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【分布式计算】MapReduce的替代者-Parameter Server

首先还是要声明一下,这个文章是我在入职阿里云1个月以来,对于分布式计算的一点肤浅的认识,可能有些地方不够妥善,还请看官可以指出不足的地方,共同进步。 一.背景 随着互联网的发展,数据量的增大,很多对于数据的处理工作(例如一些推荐系统、广告推送等)都迁移到了云端,也就是分布式计算系统上。衍生了很多牛逼的分布式计算的计算模型,比较著名的就是MapReduce、MPI、BSP等。后来也产生了一些分布式计算系统,大家耳熟能详的Hadoop就是基于MapReduce实现的。 本文的主人公是Parameter Server,其实也不算是新宠了,这个模型已经被提出好几年了,只不过在国内还不是特别热。不过最近一些云服务巨头们开始了对于PS的深入开发和研究。 引用一位算法大神的话简单描述下什么事Parameter Server:总结是一种计算模型SSP+一

Hadoop分布式文件系统HDFS的工作原理详述

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统。 1.分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题,这样的系统我们称之为分布式系统。 分布式文件系统是分布式系统的一个子集,它们解决的问题就是数据存储。换句话说,它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存储在分布式文件系统上的数据自动分布在不同的节点上。 分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景,它们为存储和处理来自网络和其它地方的超大规模数据提供所需的扩展能力。 2.分离元数据和数据:NameNode和DataNode 存储到文件系统中的每个文件都有相关联的元数据。元数据包括了文件名、i节点(inode)数、数据块位置等,而数据则是文件的实际内容。 在传统的文件系统里,因为文件系统不会跨越多台机器,元数据和数据存储在同一台机器上。 为了构建一个分布式文件系统,让客户端在这种系统中...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。