以下概念来源于百度百科分布式计算分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。...分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。...分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。...这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率 分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：1、稀有资源可以共享；2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载；3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上；其中...，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。
网格计算，云计算与分布式计算的区别 网格计算强调资源共享，使用者同时也是资源共享者，用于计算集中性服务（不便扩展 ）。...云计算的服务提供者少数而集中，资源专有，便于自动化扩展（其中对等计算更便于扩展，即每个节点拥有对等的服务，可以互相使用数据），使用者无需贡献资源。...分布式计算指将大型任务划分成部分，分配给其他计算机，并将计算结果组合的解决方案，包括云计算与网格计算。而并行计算虽然类似，但并行的单位是处理器，执行并行计算的单位是单机。...分布式计算范型 消息传递范型 A发送请求消息，B接收并应答，并可能继续触发A应答。 客户-服务器范型 服务器被动响应客户端请求。...分布式对象 和rpc类似，但存在远程对象，对象除了可以使用方法，还拥有自己的数据。 网络服务 服务请求者发送请求到目录服务器，目录服务器返回方法的引用，因此可以使用更多的远程方法。
在单载波频域均衡(SC-FDE)系统中是在未知数据中间插入已知的训练序列，通过上述的估计算法估计出已知训练序列处的信道，再通过一定的插值算法插出未知数据处的信道。...于是我就想有没有一种在极低信噪比情况下依然可以准确估计出信道的，于是我研究了一下压缩感知算法中的OMP算法（MP、OMP的算法理论），这种类型的压缩感知算法相较于RLS等经典的算法区别为：主要利用了信道的稀疏特性...由于时域的均衡需要计算矩阵的逆，因此复杂度比较大，因此，一般情况下，是通过加入循环前缀来形成信号与信道的循环卷积特性，从而将均衡放在频域做。...循环前缀跟训练序列其实作用是不同的，一个是为了形成循环信道，频域均衡减少计算的复杂度，同时还可以作为保护间隔，避免将ISI延伸至下一个数据块。而训练序列是为了信道估计，有的人还用它做同步调整。...3）信号重构算法。使用不同的重构算法，都会使信道估计的性能有所差异。
然而目前对于大数据的处理能力，似乎已经发展到了一个非常好的阶段，至少在分布式计算上，理论上是可以通过水平扩展无限的增加计算能力。...而对于数据来说，大部分都是利用本地数据，虽然我们可以读取分布式文件系统的数据，但是实际上还是经过了shuffle操作，将数据读取到本地，而模型的训练，都是全程单机训练，我们可以通过各种优化算法，例如奇异值分解等手段...模型的分布式，相对于其他分布式计算会困难许多，首先模型依赖于数据，而模型本身的计算又要依赖于GPU，那么要如何将数据和计算能力结合？...，将计算描述为一个图，然后再判断图中的哪些计算可以并行运行，分别拆分到不同的节点上进行训练，从而达到分布式训练的效果。...在混合训练中，模型训练会被分散，同时数据也会分散，无论是哪种分布式训练，最终都会涉及一个操作：模型的归一。在目前来说，有不同的做法，可以将模型最终归一，例如集成算法就是逻辑上实现了模型的归一。
那么这里可以把问题定性为如何设计一套算法让所有节点当遇到分歧的时候能够达成一致。也就是基于异步通信的分布式共识问题。 同样，拜占庭将军问题也是一个类似的问题。这里的图片来自ppt。 ?...分布式 结点之间互相独立，互相不信任，不受中央控制。 共识 目标是所有成员达成一致的意见。...解决拜占庭将军问题 FLP不可能性定理 “在分布式异步通信的网络里，即便存在一个故障的节点，不存在可解决一致性的算法。”...，FLP不可能原理实际上告诉人们，不要浪费时间，去为异步分布式系统设计在任意场景下都能实现共识的算法。 但是！！！不存在任意情景下都适用的算法。但我们可以进行一些假设，来进行限制来简化问题。...总结一下 去中心化交易模型容易导致类似双重支付或者拜占庭将军问题出现，这些问题的实质都是基于异步通信下的分布式共识算法，理论上这个问题是无解的，而在实际操作中可以尝试简化问题，限制条件来找到一种成功率较高的解法
