分布式计算3精品PPT课件
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《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。
分布式计算第3讲RMI
远程引用层和传输层
远程引用层定义和支持RMI连接的调用语法、语义,远 程引用层还为上一层屏蔽了服务程序的激活方式。 传输层建立于TCP/IP之上,主要负责Java虚拟机之间 的连接,侦听调用请求,建立连接,管理和监视连接。
2、RMI API 调用过程
3、RMI程序基本开发方法
实现RMI程序必须使用RMI包,包括7个包:
import java.rmi.*; public interface RMIHelloInterface extends java.rmi.Remote{ public String helloWorld()throws java.rmi.RemoteException; public String sayHelloToSomeBody(String someBodyNmae)throws java.rmi.RemoteException; }
对象接口定义
Java提供了接口与类两种机制:
接口不含数据表示方法与操作的具体实现,因而适用于定义对象的规格 说明(specification),一个接口可以同时继承多个接口;
类给出了数据表示方法与操作实现,因而适用于定义对象的实现 (implementation),仅支持对类的单继承。
所有远程对象的接口都使用接口来定义,并且必须继承 java.rmi.Remote 接 口, 还 要 求 其中 的 每 一 个方 法 必 须声明 抛 出 java.rmi.RemoteException异常,因为网络通信或服务程序等原 因均可能导致远程调用失败。
使用RPC,客户应用程序可以调用在远程计算机上执行的C语言函数,将客户 程序与服务程序之间的通信接口抽象为过程调用层次。 程序员可像调用本地过程 一样去调用远程过程。 RPC系统完成参数与返回 值的打包、解包与传输等 底层任务。 但使用RPC不能平滑地
云计算技术——分布式计算 ppt课件
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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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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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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。
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
分布式计算简介PPT教学课件
第1章 分布式计算
计算能力的最后一个延伸是,现代处理器已经有 足够能力来支持高级面向对象语言,而且支持各对象 之间的移动。这样的处理器体积非常小、价格也相当 低廉,可在一些非常简单的设备上使用。
一旦标准。
今天,对大多数人而言,计算机只是用来执行少数应 用,主要用于提供便捷通信:电子邮件和web。回想一 下Internet最初随电子邮件迅速流行的速度,不难想像, web如今已和浏览器成为Internet上的主要服务。
第1章 分布式计算
并行计算通常在一台多处理器计算机上执行,但 根据Koniges的观点,并行计算也能通过在网络上互连 多个计算机来执行并行处理。然而,这种类型的并行 处理需要非常复杂的分布式并行处理软件来支持。
采用并行计算,可以解决单台计算机无法解决的问 题或采用别的方式会导致高代价的计算敏感问题。现 在,并行计算主要应用于如生物、航空、天气预报、 半导体设计等大规模科学计算领域。
第1章 分布式计算
1.3.2 分布式计算
与单机计算模式相反,分布式计算包括在通过网络 互连的多台计算机上执行的计算,每台计算机有自己 的处理器和其它资源。用户可以通过工作站完全使用 与其互连的计算机上的资源。此外,通过与本地计算 机及远程计算机交互,用户可访问远程计算机上的资 源。www是该类计算的最佳例子。当通过浏览器访问 某web站点时,一个如IE的程序将在本地系统允许并与 运行于远程系统中的某个程序(即web服务器)交互, 从而获取驻留于另一个远程系统中的文件。
第1章 分布式计算
1.2 分布式计算历史
单机互连(为了交换数据)-互联网- WWW(成为网络应用和服务的平台,包括电子 邮件、搜索引擎、电子商务)
在早期,将一系列独立的计算机互连起来以 便彼此能交换数据,是一种自然的发展过程。 最初针对文件共享,采用电缆将计算机互连这 一方式早在20世纪60年代就被使用。
《大数据与分布式计算》PPT课件模板
MapReduce
MapReduce:大规模数据处理
• 处理海量数据(>1TB) • 上百/上千CPU实现并行处理 • 简单地实现以上目的 • 移动计算比移动数据更划算
分而治之(Divide and Conquer)
MapReduce特性
• 自动实现分布式并行计算 • 容错 • 提供状态监控工具 • 模型抽象简洁,程序员易用
Hive QL – Join
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (erid = erid);
Hive QL – Join in Map Reduce
磁盘利用率 100% 50% 50%
(N-1)/N (N-2)/N
HDFS系统架构
什么是HDFS?
• Hadoop Distributed – Hadoop Distributed (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.
