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原创 淘宝Fourinone四合一分布式计算框架整体介绍

FourInOne(中文名字“四不像”)是一个四合一分布式计算框架,在写这个框架之前,我对分布式计算进行了长时间的思考,也看了老外写的其他开源框架,当我们把复杂的hadoop当作一门学科学习时,似乎忘记了我们想解决问题的初衷:我们仅仅是想写个程序把几台甚至更多的机器一起用起来计算,把更多的cpu和内存利用上,来解决我们数量大和计算复杂的问题,当然这个过程中要考虑到分布式的协同和故障处理。如果仅仅是

2011-09-01 13:29:04 949

Fourinone-4.17.10 新版本发布:单机毫秒完成上亿大数据常规统计

虽然现在最火的是AI,但是大数据和计算能力仍然是机器学习/AI算法的重要支撑,我们的业务场景大部分是通过手机终端、服务器日志不断产生日志数据,通过消息通道发送到大数据平台进行存储、加工和统计,然后在统计数据之上提供算法挖掘用户偏好行为和画像,为此,我们的关键任务是需要从海量数据里统计分析每项产品的去重用户、新增用户、pv、uv、dau(日活)、mau(月活)等指标,这个过程存储占用越少,计算时间...

2017-12-22 11:39:23 175

搞懂深度学习到底需要哪些数学知识

为了彻底理解深度学习,我们到底需要掌握哪些数学知识呢?经常看到会列出一系列数学科目:微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算等等。这些数学知识有相关性,但实际上这是一个最大化的知识范围,学习成本会非常久,本文尝试归纳理解深度学习所需要的最小化数学知识和推导过程。http://blog.csdn.net/wemedia/details.html?id=41335...

2017-07-28 16:36:31 716 1

原创 Fourinone如何实现并行计算和数据库引擎

本文整理自CSDN架构师专家群技术分享内容:关于并行计算的概念有非常多,硬件落地其实就只有两种,CPU上的并行计算和GPU上的并行计算,GPU做点积这样的矢量计算(矩阵计算)有优势,但目前还运行不了操作系统和数据库,比较多用于研究性质的计算。在我们生产系统中运用最多的是CPU上的并行计算,其落地方式也只有两种,多线程和多进程。围绕多线程、多进程结合通信技术的灵活设计,它的应用范围非常广泛,不光...

2016-03-03 14:05:07 324

原创 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法

http://www.iteye.com/news/31357

2016-02-18 11:43:01 283

原创 强烈谴责辱骂抹黑开源作者的恶劣行为

近日收到以下低素质用户的辱骂邮件,真的让人愤慨 fourinone到底挖了谁家的祖坟,至于这样变态吗? 一个坚持创新并自由分享的开源软件,居然一直有这种阴暗卑鄙的人对作者做人身攻击,并且到处黑。如果觉的不能给自己带来帮助,可以去选择自己喜欢的产品,作者又没有强迫别人来用。作者根据业余爱好编写和维护一个开源产品有错吗,怎么就得罪了一些小人的利益了呢。 对恶意攻击fourinone和我本人的行为由...

2015-12-08 16:26:53 265

原创 Fourinone-4.15.08(四不像)新版本发布

4.15.08升级版主要增强了CoolHash以下功能:为了方便在Tomcat等多线程服务器内调用,开通了CoolHash的多线程客户端支持(4.05版由于jvm安全隔离性考虑只支持多进程客户端),提升数据库引擎对单条数据读写的高并发低延迟处理能力,做到1000-5000级别多线程并发读写几毫秒完成(网络访问,单server,8核8g内存普通配置)。详见自带Demo:ThreadClient.j...

2015-08-24 17:24:18 233

原创 Fourinone-4.15.08(四不像)新版本发布

CoolHash数据库引擎介绍:http://www.iteye.com/news/29025-Fourinone-CoolHash4.15.08升级版主要增强了CoolHash以下功能:1、为了方便在Tomcat等多线程服务器内调用,开通了CoolHash的多线程客户端支持(4.05版由于jvm安全隔离性考虑只支持多进程客户端),提升数据库引擎对单条数据读写的高并发低延迟处理能力,做...

