S4：分布式流计算平台.pdf
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大数据平台与编程第5章 Spark分布式计算框架.pptx
第5章Spark分布式计算框架;?Spark背景;Spark背景;Spark背景;;;JVM和任务管理优化：
Spark基于JVM（JavaVirtualMachine）进行了优化。Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，这是基于进程的操作；
而Spark每次MapReduce操作是基于线程的，只在启动Executor启动一次JVM，内存的Task操作是在线程复用的。
每次启动JVM的时间可能就需要几秒甚至十几秒，那么当Task多了，Hadoop就比Spark花了更多时间。;;;;?Spark生态系统;Spark生态系统;;（3）Spark引入弹性分布式数据
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基于Mesos和Docker的分布式计算平台.pdf
基于Mesos和Docker的分布式计算平台
摘要：Docker及其相关技术的出现和发展，又给大规模集群管理带来了新的想象空间。如何将
二者进行有效地结合？本文将介绍数人科技基于Mesos和Docker的分布式计算平台的实践。
针对“互联网+”时代的业务增长、变化速度及大规模计算的需求，廉价的、高可扩展的分布式
x86集群已成为标准解决方案，如Google已经在几千万台服务器上部署分布式系统。Docker及其相
关技术的出现和发展，又给大规模集群管理带来了新的想象空间。如何将二者进行有效地结合？本文
将介绍数人科技基于Mesos和Docker的分布式计算平台的实践。
分布式系统设计准则
可伸缩
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分布式云计算服务平台合作协议.doc
分布式云计算服务平台合作协议
合同编号：_______
第一章总则
1.1定义
1.1.1本协议以下简称“协议”，是指甲乙双方就分布式云计算服务平台（以下简称“服务平台”）的合作事宜所达成的协议。
1.1.2本协议中以下术语的定义如下：
1.1.2.1“甲方”指提供服务平台和服务的主体。
1.1.2.2“乙方”指使用服务平台和接受服务的主体。
1.1.2.3“服务平台”指甲方提供的分布式云计算服务系统。
1.1.2.4“服务”指甲方根据本协议向乙方提供的各项服务内容。
1.1.2.5“用户”指通过乙方使用服务平台进行相关操作的个人或组织。
1.2协议的目的
1.2.1本协议的目的是明确甲乙双方
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分布式与云计算系统第1章.ppt
图1-6现代CPU处理器的5种微体系结构，通过多核和多线程技术支持ILP和TLP图1-7数百或数千处理核心的海量并行处理中协同CPU的GPU使用大规模和超大规模GPU计算GPU与CPU（一）*GPU的竞争远比CPU的竞争来得激烈。通用PC的CPU就只有英特尔和AMD两家大厂。而在GPU方面领先的是NVIDIA和AMD两家厂商，但能生产中低端产品的还有英特尔、三星等好几家厂商。它们的产品虽然不如前两家，但在很多应用方面也能满足用户的需要，所以N记和A记只有拼命往前跑才不会死掉。GPU与CPU（二）*CPU除了处理游戏的AI，情节等方面的数据外，对于有些图像方面也是由它完成的。当微软每次发布新的D
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云计算——分布式存储.docx
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云计算——分布式存储
一、分布式存储概述
分布式存储概述
分布式存储作为一种新兴的存储技术，它通过将数据分散存储在多个物理节点上，实现了数据的冗余备份和高效访问。在云计算时代，随着数据量的爆炸性增长和业务需求的日益复杂，分布式存储技术应运而生。与传统集中式存储相比，分布式存储具有更高的可靠性、可扩展性和性能优势。它通过将数据分散存储在多个节点上，不仅能够提高数据的安全性，还能在单个节点故障时保证数据的完整性。此外，分布式存储系统可以根据实际需求动态调整存储资源，满足不同规模和类型的数据存储需求。
分布式存储系统通常采用无中心或弱中心的设计理念，通过分布式文件系统或分布式数据库等
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分布式计算6.ppt
Jing Liu
liujing@ss.pku.edu.cn
;Cluster Computing(3);Dependable Clustered Computing;Introduction;Failover;Two Worlds Converge;Dependable Parallel Computing (I);Dependable Parallel Computing (II);Mission/Business Critical Computing (I);Mission/Business Critical Computing (II);Dependability Concepts (
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分布式与云计算系统第1章.ppt
Computer School, NUDT. Spring, 2013 Distributed and Cloud Computing 分布式与云计算系统 互联网之上的可扩展计算 平台的变革：1950年代起大型机、小型机、个人计算机、便携式计算机 高性能计算：HPC系统强调系统的原生速度性 高吞吐量计算：HTC主要应用于被百万以上用户同时使用的互联网搜索和Web服务 讨论的问题包括集群、MPP、P2P网络、网 格、云、Web服务、社会网络和物联网。事实 上，集群、网格、P2P网络和云之间的区别将会 越来越模糊。 新技术成熟周期 第一阶段－－技术萌芽期，这意味着一种新技术
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Xinference：大模型时代的分布式推理平台秦续业未来速度CEO
LLM推理概述AttentionisAllYouNeedGPT架构EmbeddingDecoderSampling简化成三个步骤
LLM推理概述EmbeddingDecoderSamplingTokenEmbedding将tokenid转成词向量PositionalEmbedding将位置信息加到编码中
LLM推理概述EmbeddingDecoderSampling计算量最大的一个步骤，主要是
LLM推理概述EmbeddingDecoderS
LLM推理概述EmbeddingDecoderSamplingGreedysear
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PetuumPoseidon效的分布式深度学习平台.pdf
Petuum Poseidon:
⾼效的分布式深度学习平台
主讲⼈：于伟仁，吴竑Petuum Inc.
