昨天下午据消息透漏最终幻想14的NA服务器遭遇DDoS攻击。...此次事件受影响的服务主要是：FINAL FANTASY XIV ，主要影响北美服务器。最终幻想官方表示现在还不清楚是谁造成了DDOS攻击，也不清楚攻击的方式。...DDoS分布式拒绝服务，黑客试图通过使用大量恶意请求来拥塞用户的网络带宽来达到拒绝服务的目的；有的是通过占用服务器的连接资源池来达到拒绝服务的目的；有的通过占用服务器的SSL会话资源来达到拒绝服务的目的...；还有的是用过占用服务器的应用处理资源，极大的消耗服务器处理性能从而达到拒绝服务的目的。
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。...13.jpg 大数据技术当中，分布式是非常核心的概念，从存储到计算到分析，大数据处理的整个流程当中，分布式不可或缺。 关于分布式计算 对于如何实现大数据处理，有集中式和分布式两种思路。...分布式计算，使得大数据处理的成本大大降低，所以才能支持大数据在更多企业更多场景下的应用落地。 关于服务器集群 服务器集群，由互相连接在一起的服务器群组成的一个并行式或分布式系统。...1.jpg Hadoop大数据集群，就是对分布式计算和服务器集群的一次成功的实践，而学习大数据，Hadoop一直都是必学的一块重点。...关于大数据技术基本概念，分布式计算与服务器集群，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据快速发展，大数据技术也在不断迭代更新，但是分布式计算和服务器集群，仍然是必须掌握的重点技术概念。
通过新鲜出炉的中国情人节大数据图谱——百度浪漫指数显示，截止到2月14日12:30分实时数据，北京、浙江、上海浪漫指数位居前三，其中，北京浪漫指数为169，浙江上海紧随其后。 ? ...TOP10省市；同时，搜索“情人节”、“情人节怎么过最浪漫”等情人节相关词，搜索结果页右侧也会显示情人节大数据图谱的入口级排行榜。 ...不过，据百度方面透露，浪漫指数排名会随着搜索量的增多发生实时、动态变化，如果有你的参与，说不定会让你的城市成为又一个浪漫之都。 此外，百度浪漫指数还出炉了“去哪儿吃饭？”“送什么礼物？”...对此，有业内人士指出，“互联网时代，大数据已成为最重要的资源之一。百度浪漫指数为网友展示了数据分析的好玩和新意。...通过对大数据的分享，让更多人洞察到数据之美，意识到数据的价值，并对个人生活和企业决策提供重要的驱动作用。”
开篇必水 分布式系统比单机系统复杂得多，但经过多年的发展，业界已经有了丰富的分布式系统理论，也有了许多优秀的组件。...在分布式系统理论里，最近流行的微服务架构理论成了佼佼者，微服务的概念也成了当前分布式系统实现方案中的主流，显然，微服务架构成了分布式系统的一种形式。...第三部分：分布式技术（13~18章） 讲解分布式的其他知识，包括分布式发号机、分布式数据库、分布式缓存、分布式会话和权限等。...第14章分布式数据库技术：在第1章我们谈过，互联网会员的增加和业务的复杂化，必然导致大数据的存储，这时使用单机数据库对数据存储和访问，就显得捉襟见肘了。...第17章分布式会话：在分布式系统中，有多个服务器节点，这些节点甚至是跨服务的，如果会话信息只在一个节点上， 就需要- -定的机制来保证会话在多个服务节点之间能够共享,方便是本章要讨论的分布式会话。
在大数据处理当中，核心指导思想始终是分布式，基于分布式思想，我们有了Hadoop等开源技术框架，能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建，支持业务进展。...今天大数据和分布式入门，我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。...DFS_Gas-Distribution-System_Semiconductor_1_Cover-image.jpg 分布式缓存服务 大数据处理平台主要由上层的分布式计算组件和底层的分布式存储系统两层构成...相比之下，Redis有着比较完善的分布式机制，支持数据备份，即master-slave主从模式的数据备份，当服务器断电重启后可以通过RDB机制或AOF机制进行数据重放而恢复数据。...关于大数据和分布式入门，主流分布式缓存组件，以上就为大家做了一个简单的介绍了。在企业级大数据系统平台当中，缓存服务是非常重要的一块，尤其对于开发者而言，需要对这方面有清晰的规划和解决方案。
