是由纯Java实现,依靠Iveely.Framework和Iveely.Computing实现的分布式搜索(知识)引擎。 主要包含以下功能模块: A. 文本检索(Web & Mobile)。
Spark是一个由加州大学伯克利分校(UC Berkeley AMP)开发的一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集(Resilient distributed datasets),提供
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File
nginx-reverse-proxy-conf 研究了一套完整的分布式服务器集群架构方案。 0x01.大型网站演化 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
支持内存表 * 动态schema,支持稀疏表 * 表格快照 * 高效随机读写 系统依赖 使用分布式文件系统(HDFS、NFS等)持久化数据与元信息 使用zookeeper选主与协调 使用Sofa-pbrpc实现跨进程通信
AtlasDB 是一个构建于 Key/Value 存储系统之上的事务处理层。当设计一个可伸缩、支持事务处理的数据存储时,被干掉的特性往往都是对事务的支持。
.net大型分布式电子商务架构说明 背景 构建具备高可用,高扩展性,高性能,能承载高并发,大流量的分布式电子商务平台,支持用户,订单,采购,物流,配送,财务等多个项目的协作,便于后续运营报表,分析,便于运维及监控。
原文 http://flychao88.iteye.com/blog/2262326 分布式一致性回顾 在分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常,我们会将数据保留多个副本(replica),这些副
首先,id服务必须具有高可用性,业务逻辑处理中创建id失败是不可接受的,所以id服务必须分布式部署,有多个节点同时对外服务,一个节点失败则重试其他节点,保证成功创建id。 在分布式系统中保证数据的一致性成本是很高的,为了简化设计和实
低数据处理的成本。Apache Kafka 是 Linkin 开源的高吞吐分布式消息系统,它具备高稳定、高吞吐、低延迟、分布式等方面的特征,同时能够支持消息消费者的自动水平扩展,有效解决消息堆积问题。因此,
编者的话:本文从一个实践者的角度,首先介绍了分布式系统的一些理论结果,例如 FLP 不可能性和 CAP 定理等;然后介绍了构建实际分布式系统最重要的一个原则:端到端;最后讨论了实际系统经常用到的协调服务。
百度分布式深度学习平台Paddle宣布开源,支持Python、C++和SWIG,支持多机数据并行的深度学习模型训练,并提供了Sequence to Sequence模型的Demo。 还记得百度内部
随着大数据时代的到来,分布式是解决大数据问题的一个主要手段,随着越来越多的分布式的服务,如何在分布式的系统中对这些服务做协调变成了一个很棘手的问题。今天我们就来看看如何使用Python,利用开源对分布式服务做协调。
经逐渐无法满足要求,分布式系统被使用在更多的场景中。 分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成。在这个系统中每个服务器都是一台独立的主机,服务器之间通过内部网络连接。分布式系统有以下几个特点:
SnowFlake 算法, 实现的分布式线程安全 UID 生成器 Feature 线程安全的 UID 生成器 绿色可插拔,无需依赖 Redis,Mysql,无状态 适合分布式系统 实现 Twitter
前言 分布式存储存在的风险,其实就是因为“共享”、“大数据量”、“高性能”和X86服务器+廉价的磁盘为载体之间的矛盾所产生的,不是有些读者说的“数据架构”的问题。其实任何存储都存在这个问题,只是分布式存储更严重。
Mesos打造云端原生调度机制 为了从不同EC2实例为任务分配资源,我们需要一种能对可用资源进行调度,并能在分布式EC2实例上启动和监控任务的资源管理器。Apache Mesos可将要使用集群的“框架”的资源分配
早期我们和很多公司一样使用的是zabbix监控, 应该说zabbix的功能还是蛮强大的。但是随着公司的业务发展,我们很快发现有很多问题zabbix很难解决。
一提起“分布式系统”,大家的第一感觉就是好高大上啊,深不可测,看各类大牛关于分布式系统的演讲或者书籍,也大多是一脸懵逼。本文期望用浅显易懂的大白话来就什么是分布式系统、分布式系统有哪些优势、分布式系统会
一定点到。 详细内容可参考Spark入门教程-1 Spark是继Hadoop之后的下一代分布式内存计算引擎,于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab实验室,现在主要由Databrick