Petuum, Inc.
创始⼈: Eric Xing, 卡内基梅隆⼤学(CMU)著名教授，⼈⼯智能学界权威
愿景：Petuum Inc. 致⼒于打造新⼀代全⽅位的⼈⼯智能操作系统和机器学习软件解决⽅案,
应⽤分布式计算和虚拟化，使得开发企业级AI解决⽅案更简化更便捷。通过使⽤标准化的构件
和⽅法，Petuum 产品让各公司团体机构，拥有创建⾼效、可扩展的AI/ML解决⽅案的能⼒。
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基于fastdfs的分布式云平台.docx
PAGE8
引言
进入21世纪之后，互联网发展的越来越快，用户增长越来越快，需要存储和访问的数据也越来越多，传统的存储方式已经不能满足互联网的需求，分布式存储就诞生了，开源的分布式存储框架也越来越多，fastDFS就是国内阿里开源的框架，已经解决了负载均衡和大数量的文件存储，现在基于fastDFS就能开发出许多分布式应用。本文主旨在于基于FastDFS的分布式技术开发出一款类似于网盘的云盘应用，各种文件的大量访问的速度和稳定性得到了保证。分布式存储核心框架技术的一大难题已被解决，现在只需要通过使用FastDFS的一些技术和接口，就可以制作出分布式的文件管理软件。本文主旨在于实现
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跨云平台的分布式资源调度.docx
跨云平台的分布式资源调度
跨云平台的分布式资源调度
一、跨云平台的分布式资源调度概述
随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业和组织开始将业务迁移到云端。在云计算环境中，资源调度是核心功能之一，它负责将计算资源分配给不同的应用和服务。跨云平台的分布式资源调度是指在多个云服务提供商之间进行资源的管理和调度，以实现资源的最优分配和利用。这种调度方式能够提高资源利用率，降低成本，并增强系统的灵活性和可靠性。
1.1跨云平台分布式资源调度的核心特性
跨云平台的分布式资源调度具有以下几个核心特性：
-灵活性：能够根据不同的应用需求和业务优先级，灵活地在多个云平台之间调度资源。
-可扩展性：随着业务的增长
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基于平台的分布式开发.PPT
* * * * * * 基于数据访问平台的开发流程 T1 T2 T3 1 n Entity1 Entity2 Producting Coding DataSet SqlStruct BaseDAO BaseRules DataSet SqlStruct BaseDAO App Database EntityEditor Extending Application Rules DAO DAO Inherit Inherit Inherit 核心工具的使用(Entity Editor) DEMO 特征和目的 解决数据持久化的问题 提供两种不同的数据持久化方式 Coding 代码生成，降低数据访问的
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2025年平台技术研发中分布式.pptx
,aclicktounlimitedpossibilities
2025年平台技术研发中分布式存储系统性能测试深度剖析
汇报人：
目录
01
分布式存储系统技术研发
02
性能测试方法
03
测试结果深度剖析
04
技术挑战
05
未来发展方向
01
分布式存储系统技术研发
技术研发背景
随着大数据时代的到来，数据量呈指数级增长，传统存储系统难以满足需求。
数据量激增的挑战
云计算服务的普及推动了分布式存储技术的发展，以支持大规模数据处理和存储。
云计算的兴起
关键技术介绍
采用Raft或Paxos算法确保分布式系统中数据的一致性和可靠性。
数据一致性算法
01
02
03
04
利用Redi
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二章基于CORBA的分布式平台.ppt
4.7 CORBA编程－Hello World例程 分布式HelloWord程序的操作 运行环境 内容 内容 编写 IDL 接口 4.7.1 编写 IDL 接口 2、将 Hello.idl 从 IDL 映射到 Java 2、将 Hello.idl 从 IDL 映射到 Java Hello.java，代码如下所示： /* idltojava 生成的 Hello.java */ ? package HelloApp; public interface Hello extends org.omg.CORBA.Object { String sayHello(); } 2