视频教程-分布式mapreduce与raft与分布式数据库-Go语言

最新推荐文章于 2024-04-06 00:36:26 发布
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本视频教程详细讲解了如何在Go语言中应用分布式mapreduce、raft算法以及分布式数据库。由技术总监尹成授课，涵盖1027分钟的内容，适合0基础及寻求转型的开发者，通过18天学习获取大牛3年项目经验。课程提供大咖讲解、答疑服务等7项超值权益，帮助学员全面掌握技术并提升实战能力。

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老司机带你用 Go 语言实现 MapReduce 框架
weixin_34377065的博客
01-18 2630
  MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。简而言之，就是将任务切分成很小的任务然后一个一个区的执行最后汇总，这就像小时候我们老师经常教育我们一样，大事化小，小事化了（瞬间感觉那时候老师好言简意赅啊!!!）思想就这么一个思想，那么按照这个思想在现代软件定义一切的世界里面，我们怎么...
学习分布式一致性协议：自己实现一个Raft算法
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07-01 1672
前言 MIT6.824是麻省理工学院开设的一个很棒的分布式系统公开课程，课程的Schedule在这里 ，这门课程的学习方式主要是通过教授的 lecture 讲解、Paper阅读、FAQ答疑，以及实践lab来完成的，是一个学习理论知识，然后动手实践的过程，个人认为是很好的学习方式，而MIT6.824公开课让更多不是麻省理工的学生也能很好的学习分布式系统知识，免费学习MIT课程学到就是赚到！ MIT6.824主要围绕以下4个lab进行学习 lab1->MapReduce：实现一个MapReduce系统
1. 6.824 MIT 分布式课程 mapreduce 学习
u012888813的博客
04-29 440
1. 学习资料 MIT 6.824 课程地址：http://nil.csail.mit.edu/6.824/2020/schedule.html Map Reduce 论文：http://nil.csail.mit.edu/6.824/2020/papers/mapreduce.pdf 理解Map Reduce时参考的一些文章： https://highlyscalable.wordpre...
go分布式mapreduce与raft算法与分布式数据库
06-13
掌握分布式mapreduce与raft算法与分布式数据库MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念Map（映射）和Reduce（归约），是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。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。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果，将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算涉及到的很多系统底层的复杂细节交由系统负责处理，大大减少了软件开发人员的负担。3）MapReduce是一个并行程序设计模型与方法（Programming Model & Methodology）。它借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想，提供了一种简便的并行程序设计方法，用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务，提供了抽象的操作和并行编程接口，以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能，但是它的算法结构和 Paxos 不同，使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性，Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块，例如leader人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。从一个用户研究的结果可以证明，对于学生而言，Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变，它利用重叠的大多数来保证安全性。 一致性算法允许一组机器像一个整体一样工作，即使其中一些机器出现故障也能够继续工作下去。正因为如此，一致性算法在构建可信赖的大规模软件系统中扮演着重要的角色。在过去的 10 年里，Paxos 算法统治着一致性算法这一领域：绝大多数的实现都是基于 Paxos 或者受其影响。同时 Paxos 也成为了教学领域里讲解一致性问题时的示例。 但是不幸的是，尽管有很多工作都在尝试降低它的复杂性，但是 Paxos 算法依然十分难以理解。并且，Paxos 自身的算法结构需要进行大幅的修改才能够应用到实际的系统中。这些都导致了工业界和学术界都对 Paxos 算法感到十分头疼。 和 Paxos 算法进行过努力之后，我们开始寻找一种新的一致性算法，可以为构建实际的系统和教学提供更好的基础。我们的做法是不寻常的，我们的首要目标是可理解性：我们是否可以在实际系统中定义一个一致性算法，并且能够比 Paxos 算法以一种更加容易的方式来学习。此外，我们希望该算法方便系统构建者的直觉的发展。不仅一个算法能够工作很重要，而且能够显而易见的知道为什么能工作也很重要。 Raft 一致性算法就是这些工作的结果。在设计 Raft 算法的时候，我们使用一些特别的技巧来提升它的可理解性，包括算法分解（Raft 主要被分成了leader人选举，日志复制和安全三个模块）和减少状态机的状态（相对于 Paxos，Raft 减少了非确定性和服务器互相处于非一致性的方式）。一份针对两所大学 43 个学生的研究表明 Raft 明显比 Paxos 算法更加容易理解。在这些学生同时学习了这两种算法之后，和 Paxos 比起来，其中 33 个学生能够回答有关于 Raft 的问题。 Raft 算法在许多方面和现有的一致性算法都很相似（主要是 Oki 和 Liskov 的 Viewstamped Replication），但是它也有一些独特的特性： 强leader：和其他一致性算法相比，Raft 使用一种更强的leader能力形式。比如，日志条目只从leader发送给其他的服务器。这种方式简化了对复制日志的管理并且使得 Raft 算法更加易于理解。leader选举：Raft 算法使用一个随机计时器来选举leader。这种方式只是在任何一致性算法都必须实现的心跳机制上增加了一点机制。在解决冲突的时候会更加简单快捷。成员关系调整：Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问
分布式mapreduce与raft与分布式数据库
12-03
本节为 分布式mapreduce与raft算法与分布式数据库，主要讲解mapreduce、raft算法和分布式数据库在go中的应用。
学习分布式一致性协议：自己实现一个Raft算法，内藏彩蛋
2301_82244343的博客
04-06 785
前端CSS面试题文档，JavaScript面试题文档，Vue面试题文档，大厂面试题文档，需要的读者可以戳这里免费领取！4652)]既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！[外链图片转存中…(img-g9OKXvSq-1712334934653)]由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！
(源码)基于Go语言的分布式MapReduce与Raft系统实现.zip
最新发布
04-18
# 基于Go语言的分布式MapReduce与Raft系统实现 ## 项目简介 本项目是基于Go语言实现的分布式系统，主要完成了MIT6.5840（原6.824）课程中的Lab1到Lab3。项目涵盖了MapReduce框架的实现、Raft一致性算法的实现以及...
