Hadoop版本演变、分布式集群搭建

本。 hadoop1.x:HDFS+MapReduce hadoop2.x:HDFS+YARN+MapReduce hadoop3.x:HDFS+YARN+MapReduce 在Hadoop1.x中,分布式计算和资源管理都是MapReduce负责的,从Hadoop2.x开始把资源管理单独拆分出来了,YARN是一个公共的资源管理平台,在它上面不仅仅可以跑MapReduce程序,还可以跑很多其他的程序,例如...

【Redis】分布式

文章目录 1 :peach:什么是分布式锁?:peach:2 :peach:分布式锁的基础实现:peach:3 :peach:引入过期时间:peach:4 :peach:引入校验 id:peach:5 :peach:引入 lua 脚本:peach:6 :peach:引入 watch dog:peach: 1 🍑什么是分布式锁?🍑 在⼀个分布式的系统中,也会涉及到多个节点访问同⼀个公共资源的情况,此时就...

分布式物联网平台特点

随着物联网(IoT)技术的飞速发展,我们正步入一个万物互联的新时代。在这个时代,设备、数据和服务的无缝集成是实现智能化的关键。分布式物联网平台作为这一进程的核心,正在成为构建智能世界的基石。 一、分布式物联网平台概述 分布式物联网平台是一种基于云计算架构,通过分布式网络实现设备连接、数据收集、处理和分析的系统。与传统集中式平台相比,分布式平台具有更高的可扩展性、灵活性和容错能力。 1. 架构特点 去中心...

分布式与集群的区别

先说区别: 分布式是并联工作的,集群是串联工作的。 分布式中的每一个节点都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。 集群举例:比如新浪网,访问的人很多,他可以做一个集群,前面放一个相应的服务器,后面几台服务器完成同一业务,如果有业务访问的时候,响应服务器看那一台服务器的负载不是很重,就将给那一台去完成,集群是有组织性的,如果有服务器宕机,其他的服务器可以顶上来。 分布式举例:比如一个查询任务,有两个子...

Java - 分布式逻辑事务的一些轻操作

前提条件 可控业务在不可控业务前不可控业务自己保证数据回滚一致性 设计思路 若可控业务A失败,则不发送给不可控业务B,直接回滚;若可控业务A成功,发送给不可控业务B,B处理完返回标记,B成功,则通过,B失败,则故意报错使得A回滚。Tips:这种业务情况有一个前提就是:当B失败时,B业务里要保证自己的回滚和一致性。...

Redisson分布式锁全解析:从基础到红锁,锁定高并发解决方案

1. 介绍Redisson和分布式锁的概念 1.1 Redisson简介 Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid, IMDG)。它不仅提供了对分布式和可伸缩数据结构的支持,还提供了多种分布式服务,包括但不限于分布式锁、集合、映射、计数器、发布/订阅消息等。Redisson通过利用Redis键的atomic性质,实现了分布式锁等高级...

分布式数据库有哪几种

数据库的发展从早期的单机数据库,到现在的分布式数据库。在单机数据库时代,所有的数据都存储在单机中,随着计算机技术的发展,开始出现了多台计算机联合处理数据的需求,从而诞生了分布式数据库。 分布式数据库是将多个数据库进行整合,通过互联网连接起来。利用互联网技术可以将多台服务器进行集中管理。比如腾讯云就有多个不同类型的数据库产品,如 MySQL、 Oracle、 Redis等等。 分布式数据库的特点 分布式数...

java本地锁与分布式锁-个人笔记 @by_TWJ

. synchronized1.5. volatile 可见性1.6. ReentrantLock 可重入锁1.7. AQS1.8. ReentrantReadWriteLock 可重入读写锁 2. 分布式锁3. 额外的3.1. synchronized 的锁升级原理3.2. synchronized锁原理 1. 本地锁 1.1. 悲观锁与乐观锁 是一种思想,按遇到并发问题概率的思考,分为:乐观锁(很少...

探索设计模式的魅力:分布式模式让业务更高效、更安全、更稳定

​🌈 个人主页:danci_ 🔥 系列专栏:《设计模式》 💪🏻 制定明确可量化的目标,坚持默默的做事。 ✨欢迎加入探索分布式模式之旅✨     在数字化时代,企业面临着前所未有的挑战和机遇。随着数据量的爆炸式增长和处理需求的加速,传统的集中式架构已无法满足现代业务的需求。为此,分布式模式成为了一个热门话题,它承诺带来更高的效率、安全性和稳定性。🌟 但分布式系统真的是万能钥匙吗?让我们深入探讨它的精髓,...

一次pytorch分布式训练精度调试过程

现象: loss不下降 过程如下: 1.减少层数,准备最小复现环境 2.dropout设置为0,重复运行二次,对比loss是否一致 3.第二次迭代开始loss不一致 4.对比backward之后的梯度,发现某一个梯度不一致 5.dump得到所有算子的规模,单算子测试功能正常 6.怀疑是内存越界导致 7.排除通信库的问题,逐算子bypass 8.dump reduce_scatter的输入,发现每次都不...
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