专题介绍 2009 年,Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室(the Algorithms, Machines and People lab),并于 2010 年开源。2013 年,Spark 捐献给阿帕奇软件基金会(Apache Software Foundation),并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。如今,十年光景已过,Spark 成为了大大小小企业与研究机构的常用工具之一,依旧深受不少开发人员的喜爱。如果你是初入江湖且希望了解、学习 Spark 的“小虾米”,那么 InfoQ 与 FreeWheel 技术专家吴磊合作的专题系列文章——《深入浅出 Spark:原理详解与开发实践》一定适合你!本文系专题系列第一篇。
互联网时代,随着业务数据化,数据越来越多。如何用好数据,做好数据业务化,我们需要有个利器。
Distributed表引擎是分布式表的实现,它自身不存储任何数据,数据都分散存储在分片上,能够自动路由请求至集群中的各个节点,然后进行汇总后返回给用户,Distributed表引擎需要和其他数据表引擎一起协同工作。
综上所述,Ceph和GlusterFS在架构、可用性、性能、可扩展性、数据一致性以及管理和维护等方面都有不同的特点。
工作一段时间会遇到一个瓶颈期,会考虑未来1到2年的发展和方向问题,之前的方式是通过不停的学习新的框架或者解决方案来调整。 比如写服务端代码期间会去学习TDD,DDD,CQRS代码逻辑层的东西,学前端框架等度过第一个阶段。 后来会去学习大型互联网架构的解决方案,什么负载均衡,分库分表,数据一致性的解决方案,并发的处理及解决策略,降级,静态化,缓存一致性,异步MQ。 这些了解大部分处于填鸭式学习,比如只是去了解市面上常见的中间件及软件的使用,并没有涉及到底层原理或者实现方式上,换句话说知道的只是名词,还未深入,
当数据表包含多个分片的时候,我们需要将普通的本地查询转换为分布式查询。当然,这个转换动作是不需要用户自己进行的,在ClickHouse里面会由Distributed表引擎代劳。
从这个实现中可以看出,如果right_table的数据量超过单机可用内存空间的限制,则JOIN操作无法完成。通常,两表JOIN时,将较小表作为right_table.
由于分布式系统所涉及到的领域众多,知识庞杂,很多新人在最初往往找不到头绪,不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器,处理更多的数据。
分布式定时任务是把分散的、可靠性差的定时任务纳入统一的平台、并实现集群管理调度和分布式部署的一种定时任务的管理方式。
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今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前,大家先思考一个问题,为什么要进行分布式架构? 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统,也根本没必要进行分布式系统架构,为什么?因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候,根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了,一般会怎么解决呢? 首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展,首先要找到当前性能的瓶颈点,是CPU,是内存,是硬盘,还是带宽。砸钱加CPU,砸钱换SSD硬盘,砸钱换1T内存,这通常是解决问题最直接也最高效
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前,大家先思考一个问题,为什么要进行分布式架构? 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统,也根本没必要进行分布式系统架构,为什么?因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候,根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了,一般会怎么解决呢? 首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展,首先要找到当前性能的瓶颈点,是CPU,是内存,是硬盘,还是带宽。砸钱加CPU,砸钱换SSD硬盘,砸钱换1T内存,这通常是解决问题最直接也最高
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前,大家先思考一个问题,为什么要进行分布式架构?
