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分布式系统与计算

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一种拜占庭共识协议-Byzantine Agreement,Made Trivial

## 前言 周六看了几遍Silvio Micali的论文`Byzantine Agreement,Made Trivial`, 理解上比以前深刻了一些。今天准备把论文叙述一遍,不会一字一句翻译,基本是自己的理解。文字记录下来理解会更深一点, 也做为接下来和守敬老师讨论的基础。 ## 介绍 拜占庭共识在几十年间已经吸引了众多前辈投入研究, 本论文提供了一种简单可操作的拜占庭共识协议, 容错

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记一种分布式超大规模数据的实时快速排序算法

对数据进行处理的同学,经常会遇到排序需求,无论是内存数据还是磁盘数据。 信息爆炸的时代,数据早已不是单点所能承载的了,数据一般分布在大量节点上,对超大规模的数据排序就显得非常重要。

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分布式文件系统FastDFS详解

为什么要使用分布式文件系统呢? 嗯,这个问题问的好,使用了它对我们有哪些好处?带着这个问题我们来往下看: 单机时代 初创时期由于时间紧迫,在各种资源有限的情况下,通常就直接在项目目录下建立静态文件夹,用于用户存放项目中的文件资源。

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浅谈云存储安全

云存储服务可让用户将自己的数据存储在远程的服务器里,使数据享有数据备份、数据保密和动态存储空间等好处.另外,数据拥有者也可以指自己存储在云端空间的数据分享给特定人群.然而,在方便的云存储服务里,能否确保数据的安全性是大部分使用者所担忧的。

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TableStore发布Timeline Lib:轻松构建千万级IM和Feed流系统

在文章《现代IM系统中消息推送和存储架构的实现》中介绍了一种适用于IM的消息存储和推送模型Timeline,在本篇文章中,会扩展Timeline模型到IM和Feed流系统中,并且提供成熟的LIB实现。用户基于TableStore-Timeline LIB可轻松实现千万级的IM和Feed流系统。

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基于TableStore构建简易海量Topic消息队列

前言 消息队列,通常有两种场景,一种是发布者订阅模式,一种是生产者消费者模式。发布者订阅模式,即发布者生产消息放入队列,多个监听的消费者都会收到同一份消息,也就是每个消费者收到的消息是一样的。生产者消费者模式,生产者生产消息放入队列,多个消费者同时监听队列,谁先抢到消息就会从队列中取走消息,最终每个消息只会有一个消费者拥有。

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我对分布式计算框架的理解与设计

谢谢大家来看这篇文章,我想花点时间分享一下我对分布式计算的理解。 分布式服务有很多,比如hbase, hadoop, spark等,我所要讲述的重点不是这些服务的原理,而是用更浅显的话讲述更深刻的设计。 如何把多个的机器组合起来完成一件简单的计算任务,所以这方面的架构设计更多的关注服务器间的关系。 下面我们来设计一个框架,以进行简单的分布式计算。 我们假设计算目标有三类: 1.分布计算能

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在网站建设过程中主要在哪几个方面为后期的网站优打好根基?

虽然说网站的搭建和网站优化是前后关系,但是我们企业要在网站搭建的过程中,就要把后期网站优化的工作全部在一起规划。

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开源大数据周刊-第74期

资讯 大数据早报:海量大数据重度孵化器获A+轮融资 阿里自然语言处理技术获突破11月29日消息,海量大数据重度孵化器宣布公司已于2017年10月获得了广州众上集团的A+轮投资。 百度开源高性能 Python 分布式计算框架 Bigflow百度近日开源了一套计算框架 Bigflow , 致力于提供一套简单易用的接口来描述用户的计算任务,并使同一套代码可以运行在不同的执行引擎之上。

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区块链(Block Chain) Hyperledger Fabric 1.0 技术架构详解

> Hyperledger Project 由Linux基金会创办于2015年10月,是一个开源的区块链研发孵化项目,致力于提供可协同开发以区块链为底层的分布式账本。旗下的Fabric项目目标为打造一个提供分布式账本解决方案的平台。 ### 区块链的现状 比特币可以说是区块链的第一个实践项目,而对于区块链的介绍资料却大多“言简意赅”,说到区块链大家相对熟悉的几个词可能是“数据不可篡

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MaxCompute2.0性能评测:更强大、更高效之上的更快速

MaxCompute2.0(原Odps):通过性能评测,MaxCompute2.0离线计算比同类产品Hive2.0 on Tez性能优势快约90%以上;MaxCompute2.0从新一代执行引擎到编译引擎、基于代价的优化器全流程针对性能提升做出了卓越改进。

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