2015-08-24 14:12:35 188

2015年中国数据库大会CoolHash架构PPT

http://wenku.it168.com/d_001613593.shtml或者本页附件下载

2015-04-22 20:24:01 81

原创 CoolHash数据库引擎压测对比报告

Coolhash当前性能指标:读写吞吐量超过百万,千万级别查询1秒完成,连续48小时打满CPU强压力运行稳定。redis官方公布读写性能在10万tps,leveldb官方公布写性能在40万tps,读在6万tps,redis和leveldb都是倾向k/v高速读写,但不具备高效检索功能,没有join关联设计。coolhash可以拿去pk世界上任何的数据库引擎产品。下面以redis为例进行了详细测试和...

2014-07-09 21:09:05 126

原创 CoolHash数据库的产品宣言(Fourinone4.0版)

Fourinone4.0版新特性:一个高性能的数据库引擎CoolHash(酷哈嘻)一、前言:如何写一个数据库如果将操作系统和业务应用之间的软件都统称中间件的话,那么最重要的软件无疑是数据库,它比web应用服务器市场更大,几乎所有的业务系统都需要数据库,所有的企业都会购买数据库。无论是早期的商业智能也好,数据分析挖掘也好,近年的分布式存储也好,大数据也好...围绕数据变着花样的新理念新技术再

2014-05-19 20:48:21 805

CoolHash数据库的产品宣言(Fourinone4.0版)

Fourinone4.0版新特性:一个高性能的数据库引擎CoolHash(酷哈嘻)[b]一、前言:如何写一个数据库[/b]如果将操作系统和业务应用之间的软件都统称中间件的话,那么最重要的软件无疑是数据库,它比web应用服务器市场更大,几乎所有的业务系统都需要数据库,所有的企业都会购买数据库。无论是早期的商业智能也好,数据分析挖掘也好,近年的分布式存储也好,大数据也好...围绕数据变着花...

2014-05-06 21:29:34 115

《大规模分布式系统架构与设计实战》图书上市

感谢java图书出版权威机械工业出版社出版了《大规模分布式系统架构与设计实战》一书,该书相对于技术博客和指南更加详细完整的介绍了fourinone的设计思想和架构原理,收集了众多典型示例并附有大量图示步骤,手把手教你掌握分布式核心技术。详细参见:[url=http://product.china-pub.com/3769476#con_a_1]http://product.china-pub....

2014-03-17 19:58:00 168

如何设计一个实时流计算系统

实时流计算的场景归纳起来多半是:[color=red]业务系统根据实时的操作,不断生成事件(消息/调用),然后引起一系列的处理分析,这个过程是分散在多台计算机上并行完成的,看上去就像事件连续不断的流经多个计算节点处理,形成一个实时流计算系统。[/color] 市场上流计算产品有很多,主要是通过消息中枢结合工人模式实现,大致过程如下: 1、开发者实现好流程输入输出节点逻辑,上传job...

2013-08-11 11:56:52 595

原创 下载地址和指南说明

Fourinone当前最新版本为4.17.10版本,原Google code迁移到github code,原国内oschina code和csdn code合并到gitee code技术博客内容为时间倒排,新来朋友可以翻到最后一页按照数字标示查阅。[url]https://github.com/fourinone/fourinone[/url][url]https://gitee....

2013-08-09 14:42:59 149

fourinone-3.04.25最新版升级发布

fourinone-3.04.25最新版升级内容:1、编译和运行环境升级为jdk7.0版本;2、计算中止和超时中止的支持,比如多台计算机工人同时执行查找,一旦某台计算机工人找到,其余工人全部中止并返回。以及可以由工人控制或者框架控制的计算过程超时中止。3、一次性启动多工人进程支持,可以通过程序api一次性启动和管理“ParkServer/工头/工人”多个进程,并附带良好的日志输出功能,...

2013-04-25 16:32:38 141

3月14日圆周率日—使用并行计算求圆周率π

关于圆周率大家再熟悉不过了:我们从课本上学习到早在一千多年前,祖冲之将圆周率计算到3.1415926到3.1415927之间…计算机诞生后,计算圆周率被用来检测计算机的硬件性能,昼夜燃烧cpu看会不会出问题…另外一些人也想看看这个无限延伸的神秘数字背后是否有规律,能发现一些宇宙的秘密…[align=center][img]http://dl.iteye.com/upload/attachm...

