Ray一个通用分布式计算框架基本使用

  Ray一个开源的通用分布式计算框架,支持传统的并行任务并支持AI模型的分布式训练,分布式任务包括有状态与无状态任务;Ray提供了统一的接口提供了基于任务的并行计算与基于行动器的计算,前者通常用于无状态的任务后者用于有状态的任务;Ray为一个具有高可扩展性、容错性的分布式计算集群框架;集群即可逻辑

基于LSM的Key-Value数据库实现WAL篇

  上篇文章简单的实现了基于LSM数据库的初步版本,在该版本中如数据写入到内存表后但还为持久化到SSTable排序字符串表,此时正好程序崩溃,内存表中暂未持久化的数据将会丢失。   上篇文章简单的实现了基于LSM数据库的初步版本,在该版本中如数据写入到内存表后但还未持久化到SSTable排序字符串表

基于LSM的Key-Value数据库实现初篇

  前篇文章对LSM的基本原理,算法流程做了简单的介绍,这篇文章将实现一个简单的基于LSM算法的迷你Key-Value数据库,结合上篇文章的理论与本篇文章的实践使之对LSM算法有更好的理解,当然此版本还有很大问题只是Demo模型,后面也会指出;   此LSMDB有支持常见的数据库四大功能:CURD(

分布式应用运行时Dapr

  Dapr为微软开源的一个用于构建分布式应用的框架,Dapr为分布式应用运行时(Distributed Application Runtime)的英文单词缩写;Dapr提供了分布式应用所依赖的执行环境,分布式运行时包括了:服务通讯、数据持久化、资源绑定、pub-sub、Actors、密钥等,通过使

Kubernetes中的RBAC

  Kubernetes中,授权有ABAC(基于属性的访问控制)、RBAC(基于角色的访问控制)、Webhook、Node、AlwaysDeny(一直拒绝)和AlwaysAllow(一直允许)这6种模式。需要在kube-apiserver设置–authorization-mode=RBAC参数,启用

图解Raft之日志复制

  日志复制可以说是Raft集群的核心之一,保证了Raft数据的一致性,下面通过几张图片介绍Raft集群中日志复制的逻辑与流程;   在一个Raft集群中只有Leader节点能够接受客户端的请求,由Leader向其他Follower转发所有请求日志,并且有那么两条规则:Leader不删除任何日志、

图解Raft之领导者选举

  图解Raft领导者选举,这里通过五张图来解答Raft选举的全过程;   Raft集群各个节点之间是通过RPC通讯传递消息的,每个节点都包含一个RPC服务端与客户端,初始时启动RPC服务端、状态设置为Follower、启动选举定时器,每个Raft节点的选举定时器超时时间都在100-500毫秒之间

使用Skaffold一键将项目发布到Kubernetes

  当前skaffold版本为v0.4,还未发布正式版本,不建议在生产环境中使用;   skaffold用于开发人员快速部署程序到Kubernetes中;skaffold提供了dev、run两种模式;使用skaffold需先编写skaffold配置文件,该文件为定义skaffold的工作流;   S

Akka初步介绍

  Akka可能很多人都没有用过,也不知道是什么,但如果说起Scala或Spark就有很多人都听说过或使用过 ,这里简单说下三者的关系Akka是使用Scala开发的,Spark中使用了Akka作为其消息的通信工具;这篇文章主要 说说Akka的一些特性,做个简要的介绍;   要说Akka首先要从并发开

ZooKeeper日志与快照文件简单分析

  有用过Zookeeper的都知道zoo.cfg配置文件中有dataDir配置项用于存储数据,不过可能有些人不太清楚这个目录具体存储的是那些数据,默认情况下这个目录是用于存储Log(事务日志)与Snapshot(快照)数据,但是Zookeeper还提供了一个用于Log存储目录的配置项dataLog
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