经过数年的积累，美团无人车已经从技术探索进入到业务运营阶段，这个阶段对于自动驾驶车端系统和离线系统都有了新的要求。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲 近年来，深度神经网络在多种应用上取得了极大的成功，网络架构也变得越来越深。以卷积神经网络为例，从 1998 年 LeNet 的 5 层，发展到 2015 年
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。
本文介绍了分布式的基本概念、分布式处理、分布式系统、分布式文件系统和分布式数据库系统。分布式系统是由多个计算机组成的系统，可以用于提高系统的可靠性、可扩展性和并行处理能力。分布式文件系统是一种特殊的网络文件系统，其将数据存储在多个计算机上，使得数据冗余和易于备份。分布式数据库系统将数据存储在多个计算机中，以提高数据的安全性和性能。
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法（同步随机梯度下降，synchronous SGD）。
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
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。
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。
原文地址：https://internetofthingsagenda.techtarget.com/blog/IoT-Agenda/How-IoT-is-making-distributed-computing-cool-again
可扩展性是指系统在需要增加规模或容量时，能够方便地进行扩展而不会影响系统性能或功能。
SkyWalking的OAP（Observability Analysis Platform，观测分析平台）是一个用于链路数据的分布式计算系统。
分布式计算是指会调用其它地址空间的程序，很可能是在其它机器上。调用者只知道一个接口，而关于被调用者的其它信息一无所知
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，
官网：https://guobinhit.github.io/akka-guide/
Raft是一个分布式一致性协调算法，采用状态机复制方法和majority voting选举算法。
在计算机科学领域中，集群（Cluster）和分布式（Distributed）是两个常用但概念不同的术语。它们在设计和实现大规模计算系统时扮演着重要的角色。本文将深入探讨集群与分布式的区别，并讨论它们如何在实际应用中相互关联。
作者 | Jiale Zhi，Rui Wang，Jeff Clune，Kenneth O. Stanley
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：
分布式并行编程可以大幅提高程序性能，实现高效的批量数据处理。分布式程序运行在大规模计算机集群上（廉价的服务器），可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得海量的计算能力。因此目前常用的大数据软件都可以部署在分布式计算环境种。
分布式计算有很多研究问题：如何高效地为工作站分配计算任务；如何有效降低工作站间的通讯成本；如何确保单机和多机训练的收敛具有一致性等等。在 2016 年 TensorFlow 第一次支持分布式训练时，相比单 GPU 训练，其 100 块 GPU 只能提供 56 倍的加速。而随着各种分布式策略及技术的提出，这一加速倍数已经大大提升。
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。
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 本文将介绍如何使用PaddlePaddle在不同的集群框架下完成分布式训练。分布式训练架构如下图所示： B.计算节点（Trainer）: 每个trai
Cutting 的第一份工作是在 Xerox 做实习生，为激光扫描仪上的操作系统开发屏幕保护程序，这也是他最早的“平台”级的作品。
图神经网络(GNNs)是一种基于图的深度学习模型，已成功应用于许多领域。尽管GNN具有一定的有效性，但GNN要有效地扩展到大型图仍然是一个挑战。作为一种补救措施，分布式计算能够提供丰富的计算资源，成为训练大规模GNN的一种很有前途的解决方案。然而，图结构的依赖性增加了实现高效分布式GNN训练的难度，这将受到海量通信和工作量不平衡的影响。近年来，人们在分布式GNN训练方面做了很多工作，提出了一系列的训练算法和系统。然而，从图处理到分布式执行的优化技术还缺乏系统的综述。本文分析了分布式GNN训练中的三个主要挑战，即大量特征通信、模型精度损失和工作负载不平衡。然后，我们介绍了分布式GNN训练优化技术的一种新的分类法，以解决上述挑战。新的分类法将现有技术分为四类:GNN数据分区、GNN批处理生成、GNN执行模型和GNN通信协议。我们仔细讨论了每个类别中的技术。最后，我们分别总结了现有的多GPU、GPU集群和CPU集群分布式GNN系统，并对可扩展GNN的未来发展方向进行了讨论。
图神经网络（GNNs）是一种在图上学习的深度学习模型，并已成功应用于许多领域。尽管 GNN 有效，但 GNN 有效地扩展到大型图仍然具有挑战性。作为一种补救措施，分布式计算成为训练大规模 GNN 的一种有前途的解决方案，因为它能够提供丰富的计算资源。然而，图结构的依赖性增加了实现高效分布式 GNN 训练的难度，导致大量通信和工作负载不平衡。近年来，在分布式 GNN 训练方面做出了很多努力，并提出了一系列训练算法和系统。然而，缺乏对从图处理到分布式执行的优化技术的系统回顾。在本次调查中，我们分析了分布式 GNN 训练的三大挑战，即海量特征通信、模型精度损失和工作负载不平衡。然后，我们为分布式 GNN 训练中的优化技术引入了一种新的分类法，以应对上述挑战。新分类法将现有技术分为四类，即 GNN 数据分区、GNN 批处理生成、GNN 执行模型和 GNN 通信协议。我们仔细讨论了每个类别中的技术。最后，我们分别总结了用于多 GPU、GPU 集群和 CPU 集群的现有分布式 GNN 系统，并讨论了可扩展 GNN 的未来发展方向。
Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。分布式计算是一个宽泛并且不断变化的领域。
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在当今数字化时代，构建高效、可靠的分布式系统是许多企业和开发团队面临的挑战。微软的 Orleans 框架为解决这些挑战提供了一个强大而简单的解决方案。本文将介绍 Orleans 的核心概念，并通过一个简单的示例代码来演示其用法。