2013-03-14 15:09:46 617

计算过程中的故障和容灾处理

使用Fourinone可以完成大部分分布式并行计算需求, 但是计算过程中的故障和容灾处理是怎么进行的呢, 这里详细分析一下:[color=red]总的来说,Fourinone框架不会在设计中抛弃错误不处理或者容忍错误导致框架崩溃,框架通常会捕获所有的错误反馈给开发者去处理,但是框架本身不自作主张,替开发者考虑处理方案,只有这样框架才能从特定场景中抽象出来,给开发者更灵活的发挥和去满足各种更...

2013-03-04 13:29:47 337

原创 使用并行计算大幅提升递归算法效率

前言:无论什么样的并行计算方式,其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力,并能灵活满足各种需求。相对于传统基于单机编写的运行程序,如果使用该方式改写为多机并行程序,能够充分利用多机多核cpu的资源,使得运行效率得到大幅度提升,那么这是一个好的靠谱的并行计算方式,反之,又难使用又难直接看出并行计算优势,还要耗费大量学习成本,那就不是一个好的方式。由于并行计算在互联网应用的业务场景都比

2012-12-19 10:59:07 3398 2

使用并行计算大幅提升递归算法效率

[color=red]前言:无论什么样的并行计算方式,其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力,并能灵活满足各种需求。相对于传统基于单机编写的运行程序,如果使用该方式改写为多机并行程序,能够充分利用多机多核cpu的资源,使得运行效率得到大幅度提升,那么这是一个好的靠谱的并行计算方式,反之,又难使用又难直接看出并行计算优势,还要耗费大量学习成本,那就不是一个好的方式。[/color]...

2012-12-19 10:28:13 380

原创 fourinone分布式协调设计解析

分布式协同是分布式应用中不可缺少的,通常担任协调者的角色,或者说是将多机协同的职责从分布式应用中独立出来,以减少系统的耦合性和增强扩充性。Apache的Zookeeper, google的Chubby都是分布式协同的实现者。fourinone实际上可以单独当做Zookeeper用,它使用最少的代码实现了Zookeeper的所有功能,并且力图做到功能更强但是使用更简洁。一、实现原理fou

2012-11-06 16:50:02 1035

fourinone分布式协调设计解析

分布式协同是分布式应用中不可缺少的,通常担任协调者的角色,或者说是将多机协同的职责从分布式应用中独立出来,以减少系统的耦合性和增强扩充性。Apache的Zookeeper, google的Chubby都是分布式协同的实现者。[url=http://fourinone.iteye.com]fourinone[/url][color=red]实际上可以单独当做Zookeeper用,它使用最少的代码实现...

2012-11-06 16:26:46 93

原创 大数据机遇和挑战

本ppt完整介绍了大数据的背景、机遇和挑战,并且相关的落地技术和业界状况,为大数据的研究提供全面的参考http://download.csdn.net/detail/fourinone/4624883

2012-10-09 10:43:34 806

大数据机遇和挑战

本ppt完整介绍了大数据的背景、机遇和挑战,并且相关的落地技术和业界状况,为大数据的研究提供全面的参考

2012-10-09 10:32:04 181

淘宝校招鸡蛋篮子算法题标准答案

又到一年校招时,阿里集团虽然今年休养生息,缩紧招聘,但是现在继续开放校招,不过只招a类学生,也就是重点学校的最优学生(面试官认为),以往多半是研究生居多,本科生录用比率减少,但是编程逻辑思维好的学生仍然是不多的,这是去年出的一道原创题和它的标准答案,做对的人非常少。[color=red]题目:把N个鸡蛋放到M个篮子里,每个篮子不能为空,要求满足:任意给出一个不超过N的数量,都能找到其中某几...

