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hyperledger fabric 源码调试(orderer)环境搭建教程

前言 ​ 接触hyperledger fabric有一段时间了,看文档搭集群写链码都做过,但要深入理解还是通过源码比较直观,遂决定部署起来。同多机器部署一样,官文对源码调试的描述较少,网上有些前辈已经写过但少有明确每一步的原因,本系列文尝试依据个人理解来描述构建fabric源码调试环境的步骤,去掉docker这层障碍,并给出思考过程。 ​ 之前有写过一篇hyperledger fabric 多机部署的教程,基于first-network示例,这次也是以它为基准,以便在遇到问题的时候更容易从官方文档找到解决方案。需要先走通first-network的搭建,有些配置项需要参考它。 官文链接:https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-1.4/build_network.html 分析 fabric模块划分比较细,采用docker是为了简化部署,同时在官方提供的文档中也大量采用shell脚本来引导,需要先大致明确几个概念: docker: ​ 应用容器工具,可以将应用运行所需要的一些环境打包进去,方便移植。 docker-comp...

Spark整合Ray思路漫谈

作者:祝威廉,资深数据架构,11年研发经验。同时维护和开发多个开源项目。擅长大数据/AI领域的一些思路和工具。现专注于构建集大数据和机器学习于一体的综合性平台,降低AI落地成本相关工作上。 什么是Ray 之前花了大概两到三天把Ray相关的论文,官网文档看了一遍,同时特意去找了一些中文资料看Ray当前在国内的发展情况(以及目前国内大部分人对Ray的认知程度)。 先来简单介绍下我对Ray的认知。 首先基因很重要,所以我们先需要探查下Ray最初是为了解决什么问题而产生的。Ray的论文显示,它最早是为了解决增强学习的挑战而设计的。增强学习的难点在于它是一个需要边学习,边做实时做预测的应用场景,这意味会有不同类型的tasks同时运行,并且他们之间存在复杂的依赖关系,tasks会在运行时动态产生产生新的tasks,现有的一些计算模型肯定是没办法解决的

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