在大规模图计算中，分布式计算的原理是通过将一个大规模图划分为多个子图，并将这些子图分配到不同的计算节点进行并行计算，最后将计算结果进行合并。分布式计算可以利用多台计算机的计算能力来加速图计算的过程，同时提高系统的可扩展性和容错性。
工作一段时间会遇到一个瓶颈期，会考虑未来1到2年的发展和方向问题，之前的方式是通过不停的学习新的框架或者解决方案来调整。 比如写服务端代码期间会去学习TDD，DDD，CQRS代码逻辑层的东西，学前端框架等度过第一个阶段。 后来会去学习大型互联网架构的解决方案，什么负载均衡，分库分表，数据一致性的解决方案，并发的处理及解决策略，降级，静态化，缓存一致性，异步MQ。 这些了解大部分处于填鸭式学习，比如只是去了解市面上常见的中间件及软件的使用，并没有涉及到底层原理或者实现方式上，换句话说知道的只是名词，还未深入，
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
Hive Hbase 存储介质： https://www.zhihu.com/question/46392643?sort=created 请问，在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构
大数据(Big Data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
我在前两篇文章中，带你一起学习了 MapReduce 和 Stream 计算模式，（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）相信你对批处理和流计算也有了一定的了解。虽然这两种计算模式对数据的处理方式不同，但都是以特定数据类型（分别对应静态数据和动态数据）作为计算维度。
在大数据技术体系当中，Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点，目前主流的大数据开发任务，都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们，对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的，今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术体系详解。
想必工作多年的研发工程师，有很多都是想成为架构师。但是并不是每一个研发都有机会参与架构设计，很多公司不一定会主动培养你成为架构师。但是我觉得要先掌握架构师的知识体系，然后通过实践进行校验，自己把自己培养成一名架构师。
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论，巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
Hadoop目前是Apache旗下的顶级项目之一， 是Google在2004年提出的“MapReduce”分布式计算框架的一个Java实现。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 Firestorm 项目申请书 Firestorm 项目介绍 Firestorm是腾讯研发并开源的面向分布式计算框架的Remote Shuffle Service。作为云原生的分布式计算框架重要的组成部分，该服务也用来提升分布式计算的整体性能，已在生产系统中大规模部署使用。 Firestorm 项目导师介绍 马骏杰、齐赫 Firestorm 开源项目负责人、Firestorm 开源项目架构师 导师寄语： Fires
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？
spark作为现在主流的分布式计算框架，已经融入到了很多的产品中作为ETL的解决方案。 而我们如果想要去测试这样的产品就要对分布式计算的原理有个清晰的认知并且也要熟悉分布式计算框架的使用来针对各种ETL场景设计不同的测试数据。 而一般来说我们需要从以下两个角度来进行测试。
随着大数据炒的越来越火热，很多大学已经陆续开设了大数据相关课程。0基础学习大数据路线是什么呢？加米谷大数据理论＋代码＋实战＋实操的独有课程体系，下面是加米谷的0基础大数据开发课程大纲：
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列。讲解 PowerJob 系列即将接近尾声，本系列的干货你还喜欢吗？欢迎留言说下你的感受和后面想看的内容。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
近期在考虑实现一个基于diff模式的笔记存储算法，具体是这样的：客户端触发存储逻辑时，首先会将文本T与前一次存储的文本S进行diff比较，生成一个patch，这个patch应用在文本S上，就能生成文本T，也因此，笔记的存储不再是单纯的将文本存在数据库中，而是一个类似于git的带有版本号的log，通过历史log生成最终的文本。
官网：https://guobinhit.github.io/akka-guide/
专题介绍 2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于 2010 年开源。2013 年，Spark 捐献给阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation），并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。如今，十年光景已过，Spark 成为了大大小小企业与研究机构的常用工具之一，依旧深受不少开发人员的喜爱。如果你是初入江湖且希望了解、学习 Spark 的“小虾米”，那么 InfoQ 与 FreeWheel 技术专家吴磊合作的专题系列文章——《深入浅出 Spark：原理详解与开发实践》一定适合你！本文系专题系列第一篇。
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性：
注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分： 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction) 神经
在当今大数据时代，处理和存储海量数据已成为许多应用的关键需求。为了满足这一需求，分布式计算和存储技术应运而生。Java作为一种广泛使用的编程语言，具有丰富的生态系统和强大的工具支持，被广泛应用于分布式计算和存储领域。
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果，它是一个高性能处理海量数据集的工具 。