深入探讨Go中分布式MapReduce与Raft算法及数据库应用
资源摘要信息:"分布式mapreduce与raft与分布式数据库" 在分布式计算领域，MapReduce、Raft算法和分布式数据库是三个非常重要的概念。它们分别在数据处理、分布式系统一致性以及数据存储方面起着核心的作用。在Go...
083-分布式协议与算法实战
05-05
分布式协议与算法实战 在IT领域，分布式系统已经成为构建大规模、高可用应用的基石。分布式协议与算法是这些系统的核心，它们确保了不同节点之间的协同工作，提供了数据一致性、容错性和性能优化。本课程“083-...
go分布式强化与raft算法
06-13
分布式计算是计算机科学中一个研究方向，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算机进行处理，zui后把这些计算结果综合起来得到zui终的结果。分布式网络存储技术是将数据分散地存储于多台独立的机器设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服务器的瓶颈问题，还提高了系统的可靠性、可用性和扩展性。 分布式计算与互联网的普及随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。与之伴随产生的是电脑的利用问题。越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下CPU的潜力也远远不能被完全利用。我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。互联网的出现, 使得连接调用所有这些拥有闲置计算资源的计算机系统成为了现实。  分布式计算项目那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，然后把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，zui后将这些计算结果综合起来得到zui终的结果。 当然，这看起来也似乎很原始、很困难，但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加, 计算计划变得非常迅速，而且被实践证明是的确可行的。一些较大的分布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过世界上速度zui快的巨型计算机。 您也可以选择参加某些项目以捐赠的 CPU内核处理时间,您将发现您所提供的 CPU 内核处理时间将出现在项目的贡献统计中。您可以和其他的参与者竞争贡献时间的排名，您也可以加入一个已经存在的计算团体或者自己组建一个计算小组。这种方法很利于调动参与者的热情。  参与计算随着民间的组队逐渐增多, 许多大型组织(例如公司、学校和各种各样的网站)也开始了组建自己的战队。同时，也形成了大量的以分布式计算技术和项目讨论为主题的社区，这些社区多数是翻译制作分布式计算项目的使用教程及发布相关技术性文章，并提供必要的技术支持。 那么谁可能加入到这些项目中来呢? 当然是任何人都可以! 如果您已经加入了某个项目，而且曾经考虑加入计算小组, 您将在中国分布式计算总站及论坛里找到您的家。任何人都能加入任何由我站的组建的分布式计算小组。希望您在中国分布式总站及论坛里发现乐趣。 参与分布式计算——一种能充分发挥您的个人电脑的利用价值的zui有意义的选择——只需要下载有关程序，然后这个程序会以zui低的优先度在计算机上运行，这对平时正常使用计算机几乎没有影响。如果你想利用计算机的空余时间做点有益的事情，还犹豫什么？马上行动起来吧，你的微不足道的付出或许就能使你在人类科学的发展史上留下不小的一笔呢。 raft算法之所以容易理解，其一是他将一致性问题划分成几个子问题，这几个子问题都是独立、可理解和解释的。从传统的思维来讲，对于一个复杂的系统或者工程，都是大化小，分解实现，然后去尝试融合解决整体逻辑。包括CS系统的设计也是如此。 一致性算法的目标 1.安全性：在非拜占庭错误情况下，包括网络延迟、分区、丢包、冗余和乱序等错误都可以保证正确。2.可用性：只要集群中大多数节点处于runing，并且不分区，和客户端能通信，那么我们需要保证这个集群可用。3.对于数据同步，小部分慢节点的不会影响系统性能。因为对于日志复制，我们如果等待所有节点响应，那么系统的性能会存在短板效应。 说白了，就是如果一个集群中，如果大多数节点可用（网络、服务），那么通过raft算法，我们就能保证整个系统可用（可处理请求，数据一致性）。后面我们主要研究的就是raft是如何做到的。首先我们要知道，Raft算法将其问题划分为 领导选举 日志复制 安全性 对于一个集群只有一个leader（领导），那么我们就很容易理解。只要领导操作同步到对应的followers（跟随者），数据必然一致。当leader宕机，需要进行领导选举。 日志复制其实就是同步操作数据的过程。leader将操作日志同步到其他节点。安全性：如何安全的同步，在不同的情况，我们都能保证一致性，这也就是安全性需要考虑的问题。 其实就是如此，raft首先假设了领导选举。然后实现了日志复制，zui后在安全问题上解决上面的漏洞问题。 