• 能,将数据存储剥离Java Heap。用户可以基 于Tachyon实现RDD或者文件的跨应用共享,
• 并提供高容错机制,保证数据的可靠性。
Spark架构
Spark的基本组件。
1清华云计算课件--分布式计算 共70页
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
Distributed Problems
Simulating several hundred or thousand characters
Happy Feet © Kingdom Feature Productions; Lord of the Rings © New Line Cinema
7
Lecture 1 – Introduction to Distributed Computing
Mass Data Processing Technology on Large Scale Clusters
Summer, 2019, Tsinghua University
All course material (slides, labs, etc) is licensed under the Creative Commons Attribution 2.5 License . Many thanks to Aaron Kimball & Sierra Michels-Slettvet for their original version
Many things that look like “one step” operations actually take several steps under the hood:
《分布式操作系统》课件
人工智能与分布式操作系统
01
人工智能技术的发展需要强大 的计算能力和数据处理能力, 分布式操作系统能够为此提供 有力支持。
02
分布式操作系统通过集成人工 智能算法和框架,可以实现机 器学习、深度学习等复杂计算 任务的分布式处理。
03
人工智能与分布式操作系统结 合,可以提高人工智能应用的 性能和效率,推动人工智能技 术的快速发展和应用。
分布式系统特点
分布式系统具有并行性、透明性、可 扩展性和可靠性等特点。
分布式系统的通信协议
通信协议分类
分布式系统的通信协议 可以分为基于消息传递 、基于远程过程调用和 基于Web服务等方式。
通信协议实现
通信协议的实现需要考 虑数据传输的可靠性、 实时性和安全性等问题 。
通信协议选择
选择合适的通信协议对 于分布式系统的性能和 稳定性至关重要。
阐述负载均衡的概念、分类和应用场景,以 及如何实现负载均衡。
资源监控与故障处理
讨论如何监控分布式资源的使用情况,以及 在出现故障时的处理和恢复机制。
04 分布式操作系统的实例分析
Google的分布式操作系统
01
分布式文件系统
Google File System(GFS)为 Google的大规模分布式计算提 供了可靠的、可伸缩的存储服务 。
大数据处理与分布式操作系统
大数据时代产生了海量的数据,需要分布式系统进行高效处理和分析。
分布式操作系统在大数据处理中扮演着核心角色,提供数据分片、任务调 度、容错处理等功能,确保大数据处理的效率和准确性。
随着大数据技术的不断发展,分布式操作系统需要不断优化和改进,以适 应不断增长的数据处理和分析需求。
02
分布式计算框架
分布式计算原理与应用(DistributedComputing)第二章精品PPT课件
Ideally, the send operation starts before the receive operation commences.
In practice, the synchronization requires system support.
8
Distributed Computing, M. L. Liu
- Distributed computing requires information to be exchanged among independent processes.
2
Distributed Computing, M. L. Liu
IPC – unicast and multicast
- Distributed computing systems make use of these facilities to provide application programming interface which allows IPC to be programmed at a higher level of abstraction.
3
Distributed Computing, M. L. Liu
Unicast vs. Multicast
P2
P2
P3 ... P4
m m mm
P1
unicast
4
P1
multicast
Distributed Computing, M. L. Liu
Interprocess Communications in Distributed Computing
7
Distributed Computing, M. L. Liu
In practice, the synchronization requires system support.
8
Distributed Computing, M. L. Liu
- Distributed computing requires information to be exchanged among independent processes.
2
Distributed Computing, M. L. Liu
IPC – unicast and multicast
- Distributed computing systems make use of these facilities to provide application programming interface which allows IPC to be programmed at a higher level of abstraction.
3
Distributed Computing, M. L. Liu
Unicast vs. Multicast
P2
P2
P3 ... P4
m m mm
P1
unicast
4
P1
multicast