分布式调用是指在分布式系统中,不同的服务实体相互调用和通信,以完成特定的业务功能或交互行为。在分布式系统中,各个服务可以位于不同的物理节点上,彼此之间通过网络进行通信和交互。
本文旨在给前端同学在进行nodejs服务端项目的架构设计时提供一些基本思路及常见场景的解决方案。开发node服务本质上属于服务端开发的范畴,但由于今时今日nodejs开发各种应用的普及、前端工具链向服务端的延伸等,对前端同学全栈开发能力的要求也日渐提高,故写下此文。由于服务端开发本身是一个非常庞大的话题,本文会结合一些浅显易懂的实例来进行快速覆盖。同时在文章最后,我会以我在公司最近对前端统一打包服务的分布式改造及多节点部署为例子,来结合一些实践进行描述
在大规模数据采集和爬虫任务中,构建可扩展的分布式爬虫系统是至关重要的。本文将介绍分布式爬虫系统的概念、优势以及构建过程中的关键技术,同时通过实际爬取示例为大家提供参考。
刚刚毕业第一份工作,没接触过分布式微服务相关的知识,后来换工作才了解到这些,面试官看了我简历里写了分布式相关,就开始揪住这个问题问,虽然一知半解地说了点,但是面试官明显不满意,没抓住要点,因此关于理论概念,还是要好好掌握总结的。
项目Github地址:https://github.com/OpenDDS/OpenDDS
Kafka和RabbitMQ是两个广泛使用的消息队列系统,都有各自的优点和限制。在进行选择时,需要考虑使用场景、性能、可靠性和可维护性等因素。本文将介绍Kafka和RabbitMQ的一些基本特征、优缺点和使用场景,以帮助读者更好地选择适合自己的消息队列系统。
Kylin™是第一个成为Apache顶级开源项目的中国作品。它是一个分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务。它能在亚秒内查询巨大的Hive表,并支持高并发。
各种分布式框架层出不穷,Spring Cloud,阿里的 Dubbo,无论使用哪一个,原理都相同,考察下基本概念掌握的如何。
OpenMessaging 项目由阿里巴巴发起,与雅虎、滴滴出行、Streamlio 公司共同参与创立,项目意在创立厂商中立、平台无关的分布式消息及流处理领域的应用开发标准。
关于“分布式系统”的定义,我们先看下书中是怎么说的。《分布式系统原理和范型》一书中是这样定义分布式系统的:“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”。 关于这个定义,我们直观的感受就是: 首先,这种系统相对来说很厉害,由好几台主机组成。以谷歌、亚马逊等服务商而言,他们的数据中心都由上万台主机支撑起来的。 其次,虽然很它很厉害,但对于外人来说,是感觉不到这些主机的存在。也就是说,我们只看到是一个系统在运作。以最近的“亚马逊 S3 宕机事件”为例,平时,我们压根不知道亚马逊所提供的服务背后是由多少台主机组成,但是等到 S3 宕机才知道,这货已经是占了互联网世界的半壁江山了。 从进程角度看,两个程序分别运行在两个台主机的进程上,它们相互协作最终完成同一个服务(或者功能),那么理论上这两个程序所组成的系统,也可以称作是“分布式系统”。 当然,这个两个程序可以是不同的程序,也可以是相同的程序。如果是相同的程序,我们又可以称之为“集群”。所谓集群,就是将相同的程序,通过不断横向扩展,来提高服务能力的方式。 举一个生活中的例子来说明: 小饭店原来只有一个厨师,切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,两个厨师的关系是集群。 为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致,再请了个配菜师负责切菜,备菜,备料 ... , 厨师和配菜师的关系是分布式。 一个配菜师也忙不过来了,又请了个配菜师,两个配菜师关系是集群。 一个配菜师因故请假了,但是其余的配菜师还是该啥就干啥,只是没请假的配菜师任务均匀的加量了,但他们的任务和职责是不变的,这是集群。 店里生意很好,当店长接到订单后,看哪个厨师活儿不重,就将新的订单分给谁,这就是负载均衡。 集群:多个人在一起做同样的事 。 分布式 :多个人在一起做不同的事 。 负载均衡:决定将任务以某种规则分给谁做。
对于大部分前端同学来说,后台服务或者整个网站架构是个黑盒,前端工程师所看到所接触的业务只是冰山一角。
Spring Cloud Alibaba 致力于提供分布式应用服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用服务的必需组件,方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。
📷 官方手册:https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus? Citus 可以扩展多远? 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
AI大模型触动AIGC产业爆发,是AI领域算力、数据、算法多年沉淀精进的结果。国内外云服务商们正积极将业务重心转移至AI领域,将云计算赛道竞争升格为大模型竞争,这也将加速云计算服务向大模型时代迁移,从模型驱动云服务到模型引领云服务转型,开始借助大模型的易延展能力,将AIGC接入至产业。
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流,将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此,只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容,这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群,可见“分布式思维”已经根深蒂固。
在大规模数据采集和处理任务中,使用分布式架构可以提高效率和可扩展性。本文将介绍Python爬虫分布式架构中常用的消息队列工具Redis和RabbitMQ的工作流程,帮助你理解分布式爬虫的原理和应用。
今天,我试着简要综述几类不同的图数据库的分布式与切图的设计,希望可以帮助大家了解不同项目、产品的设计差异。如果有理解不对的地方,欢迎留言讨论。
在《分布式UI体验设计的思考与实践经验(上篇)》中,华为资深专家王红军就UI设计中人机环境影响因素、参数化、模板化的基础元素和框架以及响应式的界面布局等方面内容做了分享。那么,还有哪些因素是在分布式UI设计中需要考虑的呢?