本篇是看了MIT6.824分布式课程前几章后的一点感想，欢迎拍砖~ 分布式 说起分布式，很多人并不陌生，只要是我们常用的app，因为用户量巨大，分布式是用户数据存储和计算的一个重要解决方案。...但是在具体架构的时候又需要将功能划分为多个模块，每个模块可能是分布式结构，这个要具体问题具体分析。分布式通常分为分布式计算和分布式存储两大块，这两块的算法有比较大的差异，可以说是相互独立的。...分布式计算 分布式计算的目的是为了能够将一个涉及到大量数据的任务分配给不同的节点，每个节点处理一小部分数据，最终汇总输出结果。...分布式存储 上面提到Hadoop，Hadoop将MapReduce和HDFS结合起来，处理计算和存储，这里面HDFS是分布式存储，分布式存储可能比分布式计算要麻烦很多，因为要和很多现实问题关联起来，分布式计算就是...总结 如果没有MapReduce和raft这些算法，自己去实现分布式的计算和存储，可能不怎么现实，看起来简单的东西，可能是数学行业几十年的沉淀与研究产生的结果，而且分布式算法并没有出现百花齐放的状况，也可以说明研究一种算法就已经很困难
Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。 数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果。 ?...HDFS：Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统。 大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中。...MapReduce：Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key--value 的形式输出
其体系结构图如下： 计算机集群的各个计算机之上是Cluster Service，用于提供集群内的计算机的最基本的管理。...在Cluster Service的基础上可以构建分布式文件系统，使得数据的访问对上面的应用程序是半透明的。Dryad构建在Cluster Service和分布式文件系统之上。...DryadLINQ是分布式计算语言，能够将LINQ编写的程序转变为能够在Dryad上运行的程序。 Dryad利用有向图来表示。程序相当于图的节点，而通道相当于图的边。...由于有向图的表达能力很强，它可以囊括其他的计算架构，例如Google的MapReduce....DryadLINQ让分布式计算更美好: http://www.infoq.com/cn/news/2009/05/DryadLINQ
原文: https://en.wikipedia.org/wiki/Fallacies_of_distributed_computing 分布式计算的谬误是L Peter Deutsch 和太阳微系统公司的其他人提出的一组断言...，描述了分布式应用程序新手总是做出的错误假设。
MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理，并且MapReduce也易于开发，因为MapReduce框架帮我们封装好了分布式计算的开发。而且对硬件设施要求不高，可以运行在廉价的机器上。...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。...而大数据技术就是要解决这种处理海量数据的问题，MapReduce在其中就是充当一个分布式并行计算的角色，分布式并行计算能大幅度提高海量数据的处理速度，毕竟多个人干活肯定比一个人干活快。...从上图中，可以看到，输入的数据集会被拆分为多个块，然后这些块都会被放到不同的节点上进行并行的计算。...最重要的是，要清楚这一流程都是分布式并行的，每个节点都不会互相依赖，都是相互独立的。
我在前两篇文章中，带你一起学习了 MapReduce 和 Stream 计算模式，（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）相信你对批处理和流计算也有了一定的了解...在接下来两篇文章中，我将从计算过程或处理过程的维度，与你介绍另外两种分布式计算模式，即 Actor 和流水线。...接下来，我们就一起打卡分布式计算模式中的 Actor 模式。 01 什么是 Actor？...Actor 接收到消息之后，才会根据消息去执行计算操作. 那么，Actor 模型又是什么呢？Actor 模型，代表一种分布式并行计算模型。...虽然 Actor 模型有上述的诸多优点，但它并不适用于分布式领域中所有的应用平台或计算框架。
问题描述 已知2011年11月11日是星期五，问YYYY年MM月DD日是星期几？注意考虑闰年的情况。尤其是逢百年不闰，逢400年闰的情况。 输入格式...
问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。 输入格式 一行输入四个整数依次为n，a，b，x，用空格分隔。 输出格...
