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DAG的妙用（一）——记账新方法前言什么是DAG?基于DAG的交易模型

所以DAG——有向无环图，就是一个不存在闭环的有向图。 基于DAG的交易模型 了解了DAG的定义以后，我们来看看这个玩意儿是如何应用在区块链交易模型上的？...于是T1,T2,T3之间组成的就是一个有向无环图——DAG。换句话来说，我们可以用DAG来存储账本。 它存储了两样东西：1.交易内容，2. 每笔交易之间的确认关系。...这个很好理解，因为之后的所有交易都会从它这边衍生出来。 Tip选取策略 有了DAG数据结构作为交易记录的承载，我们确实可以快速地进行记账。接下来我们得分析下整个DAG网络的稳定性。...一条交易记录只有达到足够高的可信度（95%以上），才能被最终认定。这套算法也是DAG的共识算法。...下一章我来给大家讲下DAG的其他妙用。

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    基于 DAG 的任务编排框架平台

    像我们画的这种带箭头关系的称为有向图，箭头关系之间能形成一个环的成为有环图，反之称为无环图。显然运用在我们任务编排工作流上，最合适的是 DAG 有向无环图。...- 一个任务编排框架 - 了解了 DAG 的基本知识后我们可以来简单实现一下。...首先是存储结构，我们的 Dag 表示一整个图，Node 表示各个顶点，每个顶点有其 parents 和 children： //Dag public final class DefaultDagDAG 的顶点来说，我们需要将每个节点 Task 的信息给持久化到关系数据库中，包括 Task 的状态、输出结果等。...而对于 DAG 的边来说，我们也得用数据库来存储各 Task 之间的方向关系。此外，在遍历执行 DAG 的整个过程中的中间状态数据，我们也得搬运到数据库中。

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    DAG的深度优先搜索标记

    这是图论的基础知识点，也是学习Tarjan的导学课。...这些边可以连接同一棵深度优先树中的结点，只要其中一个结点不是另外一个结点的祖先，也可以连接不同深度优先树中的两个结点。 附图： ? 二、方法 我们采取时间戳的思想：不会戳这里。...1.我们根据深度优先搜索的基本操作需要一个记录顶点相连的标志，也就是edge［］［］的一个二维数组， 然后，在遍历各个顶点的过程中将遇到的可以访问的edge设置为－1（初始化为0，输入时置为1）也就是已经访问过了...每当进行一次遍历则会将对应的时间点记录到相应顶点的pre和post中去，因此，我们可以有这样的想法： 1、需要判断一条边为back edge的话，只需要查看其相连顶点的post是否存在就可以了，因为从上到下的搜索过程中...，只有该顶点结束搜索才会设置相应的结束时间 因而如果当前顶点的遍历都没有结束那么说明与该点相连的顶点形成的边是一条bakc edge。

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    区块链的革新——DAG及其应用

    第三代，DAG(有向无环图，属于数学中的图论部分)。...第三代的数字货币有IOTA和ByteBall(字节雪球)，没有采用区块链技术（或者说是新型的区块链技术），而是全新的DAG技术，在技术层面是一次革新。 为什么说DAG技术是技术层面的一次革新？...首先它是一个图，然后它是一个有向图，其次这个有向图的任意一个顶点出发都没有回到这个顶点的路径，是为有向无环； DAG不一定能转化为树，但是树一定是一个DAG； DAG可以执行拓扑排序。...同时，一个矩形显然是无法自身嵌套自身的，所以可证明无环。因此，这是个DAG。 下面说一个基于DAG技术的数字货币IOTA的基本原理。 IOTA 按如下方式运行。...不存在全局的区块链， 这里是一个 DAG（有向无环图），也称之为 Tangle（缠结）。通过节点发出的所有交易构成了这个有向无环图 DAG 的集合。

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    基于DAG的任务编排框架平台

    DAG 有向无环图 首先我们了解图这个数据结构，每个元素称为顶点 vertex，顶点之间的连线称为边 edge。...像我们画的这种带箭头关系的称为有向图，箭头关系之间能形成一个环的成为有环图，反之称为无环图。显然运用在我们任务编排工作流上，最合适的是 DAG 有向无环图。...一个任务编排框架 了解了 DAG 的基本知识后我们可以来简单实现一下。...首先是存储结构，我们的 Dag 表示一整个图，Node 表示各个顶点，每个顶点有其 parents 和 children: //Dag public final class DefaultDagDAG 的顶点来说，我们需要将每个节点 Task 的信息给持久化到关系数据库中，包括 Task 的状态、输出结果等。而对于 DAG 的边来说，我们也得用数据库来存储各 Task 之间的方向关系。

