在分布式数据库领域中，高性能＋强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征，这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB...以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。 ---- 我们在今年2月跨越了 YugaByte DB三年开发阶段，到目前为止这是一段惊心动魄的旅程，但并非没有技术挑战。...这意味着Spanner可以无缝扩展读写，支持需要全局一致性的地理分布式应用程序，并在不牺牲正确性的情况下从多个节点执行读取。 但是，它放弃了RDBMS数据库提供给开发人员期望的许多熟悉功能集。...Raft 和Paxos是众所周知的分布式共识算法，并且已被正式证明是安全的，Spanner使用Paxos，但是，我们选择了Raft，因为： 对于开发人员和运营团队Raft比Paxos更容易理解。...YugaByte DB以一种新颖的方式组合了一组非常实用的架构决策，创建了一个独特的开源分布式SQL数据库。
服务发现——Netflix Eureka 客服端负载均衡——Netflix Ribbon 断路器——Netflix Hystrix 服务网关——Netflix Zuul 分布式配置——Spring Cloud
以处理数据为例，可能只是把一个几十K的文件解析下，然后生成一个词频分析的报告。很简单的程序，十几行甚至几行就搞定了。 直到有一天，给你扔过来1000个文件，有些还特别大，好几百M了。...所以就从多线程/进程的计算并行化，进化到计算的分布式化（当然，分布式一定程度上也是并行化）。 存储问题 另一方面，如果处理的数据有10T，而你手上的机器只有500G 的硬盘，怎么办？ ...前者很容易到瓶颈，毕竟数据无限，而一台机器的容量有限，所以在大数据量的情况下，只能选后者。把数据分散到多台机器，本质上解决的是存不下的问题。...同时，刚才提到计算分布式化后，总不能所以程序都去同一台机器读数据吧，这样效率必然会受到单台机器性能的拖累，比如磁盘 IO、网络带宽等，也就逼着数据存储也要分散到各个机器去了。...基于这两个原因，数据存储也分布式起来了。 分布式系统概述 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
Kafka在大数据流式处理场景当中，正在受到越来越多的青睐，尤其在实时消息处理领域，kafka的优势是非常明显的。相比于传统的消息中间件，kafka有着更多的潜力空间。...今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。 关于Apache Kafka 本质上来说，Apache Kafka不是消息中间件的一种实现，它只是一种分布式流式系统。...Kafka也提供流式API用于实时的流处理以及连接器API用来更容易的和各种数据源集成。...另外，开发者也可以利用Kafka的存储层来实现诸如事件溯源和日志审计功能。 关于大数据开发，Apache Kafka分布式流式系统，以上就为大家做了简单的介绍了。
图片1.png 二．主从复制的作用 1.数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。...三．主从复制原理 本身就是Master发送数据给slave，只是第一次连接是Slave向Master发送同步请求，其它的都是Master主动向Slave发送数据。...同步 当从服务器刚执行SLAVEOF命令时，首先做的就是同步操作，将从服务器的数据库状态更新成主服务器的数据库状态。...master 启动一个后台进程将数据库快照保存到 RDB 文件中 注意：此时如果生成 RDB 文件过程中存在写数据操作会导致 RDB 文件和当前主 redis 数据不一致，所以此时 master 主进程会开始收集写命令并缓存起来...redis 停止运行，再启动时可能只有少部分数据和主 redis 不同步，此时启动 redis 仍然会从主 redis 复制全部数据，这样的性能肯定没有只复制那一小部分不同步的数据高。
在企业级的平台系统当中，对于日志的收集和分析，一方面对于运维优化有着相应的作用，另一方面日志数据，作为大数据的一种形式，也蕴含着诸多价值。...今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Flume分布式日志系统。 Flume出自Cloudera公司，现如今已经是Apache的顶级项目。...Storage是存储系统，可以是一个普通File，也可以是HDFS、Hive、HBase、分布式存储等。...单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成。 值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。...关于大数据开发学习，Flume分布式日志系统，以上就为大家做了简单的介绍了。Flume组件在大数据技术生态当中占据重要位置，因而在大数据学习当中，也需要给以足够的重视。