前段时间跟朋友圈里一个大佬约饭，席间聊到他最近面了一批分布式开发，但总觉着都不太合适，他们都能把概念说上来，可当你问到实质问题的时候又都在顾左右而言它，优秀的分布式人才还真是可遇不可求啊。 确实，随着分布式技术的不断发展，不仅是互联网公司， 物联网、移动计算、人工智能等新兴技术领域的布局在向分布式倾斜。哪怕近几年经济增速趋缓，巨头公司们依旧没有停下招兵买马的脚步。但分布式技术人才链却出现了供不应求的情况，说白了还是因为分布式技术的掌握实在是不太容易。 就说我自己吧，那时候虽然接触了一些业务功能开发和基
今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了，上 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ ——梯度下降
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
这本书是一个简短但有趣的用Python编写并行和分布式应用的旅程。这本书真正要做的是让读者相信使用Python编写一个小型或中型分布式应用不仅是大多数开发者都能做的，而且也是非常简单的。 即使是一个简单的分布式应用也有许多组件，远多于单体应用。也有更多的错误方式，不同的机器上同一时间发生的事情也更多。 但是，幸好可以使用高质量的Python库和框架，来搭建分布式系统，使用起来也比多数人想象的简单。 另外，并行和分布式计算正逐渐变为主流，随着多核CPU的发展，如果还继续遵守摩尔定律，编写并行代码是必须的。 C
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
MapReduce 是一种分布式计算模型，其在云计算中有重要的作用，主要体现在以下几个方面：
恭喜你，这个时候，你已经拥有了一份Java的工作。这个阶段是你成长极快的阶段，而且你可能会经常加班。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此，分布式计算是必不可少的。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理，包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等，并提供相应的代码示例。
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
前段时间跟朋友圈里一个大佬约饭，席间聊到他最近面了一批分布式开发，但总觉着都不太合适，他们都能把概念说上来，可当你问到实质问题的时候又都在顾左右而言它，优秀的分布式人才还真是可遇不可求啊。确实，随着分布式技术的不断发展，不仅是互联网公司， 物联网、移动计算、人工智能等新兴技术领域的布局在向分布式倾斜。哪怕近几年经济增速趋缓，巨头公司们依旧没有停下招兵买马的脚步。但分布式技术人才链却出现了供不应求的情况，说白了还是因为分布式技术的掌握实在是不太容易。 就说我自己吧，那时候虽然接触了一些业务功能开发和基础架构开
分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整的系统。
并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统，也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。
进入大数据学习当中，相关的专业词汇很多，尤其是涉及到技术概念，对于概念词汇的理解，对于后续的技术学习和掌握，也是有好处的。今天我们来着重讲解大数据当中的两个重要概念，分布式计算以及服务器集群。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
在上篇，我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读)，MapReduce 核心思想是，分治法，即将大任务拆分成多个小任务，然后每个小任务各自计算，最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
通过前面几篇文章，我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor，它们各显神通解决了很多实际问题（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）。
分布式的概念很早就有了，然而真正在企业中得以广泛应用却是最近几年的事情。互联网的深入深化及大数据应用的兴起，对于IT系统的处理能力及效率都提出了更高的要求。通过松散耦合将多台物理服务器组成一个集群，提供更大的计算能力，这是分布式的核心作用，也是其得以广泛应用的主要原因。 我们邀请数人云王璞老师，为我们分享他在分布式计算方面的深刻理解和独到见解。 遇见未来 未来数据中心的建设战略之分布式 1 作者及其团队介绍 王璞，数人云CEO及创始人，为美国George Mason大学计算机博士，擅长分布式计算、大规模机
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。 Hadoop的应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三大分布式计算系统分别为：Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。 S
spark是一个大数据分布式的计算框架，有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。对比并行计算，谈三个概念：
11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯宣布开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署，还能解决大数据分布式计算过程中的痛点，提升计算资源的利用率。 图片来源：pixabay 在分布式计算领域，Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题，一直是分布式计算任务的性能瓶颈，除了降低计算任务的运行效率，还降低硬件资源的利用率。同时，由于Shuffle过程对于本地磁盘有容量需求(如Spark计算引擎)，对于计算引擎的云原生化也制造了
Hadoop 使用 HDFS 来解决分布式数据问题，MapReduce 计算范式提供有效的分布式计算。
今天LZ是打算来点干货，因此咱们就不说一些学习方法和技巧了，直接来谈每个阶段要学习的内容甚至是一些书籍。这一部分的内容，同样适用于一些希望转行到Java的同学。
本篇介绍的是大体思路，以及每个节点所需要学习的书籍内容，如果大家对详细的技术点有需要，欢迎留言，后续我在写一篇每个阶段需要学习掌握的技术点。
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