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    DAG在数据开发中的应用

    下图是一个最简单的数据流处理过程，数据的处理过程可能是多个节点，而且输出也可以是多个节点，很明显该模型与有向无环图(DAG)很类似的。...image.png 对于整个数据流程的处理图，任何数据处理节点后都可以是最终的输出点，也可以是作为某个数据处理节点的输入源，整个数据流图的流转过程，是一个DAG的遍历过程，某个层级的节点处理完成后...，进行下一层级的节点的数据处理，而同一层级的节点的处理是可以并行的。...在控制台画图的时候，需要定义好整个DAG的拓扑关系包括每个节点的子节点列表，节点在画布区的位置，节点作用类型及相应的进入下一层级的处理条件等，例如某个数据处理节点，在完成数据流的定义后，我们会对创建的数据流进行合法性校验...解析以上在控制台定义的数据流协议，建立整个DAG的拓扑关系，设置每个节点的处理函数，进而按照DAG的执行整个数据流。

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    DAG算法在hadoop中的应用

    Tez: Hortonworks开发的DAG计算框架，是从MapReduce计算框架演化而来的通用DAG计算框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor...这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业，可以用来替换Hive/Pig等。...元数据的结构是DAG（有向无环图），其中每一个“顶点”是RDD（包括生产该RDD的算子），从父RDD到子RDD有“边”，表示RDD间的依赖性。...Spark给元数据DAG取了个很酷的名字，Lineage（世系）。 Spark程序的运行场景。...它由客户端启动，分两个阶段：第一阶段记录变换算子序列、增量构建DAG图；第二阶段由行动算子触 发，DAGScheduler把DAG图转化为作业及其任务集。

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    Debezium的增量快照

    通常的事务日志中包含 create、update 和 delete 类型的事件，DBLog 对这些事件进行处理，最终包装为一种统一的格式输出，输出的结果将包含各 column 在事务发生时的状态（事务发生前后的值...上述处理后的输出结果将会存储在 DBLog 进程的内存中，由另外的辅助线程将这些结果搬运到最终的目的地（如 Kafka、DB 等）。...一种较为直观的手段是对每个表建立相应的 copy 表，并将原表中的数据按批（Chunk）写入到 copy 表中，这些写入操作就会按照正确的顺序产生一系列的事务日志事件，在后续处理中就可以正确消费到这些事件...核心算法就是在正常的事务事件流中人为插入 Watermark 事件以标记 Chunk 的起止位置，Watermark 就是我们在源端库中创建的一张特殊的表，它由唯一的名称标识，保证不与现有的任何表名冲突...下面以一个具体的例子来演示一下算法的过程： 上图中以 k1-k6 表示一张表中的主键值，change log 中的每个事务日志事件也以主键标识为对该行数据的修改，步骤 1-4 与算法中的步骤编号相对应

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    Debezium的增量快照

    通常的事务日志中包含 create、update 和 delete 类型的事件，DBLog 对这些事件进行处理，最终包装为一种统一的格式输出，输出的结果将包含各 column 在事务发生时的状态（事务发生前后的值...上述处理后的输出结果将会存储在 DBLog 进程的内存中，由另外的辅助线程将这些结果搬运到最终的目的地（如 Kafka、DB 等）。...一种较为直观的手段是对每个表建立相应的 copy 表，并将原表中的数据按批（Chunk）写入到 copy 表中，这些写入操作就会按照正确的顺序产生一系列的事务日志事件，在后续处理中就可以正确消费到这些事件...核心算法就是在正常的事务事件流中人为插入 Watermark 事件以标记 Chunk 的起止位置，Watermark 就是我们在源端库中创建的一张特殊的表，它由唯一的名称标识，保证不与现有的任何表名冲突...下面以一个具体的例子来演示一下算法的过程： 上图中以 k1-k6 表示一张表中的主键值，change log 中的每个事务日志事件也以主键标识为对该行数据的修改，步骤 1-4 与算法中的步骤编号相对应

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    聊聊DAG的共识和牛逼的hashgraph

    可能因为IOTA和byteball的原因，一提到DAG，很多人就会担心DAG可能有中心化的问题。包括iota依赖validator节点，byteball依赖witness节点。...DAG是不是为了性能牺牲了安全 之前文章提到过，DAG跟区块链的结合，从开始出现就是为了解决区块链的性能问题，从结合block和DAG做侧链思路，到摒弃block概念的DAGCoin，再到已经取得一定成功的...hashgraph，让DAG至少跟比特币一样安全 hashgraph 如果还是不能打消对DAG的疑虑，hashgraph至少让DAG跟比特币一样安全，而且更加公平。...写在文末 hashgraph的出现，证明DAG在安全性上已经不需担心，至少跟比特币一样安全，而DAG的性能更是卓越。...基于区块的区块链结构只是分布式共识协议实现的第一次尝试，新的优秀的共识协议会继续出现，而DAG，就是一个非常值得尝试的方向。 知识星球是个沉淀内容的地方，星球有不少对dag理解深刻的朋友