MapReduce的优缺点
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总分全班第一
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优点 1，开发简单：用户不用考虑进程间的通信和套接字编程 2，可扩展性强：当集群资源不能满足计算需求时，可以增加节点的方式达到线性扩展集群的目的。 3，容错性强：对于节点故障导致失败的作业，MapReduce计算框架会自动将作业安排到健康的节点进行，直到任务完成。 缺点 1，执行速度慢：普通的MapReduce作业几分钟完成，数据量大的可能几个小时甚至一天的时间。 2，MapReduce过于低层化...
分布式学习之raft算法
脚踏实地，不断突破自我，每天有收获就OK
09-29 1152
目录 一、Raft基础 二、Leader选举流程 2.1 初始化时，所有follower都在等待成为candidate的场景 2.2 获得多数派投票成为leader 2.3 接收到leader的Append Entries消息（心跳包） 2.4 同时存在两个candidate,并且获得选票相同 三、日志复制过程 3.1 Leader发起request请求 3.2 leader节点...
吊打面试官之mapreduce原理
shyming's blog
09-26 349
mapreduce原理 1.有一个待处理的大数据，被划分为大小相同的数据块(如64MB),及与此相应的用户作业程序 2.系统中有一个负责调度的主节点(Master),以及数据Map和Reduce工作节点(Worker) 3.用户作业程序提交给主节点 4.主节点为作业程序寻找和配备可用的Map节点，并将程序传送 5.主节点也为作业程序寻找和配备可用的Reduce节点，并将程序传送给Reduce节点 6.主节点启动每个Map节点执行程序，每个map节点尽可能读取本地或本机架的数据进行 计算 7.每个Map节点
hadoop的新旧api
提炼技能，形成智慧
06-08 1221
hadoop的core下面有两种api，新的api在org.apache.hadoop.mapreduce.*包下面，而旧的api则在org.apache.hadoop.mapred.*下。 http://blog.youkuaiyun.com/sun_168/article/details/7577346 1.    首先第一条，也是小菜今天碰到这些问题的原因，新旧API不兼容。所以，以前用
【我的区块链之路】- 说一说Paxos和Raft算法
qq_25870633的博客
09-16 4764
【转载请标明出处】：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25870633/article/details/82705703 文章参考自： https://blog.youkuaiyun.com/jerry81333/article/details/74303194 https://www.cnblogs.com/linbingdong/p/6253479.html https://hap...
mapreduce原理
m0_46480050的博客
07-02 172
MapReduce原理 MapReduce的设计思想 分而治之 简化并行计算的编程模型 构建抽象模型:Map和Reduce 开发人员专注于实现Mapper和Reducer函数 隐藏系统层细节 开发人员专注于业务逻辑实现 MapReduce特点 优点 易于编程 可扩展性 高容错性 高吞吐量 不适用领域 难以实时计算 不适合流式计算 MapReduce执行过程 数据定义格式 map:(k1,v1)=>(k2,v2) reduce(k2,list(v2))=&gt
数据结构--知识点16--搜索算法(二叉树)
ANingL的博客
09-06 3296
文章目录一、树的概念1、特点2、树的术语3、树的种类4、树的存储与表示5、常见的树的应用场景二、二叉树1、概念2、性质 一、树的概念 树是一种抽象数据类型(ADT)或是视作这种抽象数据类型的数据结构 1、特点 每个节点有零个或多个子节点 没有父节点的节点称为根节点 每一个非根节点有且只有一个父节点 除了根节点外，每个子节点可以分为**多个不相交(因为都只有一个父节点)**的子树 2、树的术语 节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度 树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度 叶节点或终端节点
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