distributed

0热度

1回答

WSO2AM版本：1.10.0 我设置API经理审查部署模式文件后（https://docs.wso2.com/display/CLUSTER44x/API+Manager+Deployment+Patterns）我使用L4为LB。我测试故障转移（网关工人计数3 - > 2）结果奇怪。 TPS是接近零5秒，因为一个网关工作进程杀死。为什么会出现这样的结果？

0热度

1回答

分布式Tensorflow不能与简单示例一起工作

我正在通过示例here来学习MNIST上的分布式TF。我改变了集群配置到： parameter_servers = ["1.2.3.4:2222"] workers = [ "1.2.3.4:2222", "5.6.7.8:2222"] 1.2.3.4和5.6.7.8只是我的两个节点的表示。它们不是真正的IP地址。整个脚本名为example.py 在1.2.3.4，我跑：python exa

0热度

1回答

分布式数据存储 - Hazelcast与Cassandra

我们需要在HazelCast或Cassandra之间选择作为分布式数据存储选项。我与卡桑德拉的工作，但不能与Hazelcast，会希望有一个比较分析完成的功能，如：复制可扩展性可用性数据分布性能的读/写一致性 Will appre在这里提供一些帮助，帮助我们做出正确的选择。

0热度

1回答

无状态和有状态的工人情况

我有一个场景：说我有一个分布式系统，其任务是接受一项任务，这项任务应用业务逻辑和结果扔一些其他服务的工人。所以说可以有3种类型的请求，即;工作人员能够区分请求并在这些请求上应用相应的业务逻辑。在这种情况下工作人员有状态还是无状态？我的观察，工人是无国籍工人不保存有关任务的任何信息，它并不关心被应用到任务较早什么操作，既不它关心会发生什么给它的未来。所以基本上没有国家分享问题。工作人员只关心用

3热度

1回答

连接到dask.distributed群集时发生Pickle错误

这是我简单的代码。试图运行我的第一个程序。 from dask.distributed import Client client = Client('192.168.1.102:8786') def inc(x): return x + 1 x = client.submit(inc, 10) print(x.result()) 尝试使用这个命令来运行这段代码时： $p

0热度

1回答

的Map Reduce上被沿

我开始了解的Map Reduce，如果它要为我试图解决这个问题的工作，我不能弄明白生成的数据。从我读，你开始的数据量巨大，然后你做的地图和减少步骤获得从该数据的结果。，我试图解决的问题有两个阶段： 1.生成 2.修剪基本上当我跑我从头开始的方案，没有数据，但产生相位写道件的数据转换成文件。修剪阶段删除一些对称或包含在另一个数据中的数据。但这与我的问题无关。什么是相关的是，我开始从划伤，0字

1热度

1回答

Spring MVC - 分布式数据库事务

我目前正在开发一个使用Spring MVC（无Maven）的Web应用程序。我需要的是在两个本地数据库之间创建一个分布式事务，以便代码将（在理论上）更新它们中的所有内容，进行2阶段提交。现在，因为我做了一个学校项目，我在其中只需要采取行从表中的一个数据库，并把它放在桌子上的其他数据库，当然一个简单的环境原子地（理论上，这样的事务应该分布，因为我使用两个不同的数据库，而不仅仅是一个）。我的问题

1热度

2回答

我如何实际使用Raft算法

在Raft论文中，他们提到所有客户端交互发生在领导者节点上。我不明白的是领导者不断变化。假设我的集群位于负载平衡器后面。如何通知负载均衡器领导者已更改？或者如果我是正确的，负载均衡器是否可以向任何节点（追随者或领导者）发送客户端请求，并且追随者节点有责任将请求发送给领导者？

1热度

1回答

Kafka多节点设置Zookeeper日志中的“不合理的长度”

我已经为kafka设置了多节点设置，除非我尝试将消息推送到一个生产者，否则一切似乎都很好，并且不显示错误日志。我得到一个消息： " Bootstrap broker host2:2181 disconnected(org.apache.kafka.clients.NetworkClient)" ，并在动物园管理员日志，我得到： "WARN Exception causing close of se

1热度

1回答

如何在多次调用中持久保留分布式群集上的dask-DAG并保持中间结果？

我尝试通过多个distributed客户端调用提交dask-DAG，但无法在集群上保留中间结果。你能指出，我怎么能解决这个问题？ from distributed import Client c = Client() dsk0 = {'a': 1, 'b': (lambda x: 2*x, 'a')} keys0 = ['a', 'b'] futures0 = c._graph_to_