Distributed Computing, M. L. Liu
Interprocess Communications in Distributed Computing
7
Distributed Computing, M. L. Liu
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分布式计算系统—分布式程序设计语言
●处理部分失效。在单机系统中,如果CPU失效,所有的工作立即停 止。但在分布计算系统中一些CPU失效时,其他CPU照样工作。可 利用这个性质编写一个能对硬件失效容错的程序。这对于容错应用 程序特别重要,其他应用程序也需要。例如对于能用于比赛的分布 式下棋程序来说,能对处理机失效容错是非常有用的。所以对分布 式程序设计支持的第三个要求是能对系统的部分失效进行检测并恢 复。
2、分布式程序设计与顺序程序设计的区别 上面介绍了在分布计算系统中运行的几类应用程序。那
么这些应用程序如何在分布计算系统上实现呢?在分布计 算系统上实现这些应用程序的活动就叫做分布式程序设计。
分布式程序设计和顺序程序设计的三个基本区别是:使 用多个处理机、处理机合作和存在着部分失效。
分布式计算系统—分布式程序设计语言
分布式计算系统—分布式程序设计语言
●处理机合作。分布计算系统的各个进程在执行分布式应 用程序时需要合作。运行并行的应用程序时,各个进程有 时需要交换中间结果,对它们的活动要进行同步。例如, 在控制自动工厂的系统中,各处理机要相互监视,检测出 失效的处理机。分布式操作系统的各服务程序需要相互支 持,例如进程服务可能需要文件服务的帮助以获得进程的 二进制映像文件。在分布式电子邮件中,必须在各个进程 之间转发报文。上述各个例子中,各个进程必须能相互通 信和同步,这是对分布式程序设计支持的第二个要求。
分布式计算系统—分布式程序设计语言
1、分布式应用程序的分类 分布计算系统有很多不同类型的应用,比起其他体系结
构如单处理机或共享存储器的多处理机来有很大优势。在 分布计算系统上对应用程序进行程序设计的理由有四个: 减少单个计算的周转时间;增加可靠性和可用性;使用系 统的某些部分提供某些特殊功能;以及固有的分布式应用。 所以分布式应用程序可分为以下四类:
分布式计算系统—分布式程序设计语言
3.1 分布式程序设计语言概述 在过去的二十年来,人们提出和建造了很多分布计算系
统,它们在设计目标、规模、性能和应用等方面差别很大, 这些差别还表现在如何进行程序设计。一些系统使用传统 的语言,然后再加上一些新的子程序库;而其他系统使用 完全新型的语言,这些语言是为分布式应用程序而特殊设 计的。
●固有的分布式应用程序。有些应用程序本身就是分布的, 例如在两个用户工作站之间发送电子邮件。在这种情况 下,可以把工作站的集合看成一个分布计算系统,这种 应用程序必须在分布式硬件上运行。类似地,具有多个 办公室和工厂的公司可能需要建立一个分布系统,以使 不同地点的人们能够相互用机器联系。
分布式计算系统—分布式程序设计语言
分布式计算系统—分布式程序设计语言
分布计算系统最初出现时,使用传统的顺序式语言加上 一些用于收发报文的子程序库进行程序设计。随着分布式 应用程序愈来愈普遍并且复杂化,人们对这种方法不再满 足,开始设计新型程序设计语言来支持分布式应用程序。 本章介绍这类语言的基本原理和设计特点,主要说明区别 分布式程序设计语言和传统的顺序式语言的三个主要特征, 即如何处理并行性、通信和部分失效,并介绍一些有代表 性的分布式语言的风格。这些语言有基于报文传递、会合、 RPC、对象、原子事务处理的,以及函数语言、逻辑语言 和分布式数据结构语言。
分布式计算系统—分布式程序设计语言
●具有专用功能的应用程序。一些应用程序可以被构造成 一组专用的服务程序。例如文件服务、打印服务、进程 服务、终端服务、时间服务等。在分布式硬件上实现这 些服务是很自然的。每个服务可使用一个或多个专用处 理机,因为这样可得到好的性能和高可靠性。可以跨过 网络向这些服务发送请求。如果增加新的功能或改进现 存服务的性能,可以很容易地通过增加新的●容错应用程序。对于像控制飞机或自动工厂这类应用程 序,使用单处理机是不可靠的。而分布计算系统具有 允许部分失效的特性,即由于各处理机具有自治性, 一个处理机的故障不影响其他处理机的正常工作,所 以可靠性高。不仅如此,程序和数据也可在若干处理 机上复制而进一步增加可靠性。如果一个处理机崩溃 了,其他处理机还可以继续执行该作业。 一些容错的应用程序也可在其他具有容错功能的紧密 耦合系统上运行。但如果要求系统能抵御像火灾、地 震和飓风等这类自然灾害的话,紧密耦合分布计算系 统是不够的,必须使用处理机在地理上是分布的松散 耦合分布计算系统。
●使用多个处理机。分布式程序在不同的处理机上并行执 行其代码的不同部分。高性能应用程序使用这种并行性达 到加速执行的目的,它的目标在于如何最佳地使用可以得 到的处理机,考虑哪些计算需要并行计算是非常重要的。 在容错应用程序中,不同处理机执行的功能要根据增加可 靠性和可用性来决定。对于专用功能和固有的分布式应用 程序,功能可在一个给定的处理机上执行,因为这个处理 机具有某种能力或者包含有服务所需的数据。总而言之, 对分布式程序设计支持的第一个要求就是系统应该具有把 一个程序的不同部分分配到不同处理机上执行的能力。
分布式计算系统—分布式程序设计语言
●并行、高性能应用程序。通过并行性达到加速是在分布计 算系统上运行应用程序的最主要的原因。将一个程序的 不同部分放到不同的处理机上同时执行,就可以尽早地 完成。原则上,这些并行应用程序在紧密耦合系统上也 可以运行,但是这种系统的处理机数目有限,所以人们 在松散耦合系统上运行并行程序具有更大兴趣。 并行应用程序可进一步按使用的并行粒度分类。粒度是 在通信之间的计算时间的长短。大粒度并行应用程序用 大部分时间进行计算而不经常通信;细粒度并行程序经 常通信。细粒度和中等粒度并行适合于紧密耦合分布计 算系统;在松散耦合系统上,通信开销非常大,所以松 散耦合分布计算系统只适合于大粒度并行计算,当然, 大粒度并行计算也适合于紧密耦合分布计算系统。
上述各点要求可由分布式操作系统来满足,或者由为分布式程序 设计专门设计的语言来满足。在分布式操作系统的支持下,应用程 序的编程可以使用扩充的顺序语言,带有可调用操作系统原语的库 子程序。这种方法的一个缺点是顺序语言的控制结构和数据类型通 常不适合分布式程序设计。