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第4章 RMI范型与应用——分布式计算课件PPT
本地过程调用和远程过程调用的区别
分布式计算•云计算•大数据
RMI简述
RMI（Remote Method Invocation）即远程方法调用，是 分布式计算的关键。RMI是RPC模型的面向对象实现，是一种 用于实现远程过程调用的应用程序编程接口，它使客户机上运 行的程序可以调用远程服务器上的对象。由于RMI API只适用 于Java程序，所以，我们一般称为Java RMI。
分布式计算•云计算•大数据
分布式对象范型的体系结构
右图描述了支持分布式对 象范型的基本体系结构，一个 分布式对象由某一进程提供， 这里称之为对象服务器（ object server），同时必须 在系统中为分布式对象注册提 供一种设施，这里称之为对象 注册器（object registry） ，或简称为注册器（registry ）。
分布式计算•云计算•大数据
如何访问某一分布式对象？
对象客户（object client）进程从注册器中查询该对象的引 用，然后使用对象的引用调用远程方法。对象客户通过客户代理 调用远程方法。在分布式计算环境中，代理是指充当其他软件构 件之间的协调者的软件构件。代理通过与客户主机上的软件交互 ，提供分布式对象系统的运行时支持。例如负责向远程主机传送 方法调用所需的进程间通信，包括封装需要传输给远程对象的参 数数据。
分布式计算•云计算•大数据
Java RMI体系结构
➢ 桩/框架（Stub/Skeleton）层：客户端的桩和服务器端的框架； ➢远程引用（remote reference）层：处理远程引用行为； ➢传输层（transport）：连接的建立和管理，以及远程对象的跟踪。
分布式计算•云计算•大数据
stub和skeleton
分布式算法1基本算法61页PPT
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
分布式算法1基本算法
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
分布式算法1基本算法
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6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
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9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
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10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
《分布式算法》课件
负载均衡
总结词
在分布式系统中，负载均衡是确保各个节点能够均匀地承担处理任务，避免部 分节点过载的关键问题。
详细描述
负载均衡涉及到如何将任务分配给多个节点，以便每个节点都能以最小的负担 完成工作。这需要考虑到任务的性质、节点的性能和网络状况等多个因素，以 确保系统的整体性能和稳定性。
数据同步
总结词
特点包括：节点自治性、通信能力、任务并行性、系统可扩展性等。
分布式系统的通信协议
01
通信机制与规则
02
通信协议是分布式系统中节点间进行信息 交互的规则和标准。
03
常见的通信协议包括TCP/IP、HTTP、FTP 等。
04
协议中规定了数据传输的格式、数据交换 的规则、数据传输的路由等。
分布式系统的数据一致性
大数据处理
在大数据处理中，数据被分散到 多个节点上进行处理，分布式算 法用于协调各个节点的计算任务 ，提高数据处理效率。
物联网
在物联网中，各种设备需要相互 通信和协作以实现智能化，分布 式算法用于实现设备的协同工作 。
02
分布式系统基础
分布式系统的定义与特点
核心定义与特性
分布式系统是一种由多个独立节点通过网络互连，协同完成共同任务的计算机系统 。
系统中节点可能随时失效，需 要算法具备容错性。
数据一致性与完整性
在分布式环境中保持数据一致 性和完整性是重要挑战。
分布式算法的未来发展方算，处 理海量数据。
人工智能与机器学习
利用分布式算法加速AI和机器学习模型的训 练和应用。
物联网
结合物联网设备，实现更广泛的分布式系统 应用。
Paxos算法
适用场景
适用于需要强一致性的分布式系统， 如数据库、分布式存储等。
第9章 分布式计算机系统ppt课件计算机操作系统汤小丹梁红兵版
的同步及控制是通过消息传递实现的。
第9章
分布式计算机系统
9.2 分布式系统的设计
1．透明性(Transparency) 分布式系统的透明性具体表现在： (1) 位置透明性。在一个分布式系统中，用户不必 知道硬件或软件资源的具体位置。资源的名字不能用 资源的位置编码。
第9章
分布式计算机系统
(2) 迁移(Migration)透明性。迁移透明性是指资源 可以随意从一个计算机(节点)迁移到另一个计算机上， 而无需改变资源的名字。 (3) 复制(Replication)透明性。复制透明性是指用户 不知道系统拥有多少副本。
(4) 故障检测与恢复及系统重构和可靠性等问题的
处理和实现都比较复杂。
第9章
分布式计算机系统
