---- 分布式技术 为什么需要分布式 计算问题 无论是我们在学校刚开始学编程，还是在刚参加工作开始处理实际问题，写出来的程序都是很简单的。因为面对的问题很简单。...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？ ...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。
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。...Cloud Spanner是唯一为云构建的企业级、全局分布且高度一致的数据库服务 Google Spanner是一个可水平扩展的SQL数据库，用于将关系数据库结构的优势与非关系水平扩展相结合，专为大规模可扩展和地理分布式应用程序而构建...另一方面，Google Spanner的分散时间跟踪方法对于地理分布式OLTP和单数据中心HTAP应用程序来说都是一个很好的解决方案。...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。
统一计算平台 3.2 统一开发平台 3.3 任务调度系统 3.4 特点 四、实时技术 4.1 流式技术架构 4.1.1 数据采集 4.1.2 数据处理 4.1.3 数据存储 4.2 流式数据模型 4.2.1...基于浏览器）日志采集技术方案； UserTrack是APP端（无线客户端）日志采集技术方案。...此类日志是最基础的互联网日志，也是目前所有互联网产品的两大基本指标：页面浏览量（Page View，PV）和访客数（UniqueVisitors，UV）的统计基础。...四、实时技术 4.1 流式技术架构 架构分为数据采集、数据处理、数据存储、数据服务四部分。...4.1.2 数据处理 SQL语义的流式数据分析能力。 流式处理的原理：多个数据入口、多个处理逻辑，处理逻辑可分为多个层级逐层执行。 数据倾斜：数据量非常大时，分桶执行。
大数据已然成为当今热门的技术之一，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点受欢迎的十大开源的大数据技术。 ?...1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。...两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 ? 4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。...它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。...5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。
分布式数据库 传统数据采集的不足 传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。...，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。...一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。...这就需要对数据的存储技术和存储模式进行创新与研究，跟上数字化存储的技术的发展步伐，给用户提供一个具有高质量的数据存储体验。...大数发掘技术，目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术
换一种思维逻辑去看待这个世界 ---- 文章目录 一、概述 二、MapReduce工作原理 三、MapReduce操作 四、案例 ---- 一、概述 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集...它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。...MapReduce核心特性 主要用于大数据计算领域，解决海量数据的计算问题。...MR 有两个阶段组成：Map 和 Reduce，用户只需实现 map() 和 reduce() 两个函数，即可实现分布式计算。...集群 JobTracker进程： Hadoop 集群常驻进程，根据要处理的输入数据量，命令 TaskTracker生成相应数量的Map和Reduce进程任务，并管理这个作业生命周期的任务的调度和监控
分布式技术的发展，深刻地改变了我们编程的模式，改变了我们思考软件的模式。通过随处可见的 X86 或者 Arm 机器，构建出一个无限扩展的计算以及存储能力，这是软件工程师最浪漫的自我救赎。...值 2019 年末，PingCAP 联合 InfoQ 共同策划出品“分布式系统前沿技术”专题， 邀请转转、Pulsar、微众银行、UCloud、知乎、贝壳金服等技术团队共同参与，从数据库、硬件、测试、运维等角度...系列一：存储之数据库篇 回看这几年，分布式系统领域出现了很多新东西，特别是云和 AI 的崛起，让这个过去其实不太 sexy 的领域一下到了风口浪尖，在这期间诞生了很多新技术、新思想，让这个古老的领域重新焕发生机...在过去的几年，数据库技术上出现了几个很明显的趋势。...这背后的很多细节由于篇幅的原因我就不介绍，推荐阅读 PingCAP TiFlash技术负责人 maxiaoyu 的一篇文章《从大数据到数据库》，对这个话题有很精彩的阐述。
HDFS主要用于最初由Yahoo提出的分布式文件系统，以下它的主要用途： 1、保存大数据 2、提供快速读取大数据的能力 Heroop帧的主要特征是通过将数据和计算分布在集群中的各节点服务器来实现分布式计算的目的...基本模块 HDFS：分布式文件系统(by Yahoo) Mpredues：分布式计算帧(by Google) HBCD：分布式、非关系型数据库(by Poerset -＞Microsoft) Pig：HDoop...的大规模数据分析工具（by Yahoo） Hial：将数据库工具、结构化的数据文件复制到数据库表（by Facebook）中 ZooKeoler：分布式协同服务（by Yahoo） Yarn：任务调度和集群资源管理框架...HDFS分离保存Meta数据和用户数据。...在HDFS系统中，文件的内容被分割为大的block(例如128 Mbytes，根据用户的需求被配置)，各block独立复制到多个Data南径中。
一、分布式架构详解 1、分布式发展历程 1.1 单点集中式 特点：App、DB、FileServer都部署在一台机器上。并且访问请求量较少 ?...1.7 分布式文件系统和分布式数据库 特点：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统 随着业务的发展，最终数据库读写分离也将无法满足需求，需要采用分布式数据库和分布式文件系统来支撑 分布式数据库是数据库拆分后的最后方法...二、 分布式技术详解 1. 并发性 2. 分布性 大任务拆分成多个任务部署到多台机器上对外提供服务 3. 缺乏全局时钟 时间要统一 4. 对等性 一个服务部署在多台机器上是一样的，无任何差别 5....CAP理论 一致性（Consistency）：分布式数据库的数据保持一致 可用性（Availability）：任何一个节点挂了，其他节点可以继续对外提供服务 分区容错性（网络分区）Partition tolerance...比较Zxid时，大的做leader；比较myid时，小的做leader d.改变服务器状态（崩溃恢复->数据同步，或者崩溃恢复->消息广播） 相关概念补充说明： epoch周期值 acceptedEpoch