2012-09-24 10:40:37 345

原创 淘宝校招鸡蛋篮子算法题标准答案

又到一年校招时,阿里集团虽然今年休养生息,缩紧招聘,但是现在继续开放校招,不过只招a类学生,也就是重点学校的最优学生(面试官认为),以往多半是研究生居多,本科生录用比率减少,但是编程逻辑思维好的学生仍然是不多的,这是去年出的一道原创题和它的标准答案,做对的人非常少。 题目:把N个鸡蛋放到M个篮子里,每个篮子不能为空,要求满足:任意给出一个不超过N的数量,都能找到其中某几个篮子的鸡蛋和等于它。

2012-09-21 16:12:06 1533

原创 分布式计算多机部署与配置

在分布式计算上手demo指南,分布式计算sayhello,分布式计算完整demo中,对于工人(worker)、工头(ctor),parkserver在多台计算机上的部署和配置:每台计算机放置实现类,fourinone.jar,config.xml文件即可,parkserver的ip配置要保持一致(也可以用域名)假设有192.0.0.1,192.0.0.2,192.0.0.3三台计算机:

2012-08-27 10:09:23 1390

原创 分布式计算互相sayhello

假设你已经看过分布式计算上手demo指南,对fourinone基本的分布式并行计算方式有了初步了解。本demo演示了工头和几个工人之间互相sayhello的简单例子,从而了解到集群计算节点之间互相交互,以及工头批量处理和工人互相传递数据(多用于合并)的功能。HelloCtor:是一个工头实现,它实现giveTask接口,它首先通过getWaitingWorkers获取到一个线上工人

2012-08-27 09:59:54 809

分布式计算多机部署与配置

在[url=http://fourinone.iteye.com/blog/1171541]分布式计算上手demo[/url],[url=http://fourinone.iteye.com/blog/1569747]分布式计算sayhello[/url],[url=http://fourinone.iteye.com/blog/1171544]分布式计算完整demo[/url]中,对于工人(...

2012-07-19 18:21:36 155

分布式计算互相sayhello

假设你已经看过[url=http://fourinone.iteye.com/blog/1171541]分布式计算上手demo指南[/url],对fourinone基本的分布式并行计算方式有了初步了解。本demo演示了工头和几个工人之间互相sayhello的简单例子,从而了解到集群计算节点之间互相交互,以及工头批量处理和工人互相传递数据(多用于合并)的功能。HelloCtor:是一...

2012-06-28 10:55:47 87

分布式计算自动部署

对于一个分布式计算的应用,如果不需要自动部署,将工头工人程序文件分别部署到相应机器运行即可,不需要过多配置。fourinone2.0可以支持自动化class和jar包部署,class和jar包只需放在工头机器上, 各工人机器会自动获取并执行,兼容操作系统,不需要进行安全密钥复杂配置.假设有一个分布式计算job,包括三个程序文件:JobCtor:包工头实现JobWorker:...

2012-06-26 17:43:25 166

淘宝分布式框架Fourinone2.0正式版发布

淘宝Fourinone2.0提供了一个4合1分布式框架和简单易用的编程api,实现对多台计算机cpu,内存,硬盘的统一利用,从而获取到强大计算能力去解决复杂问题。Fourinone框架提供了一系列并行计算模式(农民工/包工头/职介绍/手工仓库)用于利用多机多核cpu的计算能力;提供完整的分布式缓存和小型缓存用于利用多机内存能力;提供像操作本地文件一样操作远程文件(访问,并行读写,拆分,排它,复制,...

2012-06-04 11:03:05 114

原创 Fourinone2.0对分布式文件的简化操作

Fourinone2.0里通过FttpAdapter和FileAdapter实现文件io的支持。其中,FttpAdapter提供对远程文件的操作,FileAdapter提供对本地文件的操作,两者api和使用相似,这里主要说明FttpAdapter:FttpAdapter提供了对分布式文件的便利操作, 将集群中所有机器的硬盘资源利用起来,通过统一的fttp文件路径访问,并且windows和l...

2012-05-30 14:17:08 285

操作分布式文件之八:如何批量并行读写远程文件和事务补偿处理

FileBatch类提供了一系列对批量并行读写操作支持(包括对FttpAdapter和FileAdapter),它跟并行读写的区别是不需要检查结果,会等到所有并行读写任务全部完成才返回,并在发生异常时提供事务补偿支持。 1、批量并行读:public Result<byte[]>[] readAllBatch(TryByteReadAdapter[] fras)实现对多个Fttp...

