TensorFlow分布式并行基于gRPC通信框架,一个master负责创建Session,多个worker负责执行计算图任务. 先创建TensorFlow Cluster对象,包含一组task(每个task一台独立机器),分布式执行TensorFlow计算图.一个Cluster切分多个job,一个job是一类特定任务(parameter server ps,worker),每个job可以包含多个task.每个task创建一个server,连接到Cluster,每个task执行在不同机器.也可以…

Hadoop学习笔记(3) ——分布式环境搭建 前面,我们已经在单机上把Hadoop运行起来了,但我们知道Hadoop支持分布式的,而它的优点就是在分布上突出的,所以我们得搭个环境模拟一下. 在这里,我们采用这样的策略来模拟环境,我们使用3台ubuntu机器,1台为作主机(master),另外2台作为从机(slaver).同时,这台主机,我们就用第一章中搭建好的环境来. 我们采用与第一章中相似的步骤来操作: 运行环境搭建 在前面,我们知道,运行hadoop是在linux上运行的.所以我们单机就在…

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,…

开篇:在本笔记系列的第一篇中,我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群.现在,我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中,如何动态(不关机且正在运行的情况下)地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点. 一.实验环境结构 本次试验,我们构建的集群是一个主节点,三个从节点的结构,其中三个从节点的性能配置各不相同,这里我们主要在虚拟机中的内存设置这三个从节点分别为:512MB.512MB与256MB.首先,我们暂时只设置两个从节点,另外一个作为动态添加节点的时候使用.主节点与…

分布式文件系统介绍 分布式文件系统:Hadoop Distributed File System,简称HDFS. 一.HDFS简介 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高 度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约…

目录 分布式原理 单机多卡 多机多卡(分布式) 分布式的架构 节点之间的关系 分布式的模式 数据并行 同步更新和异步更新 分布式API 分布式案例 Tensorflow的一个特色就是分布式计算.分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的.这是一个通信框架gRPC(google remote procedure call),是一个高性能.跨平台的RPC框架.RPC协议,即远程过程调用协议,是指通过网络从远程计算机程序上请求服务. 分布式原理 Tensorflow分布式是…

分布式文件系统结构 分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统,采用C/S模式实现文件系统数据访问,目前广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS,后者是前者的开源实现. 分布式文件系统在物理结构上由计算机集群中的多个节点构成,这些节点分为两类:主节点(亦称“名称节点”) . 从节点(亦称“数据节点”) 名称节点,负责文件和目录的创建.删除和重命名等,同时管理着数据节点和文件块的映射关系,客户端通过访问名称节点找到请求文件的存储位置,进而到相应位置读取所需文件…

Redis-2.4.15目前没有提供集群的功能,Redis作者在博客中说将在3.0中实现集群机制.目前Redis实现集群的方法主要是采用一致性哈稀分片(Shard),将不同的key分配到不同的redis server上,达到横向扩展的目的.下面来介绍一种比较常用的分布式场景: 在读写操作比较均匀且实时性要求较高,可以用下图的分布式模式: 在读操作远远多于写操作时,可以用下图的分布式模式: 对于一致性哈稀分片的算法,Jedis-2.0.0已经提供了,下面是使用示例代码(以ShardedJedisP…

最近阅读了<SRE Google运维解密>的第23章,有一些感触,记录一下. 日常工作中,我们经常需要一些服务分布式的运行.跨区域如跨城.跨洲部署运行分布式系统往往是容易的,但是如何保证各系统间状态的一致是困难的.如何保证服务的高可靠.高可用,就是服务提供的数据是准确的,关键在于一些状态的传递,这个时候就需要利用分布式共识系统来维护相关状态,确保大家拿到的状态信息最终是一致的. 要想实现一个分布式共识系统,需要采用一些经过理论验证的方案,最基础的就是CAP理论. CAP 理论 CAP原则是指对…

在软件工程中,Tracing指使用特定的日志记录程序的执行信息,与之相近的还有两个概念,它们分别是Logging和Metrics. Logging:用于记录离散的事件,包含程序执行到某一点或某一阶段的详细信息,比如,应用程序的调试(debug)信息或错误(error)信息.它是我们诊断问题的依据. Metrics:用于记录可聚合的数据,且通常是固定类型的时序数据,每个都是一个逻辑计量单元,或者一个时间段内的柱状图,比如,队列的当前深度可以被定义为一个计量单元,在写入或读取时被更新统计:输入HTT…