9.1.2 分布式系统的特征 由分布式系统的定义可知，分布式系统是由多台 计算机组成的系统。更确切地说，分布式系统是具有 以下特点的多计算机系统。 (1) 分布性：组成系统的部件在物理上是分散的，
这些部件包括处理机、数据、算法和操作系统。
A1 An A2
A1
A2
A3
…
An A6 A5 A4
(a)
…
A3
(b)
图9.6 总线结构 (a) 线形总线；(b) 环形总线
第9章
分布式计算机系统
7．立方体结构 立方体结构又称n维立方体分布式网络结构。这种
结构把2n＝N个计算机互连起来，各计算机分别位于该
立方体的角顶。立方体的每条边把两个场点连接起来， 而每个场点则有n个全双向通路把它和n个其他计算机
第9章
分布式计算机系统
9.1 分布式计算机系统
9.1.1 概述 网络技术的发展使一些计算机系统从集中式走向 分布式，那么什么是分布式系统呢?分布式计算机系统 (Distributed Computer Systems)是由多个分散的计算机 经互连网络连接而成的计算机系统。
云计算技术——分布式计算 ppt课件
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15
一致性
一致性指“All nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返 回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。对于一致性，可以分 为从客户端和服务端两个不同的视角来看。
从客户端来看，一致性主要指多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是如何将更新复制分布到整个系统，以保证数据的最终一 致性问题。
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16
可用性
可用性是指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是 在正常的响应时间内。对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点 必须对每一个请求作出响应。也就是该系统使用的任何算法必须最终终止。
当同时要求分区容错性时，这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误， 每个请求也必须终止。好的可用性主要是指系统能够很好地为用户服务，不 出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。通常情况下可用性 和分布式数据冗余、负载均衡等有着很大的关联。
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26
2.2.4 最终一致性
下面以上面的场景来描述下不同程度的一致性。 强一致性（即时一致性）：假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统保证后续A、 B、C的读取操作都将返回最新值。 弱一致性：假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统不能保证后续A、B、C的读 取操作能读取到最新值。此种情况下有一个“时间窗口”的概念，它特指从A写入值， 到后续操作A、B、C读取到最新值这一段时间。“时间窗口”类似时空穿梭门，不过 穿梭门是可以穿越到过去的，而一致性窗口只能穿越到未来，方法很简单，就是“等 会儿”。 最终一致性：是弱一致性的一种特例。假如A首先“写”了一个值到存储系统，存储 系统保证如果在A、B、C后续读取之前没有其他写操作更新同样的值的话，最终所有 的读取操作都会读取到A写入的最新值。此种情况下，如果没有失败发生的话，“不 一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素：交互延迟，系统的负载，以及复制技术 中复本的个数。最终一致性方面最出名的系统可以说是DNS系统，当更新一个域名的 IP以后，根据配置策略以及缓存控制策略的不同，最终所有的客户都会看到最新的值。
大数据与分布式计算 ppt课件
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Hive QL – Join
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (erid = erid);
42
Hive QL – Join in Map Reduce
21
MapReduce
它由称为map和reduce的两部分用户程序组成， 然后利用框架在计算机集群上面根据需 求运行多个程序实例来处理各个子任务， 然后再对结果进行归并。
22
23
WordCount
24
25
26
27
28
29
30
MapReduce
31
• 物理上
MapReduce
Hale Waihona Puke 32page_viewkey value
key value
pageid userid time
111 <1,1>
111 <1,1>
1 111 9:08:01 2 111 9:08:13
111 <1,2>
111 <1,2>
1 222 9:08:14
222 <1,1>
Map user
Shuffle Sort
磁盘利用率 100% 50% 50% （N-1）/N （N-2）/N
5
HDFS系统架构
6
7
什么是HDFS?