阅读目录: 介绍 利用分片算法 利用消息队列 Hadoop简介 MapReduce 离线计算 介绍 分布式计算简单来说，是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算，然后再进行结果汇总。 目的在于分析计算海量的数据，从雷达监测的海量历史信号中分析异常信号(外星文明)，淘宝双十一实时计算各地区的消费习惯等。 海量计算最开始的方案是提高单机计算性能，如大型机，后来由于数据的爆发式增长、单机性能却跟不上，才有分布式计算这种妥协方案。 因为计算一旦拆分，问题会变得非常复杂，像一致性、数据完整、通信
分布式计算简单来说，是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算，然后再进行结果汇总。 目的在于分析计算海量的数据，从雷达监测的海量历史信号中分析异常信号(外星文明)，淘宝双十一实时计算各地区的消费习惯等。
2018年，香港浸会大学异构计算实验室与MassGrid合作，通过研究提出一种可用于低带宽网络的全局Top-k稀疏化的分布式同步SGD算法，并通过实验论证出在低带宽网络下也能高效进行AI训练。目前实验结果及相关论文已被ICDCS workshop收录。
随着业务规模和复杂性的不断增长，分布式计算成为了数据持久化、运算高性能的必要选择，然而，分布式多机器、多集群的协作成为了一个问题，如何让规模巨大的多机器甚至多个集群协同工作呢？又如何避免集群中单台机器的增加、删除、变动而对集群造成的巨大影响呢？ 解决问题的方法就是抽象化的分布式架构，通过代理的方式让客户端与服务端解耦，使各种突发事件能够被透明化的解决，同时，服务的调用者期望服务对他而言足够简单，最好是像调用本地服务一样简单，各种分布式架构应运而生，Broker 就是其中的一个。
苏宁易购高级架构师。2006年至今，历任程序员、技术经理、架构师、高级架构师等职，具有十余年研发及技术管理工作经验。早年在日本参与过みずほ银行（瑞穂实业银行）内部精算系统重构项目，以及东京证券交易所新一代交易系统研发项目，回国后主持过江苏三六五网、麦芽金服等公司的大型高并发互联网架构工作。主要技术领域是微服务设计、容器化部署、容器云计算、DevOps方法论、AIOps模型实战。
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
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
一提起“分布式系统”，大家的第一感觉就是好高大上啊，深不可测，看各类大牛关于分布式系统的演讲或者书籍，也大多是一脸懵逼。本文期望用浅显易懂的大白话来就什么是分布式系统、分布式系统有哪些优势、分布式系统
当前这个数据时代，各领域各业务场景时时刻刻都有大量的数据产生，如何理解大数据，对这些数据进行有效的处理成为很多企业和研究机构所面临的问题。本文将从大数据的基础特性开始，进而解释分而治之的处理思想，最后介绍一些流行的大数据技术和组件，读者能够通过本文了解大数据的概念、处理方法和流行技术。
[ 亿欧导读 ]本文分析了传统集中式数据中心和分布式架构数据中心的主要区别，探索了未来数据中心架构发展的趋势。
Hazelcast 是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎，可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架 , 它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架，通过简单的配置, 就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的分布式内存计算能力，可以带你瞬间进入内存计算的时代。
这是一篇科普性质的文章，希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapReduce分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的基石，可谓大数据技术之道，在于MapReduce。
优化图系统的性能需要综合考虑并行计算、垂直扩展和水平扩展等技术手段，并适时处理异常情况和错误，以确保系统的稳定性和可靠性。
分布式系统奠基者 Leslie Lamport [1] 在其最重要的论文之一 ”Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System“ [2] 中提到：
问题导读 我们在学习一项新知识，可能不太关注它的产生背景，但是任何故事如果脱离了它的时代，就不会在有意义。如果想了解Hadoop，我们需要知道 1.它是如何产生的？ 2.如何发展起来的？ 1.MapReduce设计理念与基本架构 Hadoop学习环境的搭建方法，这是学习Hadoop需要进行的最基本的准备工作。我们将从设计理念和基本架构方面对Hadoop MapReduce进行介绍，同样，这属于准备工作的一部分。通过本章的介绍将会为后面几章深入剖析MapReduce内部实现奠定基础。 MapReduce是一个
分布式机器学习也称分布式学习，是指利用多个计算节点（也称工作节点，Worker）进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。
1、分层 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。 在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示;服务层为应用层提供服务支持;数据库提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。 分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署
1、分层 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。 在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示;服务层为应用层提供服务支持;数据库提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。 分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层
机器之心投稿 作者：猿辅导研究团队语音识别负责人夏龙、机器学习工程师吴凡 近期，猿辅导公司开源了两个机器学习项目—ytk-learn, ytk-mp4j，其中 ytk-mp4j 是一个高效的分布式通信库，基于该通信库我们实现了 ytk-learn 分布式机器学习库，该机器学习库目前在猿辅导很多应用场景中使用，比如，自适应学习、学生高考分预测、数据挖掘、课程推荐等。 ytk-learn 分布式机器学习库 项目背景 LR(Logistic Regression), GBDT(Gradient Boosting
分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署在不同的服务器上，是网站拥有更多的计算资源以应对越来越多的用户访问。
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