟机网络配置配置虚拟机的