二、分布式集群架构 1、纯负载均衡形式 在集群前面，前置一个流量分发的组件进行流量分发，整个集群的机器提供无差别的服务，这在常见的 web 服务器中是最最常见的。...目前比较主流的方式就是整个集群机器上云，根据实时的调用量进行云服务器弹性伸缩。常见的负载均衡有硬件层面的 F5、软件层面的 nginx 等。...节点故障 节点故障则是分布式环境下另一个比较常见的问题，指的是组成分布式系统的服务器节点出现的宕机或“僵死”现象。...应对灾难，搭建异地灾备，预防地区因发生地震、台风等自然灾害导致地区的集群服务器都不可用。 接口限流以及服务降级。...为防止过高的并发量造成服务器负载过高而出现故障，应对接口限流，同时，当某个或多个服务出现故障时，应当服务降级，避免拖累整个应用。比如支付时因网络故障等导致无法支付，但搜索商品和下单仍然可用。
简介 分布式系统（Distributed System）是由集中式系统演化来的，先来看下传统的集中式系统： 就是把所有的程序、功能都集中到一台主机上，从而往外提供服务的单体应用。...为了解决集中式系统存在的缺陷问题，分布式系统诞生并逐渐演化。...定义 关于分布式系统的定义有很多，这里引用《分布式系统原理和范型》中的定义： 分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统。...目标 分布式系统的目标就是要解决集中式系统的各种缺陷，实现整个系统的高性能、高可用、可扩展。...大数据里常见的分布式系统 HDFS是分布式文件系统的其中一种（目前用得最广泛的一种），在使用HDFS的时候是非常简单的：虽然HDFS是将文件存储到不同的机器上，但是我去使用的时候是把这些文件当做，是存储在一台机器的方式去使用
前言 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。 关于大数据的概论，在前面的文章中已经详细讲解，这里就不再赘述。...对于想学习大数据的同学而言，自己在家买设备显然成本过高，租用云服务器的价格也不便宜，对于初学者而言相当的不划算。 如果我们在家也想体验一下大数据软件分布式计算的感觉，那就动手一起来搭建吧！ 1....安装VirtualBox 为了体验分布式的计算环境，就需要有多台设备，但是家用一般也只会有1台物理机器，想体验分布式计算就需要使用虚拟机搭建多个虚拟电脑。...本文通过介绍虚拟机的安装过程，目的是起到一个抛砖引玉的作用，解决学习大数据过程中没有分布式环境进行实验这一痛点。当然如果条件容许的话，使用云服务器会更好，能进一步理解软件部署到云上的过程。
之前的系列文章当中，已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库，今天接着来讲Hbase。...apache-hbase1.jpg 支持大数据处理的第一代框架，以Hadoop为主流代表，而基于Hadoop，产生了比较完善的大数据技术生态，发展至今已有二十多个组件。...这其中，Hbase主要在大数据存储环节，发挥着重要作用。 Hbase简介 HBase，根据官方给出的定义，是面向列的非关系型分布式数据库，在Hadoop体系当中，基于分布式文件系统HDFS来工作。...在分布式集群中，Region Server与DataNode通常按1：1比例安装，从而实现利用HDFS中的短路径读取（Short Circuit），来降低延时。...关于Java大数据，Hbase分布式存储入门，以上就为大家做了简单的介绍了。Hbase在大数据技术生态体系当中，重要性不言而喻，学习当中也应当给予相应的重视。
NiFi分布式安装一、为什么需要NiFi集群NiFi DataFlow Manager(DFM)用户可能会发现在单个服务器上使用一个NiFi实例不足以处理他们拥有的数据量。...因此，一种解决方案是在多个NiFi服务器上运行相同的数据流。但是，这会产生管理问题，因为每次DFM想要更改或更新数据流时，他们必须在每个服务器上进行这些更改，然后单独监视每个服务器。...通过集群NiFi服务器，可以增加处理能力以及单个接口，通过该接口可以更改数据流并监控数据流。集群允许DFM仅进行一次更改，然后将更改复制到集群的所有节点。...NiFi分布式安装可以使用内嵌的zookeeper，也可以使用自己安装好的zookeeper集群，这种配置相对简单，经测试使用外部zookeeper安装NiFi集群，NiFi1.13.0对应的zookeeper
5.1什么是FastDFS FastDFS 是用 c 语言编写的一款开源的分布式文件系统。...可以将 tracker 称为追踪服务器或调度服务器。...组名：文件上传后所在的 storage 组名称，在文件上传成功后有 storage 服务器返回，需要客户端自行保存。...n 数据两级目录：storage 服务器在每个虚拟磁盘路径下创建的两级目录，用于存储数据 文件。 n 文件名：与文件上传时不同。...是由存储服务器根据特定信息生成，文件名包含：源存储 服务器 IP 地址、文件创建时间戳、文件大小、随机数和文件拓展名等信息。 5.2.2 文件下载流程 ? 5.3最简单的 FastDFS 架构 ?