• Hadoop Distributed File System – Hadoop Distributed File System (HDFS) is the primary storage system used by Hadoop applications. HDFS creates multiple replicas of data blocks and distributes them on compute nodes throughout a cluster to enable reliable, extremely rapid computations.
Hive QL – Join
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (erid = erid);
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Hive QL – Join in Map Reduce
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MapReduce
它由称为map和reduce的两部分用户程序组成， 然后利用框架在计算机集群上面根据需 求运行多个程序实例来处理各个子任务， 然后再对结果进行归并。
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WordCount
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MapReduce
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• 物理上
MapReduce
Hale Waihona Puke 32page_viewkey value
key value
pageid userid time
111 <1,1>
111 <1,1>
1 111 9:08:01 2 111 9:08:13
111 <1,2>
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Map user
Shuffle Sort
磁盘利用率 100% 50% 50% （N-1）/N （N-2）/N
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HDFS系统架构
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7
什么是HDFS?
• Hadoop Distributed File System – Hadoop Distributed File System (HDFS) is the primary storage system used by Hadoop applications. HDFS creates multiple replicas of data blocks and distributes them on compute nodes throughout a cluster to enable reliable, extremely rapid computations.
分布式计算PPT课件
分布式计算概述
提纲
➢ 分布式计算概念 ➢ 分布式系统介绍 ➢ 分布式计算基础技术
分布式计算的定义
分布式计算是一门计算机科学，主要研究对象是分布式系 统。在介绍分布式计算概念前，首先简单了解一下什么是分布 式系统。简单地说，一个分布式系统是由若干通过网络互联的 计算机组成的软硬件系统[1]，且这些计算机互相配合以完成一 个共同的目标（往往这个共同的目标称为“项目”）
率。
12:12:43
1
CAP理论
所有客户端总是有 同样的数据视图
一致性
CA
有一致性和可用性的系 统，通常扩展性能不高， 不具有分区容错性，如传 统的关系数据库
三选二
CP
为了满足一致性，在系统分区 期间会停止 服务，直到数据恢 复一致，如BigTable，Hbase等
可用性
每个客户端总 是能读和写
AP
receive操作的发出将导致接收进程挂起，直到接收到满足操作的所有数据为止。 然而，send操作的发出不会导致发送进程挂起。在本例中，发送进程永远不会被阻 塞，因此，进程2所在主机的IPC设施不必发送确认消息。
同步send和异步receive情形1
Process 1
Process 2
blocking send issued
异步send和同步receive
Process 1
Process 2
nonblocking send
blocking receive starts
blocking receive returns
operation execution flow suspended period
Asynchronous Send and Synchronous Receive
提纲
➢ 分布式计算概念 ➢ 分布式系统介绍 ➢ 分布式计算基础技术
分布式计算的定义
分布式计算是一门计算机科学，主要研究对象是分布式系 统。在介绍分布式计算概念前，首先简单了解一下什么是分布 式系统。简单地说，一个分布式系统是由若干通过网络互联的 计算机组成的软硬件系统[1]，且这些计算机互相配合以完成一 个共同的目标（往往这个共同的目标称为“项目”）
率。
12:12:43
1
CAP理论
所有客户端总是有 同样的数据视图
一致性
CA
有一致性和可用性的系 统，通常扩展性能不高， 不具有分区容错性，如传 统的关系数据库
三选二
CP
为了满足一致性，在系统分区 期间会停止 服务，直到数据恢 复一致，如BigTable，Hbase等
可用性
每个客户端总 是能读和写
AP
receive操作的发出将导致接收进程挂起，直到接收到满足操作的所有数据为止。 然而，send操作的发出不会导致发送进程挂起。在本例中，发送进程永远不会被阻 塞，因此，进程2所在主机的IPC设施不必发送确认消息。
同步send和异步receive情形1
Process 1
Process 2
blocking send issued
异步send和同步receive
Process 1
Process 2
nonblocking send
blocking receive starts
blocking receive returns
operation execution flow suspended period
Asynchronous Send and Synchronous Receive
1清华云计算课件--分布式计算-PPT精选文档70页
many threads as we have processors. e.g., a four-
processor computer would be able to run four
threads at the same time.
18
Parallelization Idea (3)
Workers process data:
completely separate tasks?
What is the common theme of all of these problems?