2012-05-30 13:51:23 102

操作分布式文件之七:如何并行读写远程文件

FttpAdapter是通过FttpReadAdapter的tryReadAll方法进行并行读FttpAdapter fa = new FttpAdapter("fttp://10.232.20.151/home/log/1.log");Result<byte[]> rs = fa.getFttpReader().tryReadAll(); 调用tryReadAll会立即返回一...

2012-05-30 13:37:39 120

原创 操作分布式文件之六:如何解析远程文件

假设通过FttpAdapter已经读取到远程文件中一部分数据,如下:FttpAdapter fa = new FttpAdapter("fttp://10.232.20.151/home/log/1.log");FttpReadAdapter reader = fa.getFttpReader();byte[] bts = reader.readAll();上面得到一个byte数组,那么如何解...

2012-05-30 11:55:36 69

原创 Fourinone 分布式框架 2.0 正式版发布

Fourinone2.0提供了一个4合1分布式框架和简单易用的编程api,实现对多台计算机cpu,内存,硬盘的统一利用,从而获取到强大计算能力去解决复杂问题。Fourinone框架提供了一系列并行计算模式(农民工/包工头/职介绍/手工仓库)用于利用多机多核cpu的计算能力;提供完整的分布式缓存和小型缓存用于利用多机内存能力;提供像操作本地文件一样操作远程文件(访问,并行读写,拆分,排它,复制,解析

2012-05-29 15:49:46 912

原创 Fourinone2.0对分布式文件的简化操作

Fourinone2.0里通过FttpAdapter和FileAdapter实现文件io的支持。其中,FttpAdapter提供对远程文件的操作,FileAdapter提供对本地文件的操作,两者api和使用相似,这里主要说明FttpAdapter:FttpAdapter提供了对分布式文件的便利操作, 将集群中所有机器的硬盘资源利用起来,通过统一的fttp文件路径访问,如:windows:f

2012-05-29 15:45:45 624

原创 操作分布式文件之八:如何批量并行读写远程文件和事务补偿处理

FileBatch类提供了一系列对批量并行读写操作支持(包括对FttpAdapter和FileAdapter),它跟并行读写的区别是不需要检查结果,会等到所有并行读写任务全部完成才返回,并在发生异常时提供事务补偿支持。1、批量并行读:public Result[] readAllBatch(TryByteReadAdapter[] fras)实现对多个FttpReadAdapter任务

2012-05-29 15:35:15 857

原创 操作分布式文件之七:如何并行读写远程文件

FttpAdapter是通过FttpReadAdapter的tryReadAll方法进行并行读FttpAdapter fa = new FttpAdapter("fttp://10.232.20.151/home/log/1.log");Result rs = fa.getFttpReader().tryReadAll();调用tryReadAll会立即返回一个Result,但是不能马

2012-05-29 15:34:18 745

大数据机遇和挑战

本ppt完整介绍了大数据的背景、机遇和挑战,并且相关的落地技术和业界状况,为大数据的研究提供全面的参考

2012-10-08

fourinone架构原理

fourinone实现了对多台计算机的cpt,内存,硬盘资源的统一利用 该ppt包括了fourinon背景,架构,原理等丰富图文说明. 开发包和demo源码下载地址: http://www.skycn.com/soft/68321.html