1.数据是如何被分布到多个服务器上的？...（一致性哈希算法） 假设有n台服务器， 计算这n台服务器的IP地址的哈希值， 把这些哈希值从小到大按顺时针排列组成一个“服务器节点环”， 客户端需要存储一系列的“键值对”到这些服务器上去， 计算这些“键...根据上图示意，数据将被存储在“顺时针方向上的下一个服务器节点” 读取数据时，也是先根据“键”的哈希值，找到这个服务器节点， 再向这个节点索取数据。 2.数据如何均匀的分布？...（虚拟服务器） 假设服务器数量较少， 很可能造成有些服务器存储的数据较多、承担的压力较大， 有些服务器就比较空闲。...以顺时针方向看“服务器环” 当有客户端把数据存储在第1台服务器上后， 第1台服务器负责把该数据拷贝一份给第2台服务器 以此类推， 也就是说“服务器环”上的每一个节点，都是上一个节点的热备份节点 同时，一个服务器上存了两类数据
现在的大模型训练，离不开分布式训练，通过分布式训练来加速训练过程，减少耗时。...参数服务器 分布式训练时，需要更新模型参数，通常是用参数服务器来承担，工作包含： 计算损失和梯度 梯度聚合 参数更新并参数重新广播 有下面几种模式，当前大模型参数量过大，单个GPU不能承载，通常采用参数服务器分布在所有...并行计算方法 分布式深度学习计算时，每迭代一个batch，需要同步参数，这里就涉及到如何并行。...通过该算法，对于3亿（0.3B）参数的语言模型每秒处理的样本数量与同时进行同步训练的 GPU 数量呈线性关系 总结 大规模分布式训练中主要使用参数服务器架构模式（PS），参数服务器分布在多个 GPU...PS架构下通过集合通信来实现环同步，从而同步分布在多个 GPU 中的参数， Ring All Reduce 是环同步的经典同步方式
事实上，是云计算和大数据的蓬勃发展使AI人工智能迎来了新的契机，而人工智能也不仅仅意味着一个会下棋的机器人，从手机上的计算器到医疗、教育，到无人机、无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以改变每个人的生活...当前，领英数据分析显示，领英平台上的全球人工智能人才数量约为25万，主要分布在美国、欧洲、印度及中国。...图：当前全球人工智能人才分布图 我国人工智能人才培养潜能巨大，不输欧美 从中美人工智能人才的从业年限构成比例上看，美国拥有10年以上经验的人工智能2人才比例接近50%，而我国十年以上经验的人才比率只有不到...尽管我国人工智能专业人才总量较美国和欧洲发达国家来说还较少，10年以上资深人才尚缺乏，但从人才从业年限结构分布上来看，我国新一代人工智能人才比例较高，人才培养和发展空间广阔。 ?...据《经济学人》报道，Uber去年从卡耐基梅隆大学的国家机器人工程中心招募了40名员工，几乎是该研究中心员工总数的三分之一。
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。...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。Kafka对实时消息流的处理，尤其是大规模实时消息流的处理，是具备显著优势的，掌握Kafka在学习当中非常重要。
被复制的服务器称为主服务器(master)，进行复制的服务器称为从服务器。...2.命令传播：将作用于主服务器的写命令，传播给从服务器进行执行，从而保证主从数据库状态一致。...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。...从服务器通过向主服务器发送SYNC命令来完成同步操作，SYNC命令的执行步骤如下: 1.从服务器向主服务器发送SYNC命令。 2.主服务器收到SYNC命令之后，开始执行BGSAVE命令生成RDB文件。...3.主服务器发送RDB文件文件给从服务器，从服务器载入该RDB文件。 4.主服务器发送生成RDB文件期间的写命令给从服务器，从服务器重放这些命令。此时从服务器状态和主服务器状态一致，同步操作完成。
文章目录 配置三台虚拟机环境 ssh免密登录 JDK和Hadoop 启动 分布式节点下实战 配置三台虚拟机环境 复制三台虚拟机 #修改hostname vi /etc/hostname hadoop01...3352 NodeManager 3257 DataNode url验证 hadoop http://hadoop01:50070 yarn http://hadoop01:8088/ 分布式节点下实战...日志分析部署到分布式下
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...服务器之间的通信基于TCP协议。...CheckpointNode往往运行在一个与NameNode不同的独立的服务器上。...2、block分布 相同block的不同复印的分布对于HDFS数据的可靠性，读写性能重要。
HDFS Hadoop Distributed File System 关键词 高度容错 高吞吐量 流式数据访问 前提与目标 前提 目标 大规模分布式系统硬件错误是常态 错误检测和快速、自动恢复实现高容错...Namenode 中心服务器，负责管理文件系统命名空间，客户端访问，管理数据块到Datanode的映射。
一、主线程 1、程序主线程(线程1) 读取服务器配置，读取逻辑数据配置，启动账号管理器、日志管理器，启动逻辑引擎（启动账号管理器、启动db管理器(连接数据服务器进程)、启动网关、启动日志管理器、初始化游戏命令...网络线程类型包括： (1)网络连接监听线程 (2)网络数据接收线程 (3)数据缓冲处理例程 队列交换，和数据拷贝线程到对应的玩家数据会话的缓冲区里 (4)网络数据发送线程 数据发送线程的数量是配置的，在服务器的配置文件里...目前配置两个发送线程，每个发送线程有两个发送队列（一个用来追加，一个用来处理发送） 三、业务线程 1、db管理器线程（线程5） 连接到db服务器，发送消息并处理响应消息，读写档案。
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