21
Parallelization Pitfalls (2)
Each of these problems represents a point at which multiple threads must communicate with one another, or access a shared resource.
the same cost” (1965)
Image: Tom’s Hardware
4
Scope of Problems
5
Distributed Problems
Rendering multiple frames of high-quality animation
Image: DreamWorks Animation 6
work
Partition problem
w1
w2
w3
17
Parallelization Idea (2)
w1
w2
w3
Spawn worker threads:
thread
thread
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
步骤：
› 1、安装虚拟机环境 › 2、安装操作系统 › 3、安装一些常用的软件 › 4、修改主机名和网络配置 › 5、修改/etc/hosts文件。 › 6、配置ssh，实现无密码登陆 › 7、上传jdk，并配置环境变量。 › 8、上传hadoop，配置hadoop
①修改环境变量，将hadoop加进去（最后四个linux都操作一次） ②修改/usr/local/hadoop/conf下配置文件 ③最后要记得，将hadoop的用户加进去，命令为 ④让hadoop配置生效 ⑤格式化namenode，只格式一次 ⑥启动hadoop ⑦查看进程，是否启动
karmasphere, eclipse plugin, cacti, ganglia 12. 支持框架—Avro (进行序列化), Zookeeper (用于协同) 13. 更多高级接口——Mahout, Elastic map Reduce 14. 同样可以进行OLTP——Hbase
Common:一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口(序列化、Java RPC和持久化数据结构)。
› 拷贝hbase到所有的节点 › 启动顺序：
先启动Hadoop-》hbase，如果使用自己安装的zookeeper 启动顺序是：Hadoop-》zookeeper-》hbase
参考资料： /chabale/article/details
/8808620
写在最后
据，并提供基于 SQL的查询语言(由运行时引擎翻译成MapReduce作 业)用以查询数据。 HBase:一个分布式、按列存储数据库。HBase使用HDFS作为底层存储， 同时支持MapReduce的批量式计算和点查询(随机读取)。 ZooKeeper:一个分布式、可用性高的协调服务。ZooKeeper提供分布 式锁之类的基本服务用于构建分布式应用。 Sqoop:在数据库和HDFS之间高效传输数据的工具。
Avro:一种支持高效、跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统。 MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境，运行于大型商用机集
群。 HDFS:分布式文件系统，运行于大型商用机集群。 Pig:一种数据流语言和运行环境，用以检索非常大的数据集。Pig
运行在MapReduce和HDFS的集群上。 Hive:一个分布式、按列存储的数据仓库。Hive管理HDFS中存储的数
大数据技术架构 分布式计算主要软件介绍 Hadoop环境搭建流程
1. 这一切是如何开始的—Web上庞大的数据! 2. 使用Nutch抓取Web数据 3. 要保存Web上庞大的数据——HDFS应运而生 4. 如何使用这些庞大的数据? 5. 采用Java或任何的流/管道语言构建MapReduce框架用于编码并进行分析 6. 如何获取Web日志，点击流，Apache日志，服务器日志等非结构化数据——
成功的基础在于好的学习习惯
The foundation of success lies in good habits
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谢谢聆听
·学习就是为了达到一定目的而努力去干, 是为一个目标去 战胜各种困难的过程,个过程会充满压力、痛苦和挫折
Learning Is To Achieve A Certain Goal And Work Hard, Is A Process To Overcome Various Difficulties For A Goal
fuse,webdav, chukwa, flume, Scribe 7. Hiho和sqoop将数据加载到HDFS中，关系型数据库也能够加入到Hadoop队伍
中 8. MapReduce编程需要的高级接口——Pig, Hive, Jaql 9. 具有先进的UI报表功能的BI工具- Intellicus 10. Map-Reduce处理过程使用的工作流工具及高级语言 11. 监控、管理hadoop，运行jobs/hive，查看HDFS的高级视图—Hue,
参考资料：
步骤：
› 下载HBase包 tar -zxvf Hbase*.tar.gz 解压HBase › 修改conf目录下的配置文件：
a）hbase-env.sh b）hbase-site.xml c）修改conf下的regionservers文件 d）再修改Hadoop hdfs-site.xml下的一个属性值。