作为计算机科学的一个分支，计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域，计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。...在本文中，我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍，希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。...矢量叉积： 计算矢量叉积是与直线和线段相关算法的核心部分。...判断点是否在多边形中： 判断点P是否在多边形中是计算几何中一个非常基本但是十分重要的算法。...判断圆是否在多边形内： 只要计算圆心到多边形的每条边的最短距离，如果该距离大于等于圆半径则该圆在多边形内。计算圆心到多边形每条边最短距离的算法在后文阐述。
分布式存储和分布式计算到底是什么？ 本文就来为你详细讲解一下~~ 原来，它们这么好懂！...01 大数据的分布式存储 Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统，也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。...02 大数据的分布式计算 大数据的存储可以采用分布式文件系统，那么如何解决大数据的计算问题呢？ 和大数据存储的思想一样，由于数据量庞大，无法采用单机环境来完成计算任务。...既然单机环境无法完成计算任务，就使用多台服务器一起执行计算任务，从而组成一个分布式计算的集群来完成大数据的计算任务。基于这样的思想，Google提出了MapReduce计算模型。...例如，Spark中的核心数据模型是RDD，它由分区组成，每个分区被一个Spark的Worker从节点处理，从而实现了分布式计算。
问题描述 在本周的java框架学习中，在讲述aop的时候，利用测试递归和迭代两种方式计算斐波拉契数列的效率进行了讲解，由于java基础知识不牢固，所以又回顾了递归这种方法。...、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波那契数列以如下被以递推的方法定义：F(1)=1，F(2)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)（n ≥ 3，n ∈ N*） 二.递归算法...现在已经了解了递归算法，接下来就正式来计算斐波拉契数列。...return 1; } return calFibonacciByRecursive(n-2)+calFibonacciByRecursive(n-1); } 三.迭代算法代码
原因:为什么需要雪花算法 为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求？集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局Id生成？...ID算法snowflake 概述 Twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra（由Facebook开发一套开源分布式NoSQL数据库系统...Twitter的分布式雪花算法SnowFlake ，经测试snowflake 每秒能够产生26万个自增可排序的ID Twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成。...结构 雪花算法的几个核心组成部分： SnowFlake可以保证： 所有生成的ID按时间趋势递增。.../** 数据标识id所占的位数 */ private final long datacenterIdBits = 5L; /** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数
snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为毫秒数...snowflake 算法源码 以下是找到的snowflake 源码 /** * Twitter_Snowflake * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开): * 0... * SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID.../** 数据标识id所占的位数 */ private final long datacenterIdBits = 5L; /** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数...Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/snowflake算法
我们今天就来讨论一下分布式存储系统中的QoS算法。进入正题之前，我们先来了解背景知识，即什么是QoS，分布式QoS又是什么，有哪些常见的QoS算法。...近年来基于x86服务器的分布式存储系统流行，即在多个x86服务器部署分布式存储软件，构建出一套分布式存储系统，对外提供一套统一的存储服务。...如果是分布式块存储，用户可以将这套分布式块存储集群看成一个集中的SAN设备。如果是分布式文件存储，用户则可以将这套分布式文件存储集群当成一个本地文件系统（如ext4, xfs）来用。...我们似乎也无法在存储端做QoS算法，尤其是分布式并行文件系统，因为存储端各节点是分布式的，业务数据从不同client端发起，直接流向不同的存储端节点。 我们将这种场景称之为分布式QoS场景。...04 总结 我们讨论了QoS、分布式QoS、令牌桶等常见QoS算法，最后举例分析了mClock和dmClock算法。 关于dmClock，我们思考一个进一步的问题。
一、为什么需要分布式ID 1、跨机房部署 如果数据库是跨机房部署，分布式ID是必须的，不然后续做数据分析和统计、跨机房路由会踩大坑。...2、海量数据 如果数据量可能会超出数据库自增ID类型最大值， 分布式ID也是必然面对的。...三、常用算法有 1、snowflake（雪花）算法 生成一个64bit的数字，数字被划分成多个段：时间戳、机器编码、序号。 优点： 整个ID是趋势递增的。 高吞吐量。...4.1.2 Leaf-snowflake方案 Leaf-segment方案可以生成趋势递增的ID，同时ID号是可计算的，不适用于订单ID生成场景，比如竞对在两天中午12点分别下单，通过订单id...号相减就能大致计算出公司一天的订单量，这个是不能忍受的。
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