五大最核心的大数据技术 大数据技术有5个核心部分，分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术？ 一起来了解一下吧 ?...预测分析 预测分析是一种数据挖掘方案，可在结构化和非结构化数据中使用算法和技术,进行预测、预报和模拟。许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险。...NoSQL数据库 NoSQL泛指非关系型的数据库，这种工具可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。...数据可视化 数据可视化是成为研究数据展示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的数据可视化技术。...它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，认知系统专门获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论，从自身与数据、与人们的交互中学习。
摘要：云计算打破了传统的商业模式，大数据也持续以指数型增长，技术人员和投资人对于当前技术发展趋势都保持密切关注，因为这有可能直接影响到他们2016年及今后的商业行动。...从2011年，纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二大云部署平台，为包括亚马逊、谷歌和微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。...3 无人驾驶技术 我们已经见证了汽车技术巨大的突破：谷歌正在无人驾驶汽车技术上大步前进，而特斯拉则退出了续航里程超长、无人驾驶的电动汽车，让我们能够想象未来汽车可能类似于个人的士，受智能手机控制。...只能机器人显然非常吸引人，部分是因为它们在人性化和专业设置方面具有非常大的应用潜力。...根据甲骨文公司分析，简单的大数据挖掘工具将要有长足的发展，因为这样分析师可以直接在企业Hadoop集群上购买数据，重新调整并采用机器学习技术进行分析。
不同的是，由于编程重视的是高效，用户化和使用方便，因此编程技术需要不断更新换代。那么，在即将到来的2017年和未来的几年内，会有哪些新技术出现，成为新的潮流，又有哪些技术的热潮会渐渐消退呢？...SVG和HTML包含了一大堆标签，Web开发者使用起来往往更方便，现在还有了大的APIs，让你可以在画布对象上详细地绘画图形，通常还会提供视频卡来帮助你使用。...新的Web应用程序是从前端到有大量内容的大数据库。当Web应用程序需要信息时，它就从数据库中提取信息并将信息注入到本地的模具中。...现在没有必要使用Web附加设备所需要的所有东西来标记数据，以便创建一个网页了。数据层是完全独立于演示和格式层。...Android大热, iOS遇冷 几年前，苹果专卖店门前排起的“人龙”还记得吧？
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。 ?...通常，分布式数据并行技术会在每个计算资源上复制模型以独立生成梯度，然后在每次迭代时传递这些梯度以保持模型副本的一致性。...尽管该技术在概念上很简单，但计算和通信之间的细微依赖关系使优化分布式训练的效率变得不简单。...梯度下降 研究者阐述了在 PyTorch 上进行分布式数据并行训练的几种梯度降低技术。DDP 中的梯度下降算法已经有了新的改进。...Parameter-to-Bucket Mapping 已经对 DDP 的速度有了相当大的影响。
分布式架构技术 参考：https://www.cnblogs.com/expiator/p/10201004.html 一、分布式缓存Redis https://blog.csdn.net/hhssaaa.../article/details/111114967（自己总结的分布式缓存文章） https://blog.csdn.net/hhssaaa/article/details/105428840（自己总结的...Redis知识梳理） 二、分布式锁Redis/Zookeeper https://blog.csdn.net/hhssaaa/article/details/105428840（自己总结的Redis知识梳理...） Redis setnx实现； Redission； Zookeeper 三、分布式服务（Dubbo或SpringCloud） https://blog.csdn.net/hhssaaa/article.../details/112210251（自己总结的分布式服务） 四、分布式协调者Zookeeper https://blog.csdn.net/hhssaaa/article/details/112783028
【导读】推荐系统和数据库技术，一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用，一个是偏系统存储相关的技术，这两者在实际中有很大的应用。...上一次专知推出漫谈推荐系统及数据库技术（一），大家反响热烈，特别是很多工业界的人士点赞支持，今天算法工程师宋强继续漫谈自己一些工作的独到见解，欢迎阅读~ 漫谈推荐系统及数据库技术（一） 蹉跎岁月，年华易逝...再次闲聊下分布式数据库技术，博各位一阅。 ▌分布式数据库 ---- 相较于传统的单机数据库，分布式数据库有以下的几个特点： ? 为了更好支撑分布式事务，分布式数据库的研发人员做了很多的方案寻优。...▌概念科普 ---- 类似于单机数据库中遇到的高并发业务场景，分布式数据库同样面临着困惑。在并发读写数据库时，读操作可能会不一致的数据（脏读）。...Spanner是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。
欢迎走进大数据时代GIS技术的饕餮盛宴！ 如果说分布式存储技术是为了解决大数据GIS中的数据组织与管理，那么分布式计算技术就是服务大数据GIS中的空间数据处理和分析。...通过分布式存储技术，我们解决了超大规模空间数据的高效存储、高效检索、按需扩展等问题，进而需要面对超大规模空间数据的处理和分析需求。在相关需求实现过程中，我们同样需要分布式技术作为支撑。...Spark是目前大数据技术中使用最为广泛的分布式计算框架，在SuperMap GIS 9D产品中，我们将SuperMap GIS基础内核与Spark框架进行了深度融合。...根据大数据GIS面向的不同领域，我们可以将其划分为空间大数据技术与传统GIS的分布式重构，这两个方向虽然都涉及空间数据处理与分析，但由于面向的数据和问题不同，适用的功能和算法也存在差异。...如上所述，在SuperMap GIS 9D产品中，我们基于Spark技术实现了多种空间数据处理和分析功能的分布式计算，并且面向空间大数据和传统GIS的分布式重构两个领域提供了多种方便易用的分析功能。
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。
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