该文档讲述了如何创建一个集群的tensorflow服务器，以及如何分配在集群计算图。我们假设你熟悉写作tensorflow程序的基本概念。Hello distributed TensorFlow!演示一个简单的TensorFlow集群，执行以下命令：:# Start a TensorFlow server as a single-process "cluster".
$ python
>&g
常用的深度学习训练模型为数据并行化，即TensorFlow任务采用相同的训练模型在不同的小批量数据集上进行训练，然后在参数服务器上更新模型的共享参数。TensorFlow支持同步训练和异步训练两种模型训练方式。异步训练即TensorFlow上每个节点上的任务为独立训练方式，不需要执行协调操作，如下图所示：同步训练为TensorFlow上每个节点上的任务需要读入共享参数，执行并行化的梯度计算，然后将
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2024-04-24 16:19:45
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1. 描述跨群集同步资源: 通过将多个集群组成一个联邦，可以在多个群集中的保持资源同步。 例如，可以确保多个群集中部署相同的程序。跨群集发现：联邦提供了自动配置DNS服务器和负载均衡器与所有群集后端的功能。2. 概念统一概念描述联邦一组Kubernetes集群，提供一个集群组成一个大资源的池子的接口，该接口可用于在这些集群之间部署Kubernetes应用程序。联邦化使用户将k8s 集群里的资源，服
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2024-04-04 16:17:02
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计算代数的优化技术，使它便计算许多数学表达式。TensorFlow 可以训练和运行深度神经网络，它能应用在许多场景下，比如，图像识别、手写数字分类、递归神经网络、单词嵌入、自然语言处理、视频检测等等。TensorFlow 可以运行在多个 CPU 或 GPU 上，同时它也可以运行在移动端操作系统上（如安卓、IOS 等），它的架构灵活，具有良好的可扩展性，能够支持各种网络模型（如OSI七
# Hive 集群角色解析
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它将 SQL 查询转换为 MapReduce 任务。Hive 集群由多个不同的角色组成，每个角色都承担着不同的任务。在本文中，我们将详细解析 Hive 集群的角色，并提供一些代码示例。
## Hive 集群角色
Hive 集群主要包含以下几个角色：
1. **HiveServer2**：负责处理客户端的 SQL
原创
2024-07-21 06:42:42
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synchronized关键字失效原因在Java多线程编程中，经常会用到synchronized和lock和原子变量等，而在分布式系统中，由于分布式系统中的分布性，即多线程和多进程并发 分布在不同机器中，synchronized和lock这两种锁将失去原有锁的效果，因此需要自己实现分布式锁来处理并发问题，分布式处理并发的办法有以下三种：队列定义：将所有要执行的任务放入队列中，然后一个一个消费，从而
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2023-12-09 17:24:44
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在zookeeper中，客户端会随机连接到zookeeper集群中的一个节点，如果是读请求，就直接从当前节点中读取数据如果是写请求，那么请求会转发给leader提交事务，...
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2023-04-13 06:06:39
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当数据较多或者模型较大时，为提高机器学习模型训练效率，一般采用多GPU的分布式训练。按照并行方式，分布式训练一般分为数据并行和模型并行两种， 模型并行：分布式系统中的不同GPU负责网络模型的不同部分。例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的GPU，或者同一层内部的不同参数被分配到不同GPU；数据并行：不同的GPU有同一个模型的多个副本，每个GPU分配到不同的数据，然后将所有GPU的计算结果按照
简介Tensorflow API提供了Cluster、Server以及Supervisor来支持模型的分布式训练。 关于Tensorflow的分布式训练介绍可以参考Distributed Tensorflow文档。简单的概括说明如下：Tensorflow分布式Cluster由多个Task组成，每个Task对应一个tf.train.Server实例，作为Cluster的一个单独节点。多个相同作用的
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2024-04-17 16:14:34
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目录一、zoo.cfg参数二、集群角色三、节点结构四、节点类型五、Stat数据结构六、Watcher机制Zookeeper是具有高可用、高性能、一致性的开源协调服务框架，它提供了一些基本服务：统一命名服务、布式协调、存储数据、监听与通知等功能。官网：http://zookeeper.apache.org/源码：https://github.com/apache/zookeeper一、zoo.cfg
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2024-04-04 16:28:00
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在hadoop中有三大核心组件，hdfs，yarn，mapreduce，在之前已经整理过hdfs基础的一些东西，今天来了解一下yarn中的主要角色以及它的作用，然后熟悉当客户端提交一个job到yarn上，yarn是如何去执行这个job。yarn（Yet Another Resource Negotiator）另一种资源调度协调者，是一种新的hadoop资源管理器，yarn是hadoop 2.X
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2023-10-30 13:30:28
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文章目录一、TF Serving1.安装2.搭建服务（1）构建模型（2）保存模型（3）运行TF Model Server3.使用服务（1）将数据传递给服务器（2）从服务器获取结果二、Tensorflow Hub1.安装2.简单使用三、Tensorboard四、联邦学习（federated learning）1.概述2.API介绍 一、TF ServingTensorflow Serving是TF
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2024-02-04 21:30:56
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ZooKeeper集群中包括如下三种角色：①leader ②follower ③observer角色分析： leader：是zookeeper里的核心，它是起到了整个主导集群的作用。比如事务请求的调度、处理，保证事务处理中的顺序性； follower：①处理客户端的非事务请求 &
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2024-03-02 09:53:43
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文章目录一、ZooKeeper集群角色二、ZooKeeper（伪）集群搭建1、调整配置文件2、创建myid文件，配置服务器编号3、启动zookeeper集群 搭建集群前先稍微介绍一下zk集群中的相关角色和它们所拥有的指责一、ZooKeeper集群角色ZooKeeper集群中有三种角色：Leader（领导者）、Follower（跟随者）、Observer（观察者）。Leader：事物请求（写操作）
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2024-04-05 12:04:59
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手把手教你搭建分布式集群，进入生产环境的TensorFlow分布式TensorFlow简介前一篇《分布式TensorFlow集群local server使用详解》我们介绍了分布式TensorFlow的基本概念，现在我们可以动手搭建一个真正的分布式TensorFlow集群。分布式TensorFlow集群由多个服务端进程和客户端进程组成，在某些场景下，服务端和客户端可以写到同一个Python文件并起在
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2023-10-17 20:49:51
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Tensorflow
Tensorflow 是一个使用数据流图 (data flow graphs) 技术来进行数值计算的开源软件库。数据流图是是一个有向图，使用节点（一般用圆形或者方形描述，表示一个数学操作或者数据输入的起点和数据输出的终点）和线（表示数字、矩阵或者 Tensor 张量）来描述数学计算。数据流图可以方便的将各个节点分配到不同的计算设备上完成异步并行计算，非常适合大规模的机
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2023-07-29 13:50:06
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关于tensorflow的分布式训练和部署， 官方有个英文的文档介绍，但是写的比较简单， 给的例子也比较简单，刚接触分布式深度学习的可能不太容易理解。在网上看到一些资料，总感觉说的不够通俗易懂，不如自己写一个通俗易懂给大家分享一下。
如果大家有看不懂的，欢迎留言，我再改文章，改到大学一年级的学生可以看懂的程度。 1. 单机多GPU训练
先简单介绍下单机的多GPU训练，然
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2024-07-26 15:31:53
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