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    C++ 从大数据SPARK框架的DAG引擎，再论有向无环图（DAG）的拓扑排序

    2.DAG 2.1 基本概念 什么是DAG？ DAG是图结构中的一种，称为有向无环图。有向说明图中节点之间是有方向的，无环指图中没有环（回路），意味着从任一顶点出发都不可能回到顶点本身。...如下图： DAG往往用来描述事物之间的依赖关系或工作流中子流程之间的顺序，所以DAG中一定存在入度为0和出度为0的节点。入度为0的节点表示流程的开始，出度为0的节点表示流程的结束。...这个过程称为DAG的线性化过程，也称为DAG的拓扑排序，这里的排序并不是指大小上的有序，而是指时间上的有序。...因有可能子流程间不存在时间上的依赖性，如上图的2和3以及4和5节点，不存在相互的依赖，所以DAG的拓扑排序并不只有一种可能。如下图中的所有线性化都认为是合法。...所以，在对DAG线性化之前，务必先要检查图中是否存在环。 2.2 环的检查 SPARk为了保证RDD的有序性，在进程初始时也需要检查其中是否存在环。下面讲解几种环的检查算法思想。

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    Conflux的自我进化：从DAG到树图

    01 链、DAG、树图：结构不同能力不同 问：DAG、树图这些非链式的账本结构能被认为是区块链吗？...伍鸣：不管是链、DAG，还是树图，我们要通过它们解决的问题其实是一样的，我们可以用区块链技术这个词把它们概括起来。 问：链结构、DAG结构、树图结构的本质区别是什么？...当我们深入地去了解不排全序的DAG、排全序的DAG、排全序DAG的不同排序方法，以及这些DAG采用的不同账本结构，就会发现它们是截然不同的。...或许正因如此，Conflux不再把自己归类为DAG，而具有两种不同类别指针的它也确实与DAG有着不小的区别，树图也许更接近其本质。...于是，这次带着弄清DAG与链的差别开始的采访，最后得出的结论是：不同DAG项目的差别，比DAG与链的差别都大。

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    有向无环图（DAG）的温故知新

    DAG的独特之处是所有节点可以线性化（拓扑序列），使得所有边保持从左到右的方向。 ? 给定一个DAG和一个源点，可以得到该源点到其他所有的顶点的最短路径。如果是无负权，可以用djistra算法完成。...DAG 的存储结构用例 作为数据结构，DAG 在数据存储方面非常著名的使用场景就是Git。...Git采用了Merkle Tree+ DAG作为一个组合的数据结构Merkle DAG，来实现了分布式的的版本控制。...IPFS 参考了Git的实现思想，同样使用了Merkle DAG 作为核心的数据结构，即后来称为IPLD， 在 IPFS 生态系统的“蜂腰”模型中处于腰的位置，如下图所示： ?...当各段的状态取定以后，就可以做出不同的决定，从而确定下一阶段的状态，这种决定称为决策。具体地，动态规划的递推需要一个线性或者树形的顺序，对于DAG，可以将节点按照拓扑顺序来进行线性化。

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    调度系统Airflow的第一个DAG

    Airflow的第一个DAG 考虑了很久,要不要记录airflow相关的东西, 应该怎么记录. 官方文档已经有比较详细的介绍了,还有各种博客,我需要有一份自己的笔记吗? 答案就从本文开始了....DAG 表示一个有向无环图,一个任务链, 其id全局唯一. DAG是airflow的核心概念, 任务装载到dag中, 封装成任务依赖链条....访问airflow地址,刷新即可看到我们的dag. 开启dag, 进入dag定义, 可以看到已经执行了昨天的任务....不同的任务之间的依赖.在airflow里, 通过在关联任务实现依赖. 还有同一个任务的时间依赖. 比如,计算新增用户量, 我必须知道前天的数据和昨天的数据, 才能计算出增量....我们的任务是按时间执行的, 今天创建了一个任务, 计算每天的用户量, 那么明天会跑出今天的数据. 这时候,我想知道过去1个月每天的用户增量怎么办?

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    Python：序列的增量赋值

    增量赋值运算符有 += 和 *=。+= 背后的特殊方法是 __iadd__，如果一个类没有实现 __iadd__ 方法，Python 会退一步调用 __add__ 方法。...这两个方法的区别在于，__iadd__ 为就地改动，不会改变原值的内存地址，而 __add__ 方法会得到一个新对象。...1298277978824 id(c) = 1298277978696 id(c) = 1298277978632 id(d) = 1298277972872 id(d) = 1298277136616 了解了序列的增量赋值...总结： 1、对不可变序列进行重复拼接操作的话，效率会很低，因为每次都要新建一个序列，然后把原来序列中的元素复制到新的序列里，然后再追加新的元素。 2、不要把可变对象放在元组里面。...3、增量赋值不是一个原子操作，我们刚才也看到了，它虽然抛出了异常，但 t 的值还是改变了。

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