2012-09-19

Fourinone分布式计算框架性能、压力、容灾测试报告

Fourinone在去年11月在淘宝内部通过了压测,上亿排序和wordcount等经典指标均优于hadoop,这是一份长达10多页的详细测试报告

2012-02-27

Fourinone分布式计算框架

FourInOne(中文名字“四不像”)是一个四合一分布式计算框架,在写这个框架之前,我也看了老外写的其他开源框架,也对分布式计算进行了长时间的思考,当我们把复杂的hadoop当作一门学科学习时,似乎忘记了我们想解决问题的初衷:我们仅仅是想写个程序把几台甚至更多的机器一起用起来计算,把更多的cpu和内存利用上,来解决我们数量大和计算复杂的问题,当然这个过程中要考虑到分布式的协同和故障处理。如果仅仅是为了实现这个简单的初衷,为什么一切会那么复杂,我觉的自己可以写一个更简单的东西,它不需要过度设计,只需要看上去更酷一点,更小巧一点,功能更强一点。于是我将自己对分布式的理解融入到这个框架中,考虑到底层实现技术的相似性,我将Hadoop,Zookeeper,MQ,分布式缓存四大主要的分布式计算功能合为一个框架内,对复杂的分布式计算应用进行了大量简化和归纳。 首先,对分布式协同方面,它实现了Zookeeper所有的功能,并且做了很多改进,包括简化Zookeeper的树型结构,用domain/node两层结构取代,简化Watch回调多线程等待编程模型,用更直观的容易保证业务逻辑完整性的内容变化事件以及状态轮循取代,Zookeeper只能存储信息不大于1M的内容,FourInOne超过1M的内容会以内存隐射文件存储,增强了它的存储功能,简化了Zookeeper的ACL权限功能,用更为程序员熟悉rw风格取代,简化了Zookeeper的临时节点和序列节点等类型,取代为在创建节点时是否指定保持心跳,心跳断掉时节点会自动删除。FourInOne是高可用的,没有单点问题,可以有任意多个复本,它的复制不是定时而是基于内容变更复制,有更高的性能,FourInOne实现了领导者选举算法(但不是Paxos),在领导者服务器宕机情况下,会自动不延时的将请求切换到备份服务器上,选举出新的领导者进行服务,这个过程中,心跳节点仍然能保持健壮的稳定性,迅速跟新的领导者保持心跳连接。基于FourInOne可以轻松实现分布式配置信息,集群管理,故障节点检测,分布式锁,以及淘宝configserver等等协同功能。 其次, FourInOne可以提供完整的分布式缓存功能。如果对一个中小型的互联网或者企业应用,仅仅利用domain/node进行k/v的存储即可,因为domain/node都是内存操作而且读写锁分离,同时拥有复制备份,完全满足缓存的高性能与可靠性。对于大型互联网应用,高峰访问量上百万的并发读写吞吐量,会超出单台服务器的承受力,FourInOne提供了fa?ade的解决方案去解决大集群的分布式缓存,利用硬件负载均衡路由到一组fa?ade服务器上,fa?ade可以自动为缓存内容生成key,并根据key准确找到散落在背后的缓存集群的具体哪台服务器,当缓存服务器的容量到达限制时,可以自由扩容,不需要成倍扩容,因为fa?ade的算法会登记服务器扩容时间版本,并将key智能的跟这个时间匹配,这样在扩容后还能准确找到之前分配到的服务器。另外,基于FourInOne可以轻松实现web应用的session功能,只需要将生成的key写入客户端cookie即可。 FourInOne对于分布式大数据量并行计算的解决方案不同于复杂的hadoop,它不像hadoop的中间计算结果依赖于hdfs,它使用不同于map/reduce的全新设计模式解决问题。FourInOne有“包工头”,“农民工”,“手工仓库”的几个核心概念。“农民工”为一个计算节点,可以部署在多个机器,它由开发者自由实现,计算时,“农民工”到“手工仓库”获取输入资源,再将计算结果放回“手工仓库”返回给“包工头”。“包工头”负责承包一个复杂项目的一部分,可以理解为一个分配任务和调度程序,它由开发者自己实现,开发者可以自由控制调度过程,比如按照“农民工”的数量将源数据切分成多少份,然后远程分配给“农民工”节点进行计算处理,它处理完的中间结果数据不限制保存在hdfs里,而可以自由控制保存在分布式缓存、数据库、分布式文件里。如果需要结果数据的合并,可以新建立一个“包工头”的任务分配进行完成。多个“包工头”之间进行责任链式处理。总的来说,是将大数据的复杂分布式计算,设计为一个链式的多“包工头”环节去处理,每个环节包括利用多台“农民工”机器进行并行计算,无论是拆分计算任务还是合并结果,都可以设计为一个单独的“包工头”环节。这样做的好处是,开发者有更大能力去深入控制并行计算的过程,去保持使用并行计算实现业务逻辑的完整性,而且对各种不同类型的并行计算场景也能灵活处理,不会因为某些特殊场景被map/reduce的框架限制住思维,并且链式的每个环节也方便进行监控过程。 FourInOne也可以当成简单的mq来使用,将domain视为mq队

2011-08-29

空空如也

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