Lab 1链接:https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-1.html Part I: Map/Reduce input and output Part I需要补充两个关键功能:为map函数分解输出的功能和为reduce函数收集输入的功能,这两个功能对应的函数分别在common_map.go的doMap()函数和common_reduce.go的doRedce()函数. 本人首先梳理程序运行流程,其次补充代码,最后测试结果. 程序运行流程简述如下: Se…

首发于公众号:努力学习的阿新 前言 大家好,这里是阿新. MIT 6.824 是麻省理工大学开设的一门关于分布式系统的明星课程,共包含四个配套实验,实验的含金量很高,十分适合作为校招生的项目经历,在文章<2022 双非应届 CS 硕士校招上岸字节跳动(校招总结)>中,我也将其推荐给了各位读者.但由于课程是全英的,实验说明也是全英的,实验过程中还需要阅读相关的英文文献,很多同学(包括曾经的笔者)受困于英语,对其望而却步.因此,笔者决定开启系列文章:MIT 6.824(Spring 2020)实验…

MIT6.824食用过程 Lab1 MapReduce 一.介绍 本实验使用Go语言构建一个mapreduce库,以及一个容错的分布式系统.第一部分完成一个简单的mapreduce程序,第二部分写一个提交到mapreduce workers 的master 并且要能够处理workers 的错误. 库的接口和容错的方法跟mapreduce paper里面描述的类似. 二.环境搭建 vscode&&go 1. 安装golang 2. 安装git 3.安装cntlm 代理工具,用来给git 和…

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT…

前言 Mit6.824 是我在学习一些分布式系统方面的知识的时候偶然看到的,然后就开始尝试跟课.不得不说,国外的课程难度是真的大,一周的时间居然要学一门 Go 语言,然后还要读论文,进而做MapReduce 实验. 由于 MR(MapReduce) 框架需要建立在 DFS(Distributed File System)的基础上实现,所以本实验是通过使用多线程来模拟分布式环境.虽然难度上大大降低,但是通过该实验,还是会让我们对 MR 的核心原理有一个较为深刻的认识. 做实验之前我们需要先把经典的…

源代码参见我的github: https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Part I: Word count MapReduce操作实际上就是将一个输入文件拆分成M份,交由M个Map task进行操作.每个Map task生成R个包含中间键值对的结果.R个Reduce task执行Reduce操作,其中第i个Reduce task操作每个Map task的第i个输出文件.最终,生成R个结果文件,通过Merge操作,将结果生成一个输出文件. 1.mapred…

Motivation <Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System>大概是在分布式领域被引用的最多的一篇Paper了. 这篇Paper自己去年读过两次,最近尝试翻译了一下.第一是觉得太经典了,分布式领域必读论文:第二是想再加深下自己的理解. 英文水平有限,有兴趣还是建议读一下原文. Abstract 本文审视了在分布式系统中,一个事件发生在另一个事件之前(“happening before”)的概念,并用它描…

Aysnc-callback with future in distributed system…

http://research.microsoft.com/en-us/um/people/lamport/pubs/time-clocks.pdf 分布式系统的时钟同步是一个非常困难的问题,this paper致力于分布式系统的逻辑时钟同步问题. 文中有个结论值得注意:In a distributed system, it is important to realize that the order in which events occure is only a partial orderi…

LAB1 mapreduce mapreduce中包含了两个角色,coordinator和worker,其中,前者掌管任务的分发和回收,后者执行任务.mapreduce分为两个阶段,map阶段和reduce阶段. map阶段对应的是map任务.coordinator将会把任务分成多个部分,例如,有多个文件待处理,则每个文件的处理是一个任务.coordinator根据待处理文件生成多个任务,将这些任务用available管道暂存,供worker取用.worker将任务完成之后,需要告知coordi…