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。 ?...就纠错而言，分布式数据并行训练和本地训练在数学上必须是等价的。...分布式数据并行化旨在使用更多的计算资源来加速训练。 根据以上需求，研究者用 nn.Module 实现了分布式数据并行。nn.Module 采用本地模型作为构造函数的参数，并在反向传播中透明地同步梯度。...核心梯度下降 开发过程中的主要工作就是梯度降低，它也是 DDP 中决定性能的关键步骤。...Parameter-to-Bucket Mapping 已经对 DDP 的速度有了相当大的影响。
引言 说起redis的数据结构，大家可能对五大基础数据类型比较熟悉:String，Hash，List，Set，Sorted Set。...那么除此之外，还有三大衍生数据结构，大家平时是很少接触的，即：bitmaps、hyperloglog、geo 另外，我觉得，这三个数据结构，只能说是锦上添花。真正在项目中，我还真没用过。...下面大家来看看这三大数据结构的定义和用途 bitmaps 定义 说到这个bitmaps，其实它就是String，但它可以对String的位进行操作。...HyperLogLog 定义 HyperLogLog并不是一种数据结构，而是一种算法，可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计。 其实，大家可能对该算法比较陌生。...我大概说一下该算法的原理，我不想去长篇大论的搬出数学论文来，大家看着也无聊，这里Hyper指的是超级的意思，它的前世是LogLog算法。这里我蜻蜓点水的装13一下，大家能领悟到精髓即可。
大快大数据开发框架的构成模块 大数据也不是近几年才出现的新东西，只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆！...做大数据原生态开发且又推出商业发行版的，行业也就只有大快搜索，可能在未来的三五年内也许还会有做大数据原生态开发的出现。...为何大数据的普及度不高，主要是由于大数据的应用开发太过偏向于底层，学习的难度不是一般的大，所涉及到的技术面广太大，不是一般人所能够驾驭得了的。...大快DKhadoop把大数据开发中的一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，在很大程度上降低了开发的难度。相信这个对于从事开发的人员看了就更容易懂了。...下面，就给大家介绍看一下大快的大数据开发框架的模块构成都有哪些： 大快大数据一体化开发框架主要由六部分组成：数据源与SQL引擎、数据采集（自定义爬虫）模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、
但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。...Ceph提供三大存储接口，能够将企业中的三种存储需求统一汇总到一个存储系统中，并提供分布式、横向扩展，高度可靠性的存储，具备高可用性、高性能及可扩展等特点。...优点： 支持对象存储（OSD）集群，通过CRUSH算法，完成文件动态定位，处理效率更高 符合posix语义，支持通过FUSE方式挂载，降低客户端的开发成本，通用性高 支持分布式的MDS/MON，无单点故障...MFS的主备架构情况类似于MySQL的主从复制，从可以扩展，主却不容易扩展 随着MFS体系架构中存储文件的总数上升，Master Server对内存的需求量会不断增大 关于大数据开发，分布式文件存储系统...分布式文件系统，是解决大数据存储问题的重要底层支持，对于市场主流分布式存储产品，需要有相应的了解才行。
在之前的《大数据开发：OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中，我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍，今天的大数据开发分享，我们具体来讲解其中的Presto查询引擎，是什么，为什么会出现，又能够解决什么样的数据处理需求...Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。...Presto三大特点 高性能：Presto基于内存计算，减少数据的落盘，计算更快；轻量快速，支持近乎实时的查询； 多数据源：通过配置不同的Connector，Presto可以连接不同的数据源，所以可以将来自不同数据源的表进行连接查询...； 扩展性：可以根据实际的需要，开发特定的数据源的Connector，从而可以SQL查询此数据元的数据。...关于大数据开发，分布式OLAP查询引擎Presto入门，以上就为大家做了简单的介绍了。在交互式查询领域，Presto可以说是非常代表性的一个产品，在大规模交互式查询式，性能可观。
---- 分布式环境搭建 集群规划 使用完全分布式，实现namenode高可用，ResourceManager的高可用 集群运行服务规划 node1 node2 node3 zookeeper...-- MapReduce存储中间数据文件的本地目录。目录不存在则被忽略。...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
