Laxcus大数据管理系统提供了基于Diffuse/Converge分布算法的计算能力。算法的具体介绍详见《Laxcus:大数据处理系统》一文。本图展示了在集群环境下的随机数产生、排序、显示、存储的过程。

图中终端窗口的文字解释:

        <1>“conduct”,Laxcus系统关键字,是diffuse/converge分布算法的语句化描述。

        <2>“system_sort”,分布计算的中间件命名,名称不区分大小写,但要求集群中唯一。

        <3>“from、to、collect”,conduct命令下的关键字,diffuse/converge分布计算的阶段。

        <4>“sites”,conduct关键字,要求的节点数目(节点是一台逻辑计算机)。

        <5>“writeto”,conduct关键字,指示数据写入文件名。

        <6> “begin、end、total、orderby”,用户的自定义关键字,格式是“名称(数据类型)=参数”。这些关键字由用户定义,用户在自己的中间件中解析和处理。图中的“orderby”是字符串类型,参数与单引号包括(兼容SQL格式),其它是整数类型。



        完整说明:

        这是由多台计算机产生各自的随机生成数字,然后组合协调,进行排序的演示示列。以“system_sort”命名的中间件计算机组件,按照diffuse/converge分布计算机的算法原理,通过终端作用到集群的中间件上执行的过程。

在from阶段,系统启动6台计算机,每台计算机平均分配100(total)个数中的六分之一,产生从-100000到9999999之间的随机数。to阶段有3台计算机,承接from阶段产生的数字,每台计算机平均分配100(total)个数中的三分之一,并对分配到的数字进行排序,排序采用降序方式。数据结果在终端上显示,同时写入一个名为"/notes/records.bin"磁盘文件(这是在Linux系统上的运行实现,如果终端运行在Windows系统,需要改为对应的目录结构)。

另:在实际运行过程中,Laxcus大数据系统将检查参数中要求的中间件节点数目,如果不能达到要求,将自动降为实际可用数目。

Laxcus大数据分布计算演示实例的更多相关文章

  1. 大数据应用日志采集之Scribe演示实例完全解析

    大数据应用日志采集之Scribe演示实例完全解析 引子: Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系 ...

  2. Laxcus大数据管理系统2.0(6)- 第四章 数据计算

    第四章 数据计算 Laxcus所有数据计算工作都是通过网络实施.相较于集中计算,在网络间进行的数据计算更适合处理那些数据量大.复杂的.耗时长的计算任务.能够实施网络计算的前提是数据可以被分割,就是把一 ...

  3. 大数据计算的基石——MapReduce

    MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce. 虽然现在通过框架的不 ...

  4. 三分钟部署Laxcus大数据管理系统

    Laxcus是Laxcus大数据实验室历时五年,全体系自主设计研发的国内首套大数据管理系统.能够支撑百万台级计算机节点,提供EB量级存储和计算能力,兼容SQL和关系数据库.最新的2.x版本已经实现对当 ...

  5. Laxcus大数据管理系统2.0(3)- 第一章 基础概述 1.2 产品特点

    1.2 产品特点 Laxcus大数据管理系统运行在计算机集群上,特别强调软件对分布资源可随机增减的适应性.这种运行过程中数据动态波动和需要瞬时感知的特点,完全不同与传统的集中处理模式.这个特性衍生出一 ...

  6. 大数据计算平台Spark内核解读

    1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多 ...

  7. Laxcus大数据管理系统单机集群版

    Laxcus大数据管理系统是我们Laxcus大数据实验室历时5年,全体系全功能设计研发的大数据产品,目前的最新版本是2.1版本.从三年前的1.0版本开始,Laxcus大数据系统投入到多个大数据和云计算 ...

  8. Laxcus大数据管理系统2.0(5)- 第二章 数据组织

    第二章 数据组织 在数据的组织结构设计上,Laxcus严格遵循数据和数据描述分离的原则,这个理念与关系数据库完全一致.在此基础上,为了保证大规模数据存取和计算的需要,我们设计了大量新的数据处理技术.同 ...

  9. Laxcus大数据管理系统2.0(9)- 第七章 分布任务组件

    第七章 分布任务组件 Laxcus 2.0版本的分布任务组件,是在1.x版本的基础上,重新整合中间件和分布计算技术,按照新增加的功能,设计的一套新的.分布状态下运行的数据计算组件和数据构建组件,以及依 ...

随机推荐

  1. MySQL单列索引和联合索引

    MySQL单列索引和联合索引   所有的MySQL列类型能被索引.在相关的列上的使用索引是改进SELECT操作性能的最好方法. 一个表最多可有16个索引.最大索引长度是256个字节,尽管这可以在编译M ...

  2. 工作流,WEB框架,UI组件网络收集整理

    工作流,WEB框架,UI组件网络收集整理 在博客园上逛了好多年,随手收录了一些工作流,WEB开发框架,UI组件,现在整理一下与大家分享. 由于个人能力与精力有限,望各位园友在评论中补充,我将全部整理到 ...

  3. iOS之蓝牙开发—CoreBluetooth详解

    CoreBluetooth的API是基于BLE4.0的标准的.这个框架涵盖了BLE标准的所有细节.仅仅只有新的iOS设备和Mac是和BLE标准兼容.在CoreBluetooth框架中,有两个主要的角色 ...

  4. c#实现的udt

    不多说,当前具备基本通信,是从java版本转换过来的.可以参阅. 项目地址 https://github.com/jinyuttt/netudt.git

  5. Ajax 跨域的几种解决方案

    作者:黄轩链接:http://www.zhihu.com/question/19618769/answer/38934786来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处 ...

  6. POJ2406 Power Strings(KMP)

    Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 56162   Accepted: 23370 Description Giv ...

  7. PP: 混合生产方式(MTO与MTS为例)(转)

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c01b7650100yf1d.html PP: 混合生产方式(MTO与MTS为例) 一.业务概览某公司生产的同一种产品正常情况下客户无 ...

  8. 利用JQUERY实现多个AJAX请求等待

    利用JQUERY实现多个AJAX请求等待 li {list-style-type:decimal;}.wiz-editor-body ol.wiz-list-level2 > li {list- ...

  9. webpack 之 webpack-dev-server自动刷新

    watch 首先介绍watch选项,参考这里.可实现相关源文件改变后自动更新bundle.js文件的功能.在配置文件中添加 watch:true 或执行 webpack -w,即可开启watch功能: ...

  10. Vue 2.0 组件库总结

    UI组件 element - 饿了么出品的Vue2的web UI工具套件 Vux - 基于Vue和WeUI的组件库 mint-ui - Vue 2的移动UI元素 iview - 基于 Vuejs 的开 ...