本节和大家一起学习一下Hadoop,主要介绍一下Hadoop的概念以及它的特点,欢迎大家一起来学习Hadoop的知识。 1.Hadoop是什么 Hadoop原来是ApacheLucene下的一个子项目,它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 2.下面列举hadoop主要的一些特点: 1扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。 2成本低(Econ
1、分布式数据数据库系统除了包含集中式数据库系统的模式结构外,还增加了几个模式级别,其中()定义了分布式数据库中数据的整体逻辑结构、使得数据使用方便,如同没有分布一样。
它是minbox开源组织内的新成员,Message Pipe从字面的意思上理解为 "消息管道",它确实是一个消息管道的定位,是基于Redis实现的分布式顺序消息管道。
这是经典的主从分布式爬虫结构图,图中的控制节点ControlNode就是上面提到的master,爬虫节点SpiderNode就是上面提到的slave。下面这张图展示了爬虫节点slave的执行任务示意图
TF的实现分为了单机实现和分布式实现,在分布式实现中,需要实现的是对client,master,worker process不在同一台机器上时的支持。数据量很大的情况下,单机跑深度学习程序,过于耗时,
一、为什么需要hadoop? 在数据量很大的情况下,单机的处理能力无法胜任,必须采用分布式集群的方式进行处理,而用分布式集群的方式处理数据,实现的复杂度呈级数增加。所以,在海量数据处理的需求下,一个通
总的来说,Ceph作为一个开源、分布式和可扩展的存储平台,在云存储、大规模数据存储和备份、虚拟化环境及内容分发网络等领域有着广泛的应用。与竞争对手的差异化点在于其全球性的社区支持和强大的可扩展性。
1. 单体架构 2. 分布式系统架构 3. 基于消息中间件的分布式系统架构 4. 消息中间件概述 1. 什么是消息中间件 利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流。 并基于数据通信来进行分布式
最近,微软详细介绍了分布式 PostgreSQL 基准测试的结果,比较了 Azure Cosmos DB for PostgreSQL、CockroachDB 与 Yugabyte 的事务处理性能和价格。这几种数据库在实现时做了不同的权衡,测试结果显示,Azure Cosmos DB 的吞吐量更高。同时,他还着重指出了针对分布式数据库进行基准测试所面临的挑战。
传统的单机系统,虽然可以多核共享内存、磁盘等资源,但是当计算与存储能力无法满足大规模数据处理的需要时,面对自身CPU与存储无法扩展的先天限制,单机系统就力不从心了。 1.分布式系统的架构 所谓的分布式系统,即为在网络互连的多个计算单元执行任务的软硬件系统,一般包括分布式操作系统、分布式数据库系统、分布式应用程序等。本书介绍的Spark分布式计算框架,可以看作分布式软件系统的组成部分,基于Spark,开发者可以编写分布式计算程序。 直观来看,大规模分布式系统由许多计算单元构成,每个计算单元之间松耦合。同时,每
网站的架构通常都是逐渐演化完善的,下面就是一个常规的成长过程 (1)初识阶段 一台服务器 最初的架构,应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上 (2)应用服务和数据服务分离 随着业务的扩展,一台
本文包含 Citus 提供的用户定义函数的参考信息。这些函数有助于为 Citus 提供除标准 SQL 命令之外的其他分布式功能。
引言 TensorFlow从15年10月开源至今,可谓是发展迅猛,从v0.5到如今的v2.0.0-alpha,经历了无数个功能特性的升级,性能、可用性、易用性等都在稳步提升。相对来说,对于我们工业界,大家可能更关注分布式TensorFlow的发展,本文尝试梳理下分布式TensorFlow从问世到现在经历过的变迁。 分布式TensorFlow运行时基本组件 用户基于TensorFlow-API编写好代码提交运行,整体架构如下图所示。 [ dist-tf ] Client 可以把它看成是TensorFlo
远古时代,boss下达任务,我要看这一年我的商业帝国各个业务的销售报表,公司整体运行的情况。No Problem!咻咻咻,SQL几百行,熬夜跑几趟。不行等一会,调试我最棒。oracle,mysql,虽然慢了点,虽然SQL多了点,但是总是能在老板的咖啡泡完之前给出报表。后来,帝国版图扩大,业务激增,数据爆炸,Oracle本来是帝国的中流砥柱,奈何太贵,维护太累,mysql的集群部署,分库分表,渐渐代替了Oracle。
在日常业务中或多或少都会碰到这样的需求,需要在指定时间执行某个任务,或者周期性的执行某个任务。类似这种任务,一般可以归结为定时任务。正所谓:哪里有需求,哪里就有创造。为了满足定时任务这样的需求,各种任务调度框架应运而生。Timer、ScheduledThreadPoolExecutor(什么?你没看错,这个也可以做定时任务)、Quartz等等。但随着分布式、微服务的发展,以上的作业调度框架就有点不够看了。主要有以下几个问题:
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