在大数据技术生态当中，消息队列，主要是针对实时消息流的处理，而实时消息流场景下，常常需要解决的一个问题，就是数据一致性的问题，这其中又涉及到分布式事务。...今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲消息队列如何利用事务消息实现分布式事务？ 消息队列中的事务主要解决的是消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。...比如订单系统的例子，在创建订单后，如果出现短暂的几秒，购物车里的商品没有及时情况，也不是完全不可接受的，只要最终购物车的数据和订单数据保持一致就可以了。 2、消息队列是如何实现分布式事务的？...3、RocketMQ中的分布式事务实现 在RocketMQ中的事务实现中，增加了事务反查的机制来解决事务消息提交失败的问题。...关于大数据开发，消息队列如何实现分布式事务，以上就为大家做了基本的介绍了。消息队列在分布式事务方面，需要大家多去理解和深入，主流的解决方案，也要知晓。
在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。...但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。...Ceph提供三大存储接口，能够将企业中的三种存储需求统一汇总到一个存储系统中，并提供分布式、横向扩展，高度可靠性的存储，具备高可用性、高性能及可扩展等特点。...MFS的主备架构情况类似于MySQL的主从复制，从可以扩展，主却不容易扩展 随着MFS体系架构中存储文件的总数上升，Master Server对内存的需求量会不断增大 关于大数据开发，分布式文件存储系统...分布式文件系统，是解决大数据存储问题的重要底层支持，对于市场主流分布式存储产品，需要有相应的了解才行。
return args Initialization 必须把args, model结构和参数变成deepspeed版本 对于dataloder可以用deepspeed.initialize变成分布式...parameters, training_data=None) DataLoder 因为deepspeed基于pytorch.dist，所以可以用dataloader，注意自定义dataloder需要分布式采样...DistributedSampler 自定义分布式dataloder，注意batch_size定义，分布式的batch_size是指每张gpu上批大小，不开启分布式batch_size指所有gpu的总大小...# 开启分布式 用DistributedSampler if local_rank >= 0: if data_sampler is None: data_sampler =...self.data = (x for x in self.dataloader) return self.dataloader Training API 把读取的分布式
目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。...今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。...3、数据流对比 Hadoop：MapReduce计算数据流没有任何循环，每个阶段使用上一阶段的输出，并为下一阶段产生输入。...Flink：Flink采用连续流式流传输模型，实时对数据进行处理，而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。...作为主流的三大处理框架，这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势，因此最好的方案就是将各自的优势结合起来，实现更高效率地完成大数据处理任务。
SpringCloud分布式开发服务发现——Netflix Eureka、客服端负载均衡——Netflix Ribbon、断路器——Netflix Hystrix、服务网关——Netflix Zuul、...分布式配置——Spring Cloud Config等五大组件，本篇文章会给大家详细介绍五大组件的作用以及功能。
---- 分布式SQL引擎 Hive的SQL交互方式 回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？？ ...方式一：交互式命令行（CLI） bin/hive，编写SQL语句及DDL语句 方式二：启动服务HiveServer2（Hive ThriftServer2) 将Hive当做一个服务启动(类似MySQL数据库...，CDH 版本HIVE建议使用此种方式，CLI方式过时 2）JDBC/ODBC方式，类似MySQL中JDBC/ODBC方式 SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来，所以Hive提供的所有功能（数据分析交互式方式...在企业中使用PySpark和SQL分析数据，尤其针对数据分析行业。...，使用SparkSQL时，往往启动一个ThriftServer服务，分配较多资源（Executor数目和内存、CPU），不同的用户启动beeline客户端连接，编写SQL语句分析数据。
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