1. 前言本文搭建了一个由三节点（master、slave1、slave2）构成的Hadoop完全分布式集群，并通过Hadoop分布式计算的一个示例测试集群的正确性。2. 基础集群的搭建目的：获得一个可以互相通信的三节点集群使用VMware安装master节点（稍后其他两个节点可以通过复制master节点的虚拟机文件创建）。三个节点存储均为30G默认安装，master节点内存大小为1GB...

Abstract在数据流管理系统（DSMS）中，用户注册连续查询，并在数据到达和到期时接收结果更新。 我们专注于具有实时约束的应用程序，其中用户必须在更新发生后的给定时间段内接收每个结果更新。 为了处理快速数据，DSMS通常位于云基础架构之上。 由于实时流速到达等流属性可能无法预测地波动，因此必须动态配置和调度云资源以确保实时响应。 对于现有系统或未来发展而言，必须具备根据当前工作负载动态调度..

1. 前言最近在研究搭建Vmware虚拟机环境，所以不得不重新学习NAT虚拟机网络配置。在Vmware中虚拟机网络配置有三种：Host-Only(主机模式)、Bridge（桥接模式）、NAT(网络地址转换模式)。在使用网络地址转换的时候遇到了一些问题，所以这里我将重新复习一些计算机网络知识NAT模式。2. 名称概念公有IP地址：也叫全局地址，是指合法的IP地址，它是由NIC（网络信息中心）或...

1. Introduce        在图形引擎（如GraphLab [29]）上的早期工作是基于机器学习的动机，基于观察到许多机器学习问题可以用图形自然而有效地建模，并通过迭代收敛算法解决。        问题：然而，大多数后续的图形引擎工作都采用简单的图计算模型，由PageRank等基本图形基准测试驱动。 由此产生的图形引擎缺乏高效分布式机器学习的灵活性和其他关键功能。 Heterogene

1. Hadoop MapReduce简介Hadoop MapReduce是一个使用简便的软件框架，是Google云计算模型MapReduce的Java开源实现，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千万台普通机器注册的大型集群系统中，并以一种可靠地、容错的方式并行处理上T级别的数据集。Hadoop MapReduce基本思想：一个MapReduce作业通常会把输入的数据集合切分为若干独立的数据..

目录Abstract1. Introduction2. Motivation3. Background4. Challenges5.Desgin of jVerbs5.1 Full RDMA Semantics5.2 Memory-mapped Hardware Access5.3 Stateful Verb Calls6. Implemention6....

Abstract无服务器云计算几乎处理所有系统管理操作，使程序员更容易使用云。 它提供了一个极大简化云编程的接口，代表了从汇编语言到高级编程语言的过渡。 本文简要介绍了云计算的历史，包括对2009年伯克利云计算视图的预测进行了说明，解释了无服务器计算的动机，描述了扩展无服务器当前限制的应用程序，然后列出了障碍和研究机会 无服务器计算需要充分发挥其潜力。 就像2009年的论文确定了云的挑...

1. 硬件的效率与缓存一致性由于存储设备和处理器运算速度之间的存在巨大的差异，现在计算机系统在内存与处理器之间加入高速缓存来作为处理器与内存之间的缓冲。将处理器需要的数据复制到缓存中，让处理器可以快速的获取数据进行计算，计算结束后再从缓存同步带内存中去，这样处理器无需等待缓慢的内存读写。虽然它很好的解决了处理器与存储的速度矛盾，但是它也为计算机系统带来更高的复杂度以及一个新问题：缓存一致性。...

1. Hadoop MapReduce简介Hadoop MapReduce是一个使用简便的软件框架，是Google云计算模型MapReduce的Java开源实现，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千万台普通机器注册的大型集群系统中，并以一种可靠地、容错的方式并行处理上T级别的数据集。Hadoop MapReduce基本思想：一个MapReduce作业通常会把输入的数据集合切分为若干独立的数据..