我正在尝试通过预处理所有结果来优化搜索引擎的性能。我们有大约5万个搜索词。我计划事先搜索这50k个术语并将其保存在内存中(memcached/redis)。在我的案例中，搜索所有50k术语需要一天多的时间，因为我们进行了深度语义搜索。所以我计划将搜索(预处理)分布在多个节点上。我正在考虑使用hadoop。我的输入尺寸非常小。即使总搜索词超过50k，也可能不到1MB。但是搜索每个术语都会占用一分钟时间，即更多的是面向计算而不是面向数据。所以我在想是该用Hadoop还是自己搭建分布式系统。我记得读过hadoop主要是在输入非常大的情况下使用。请建议我如何去做。我读到hadoop以block
我们正在使用.NET核心的Microsoft分布式缓存实现。参见https://learn.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/caching/distributed?view=aspnetcore-2.1获取更多信息。现在我们可以通过下面的代码得到一个key。varcacheKey="application:customer:1234:profile";varprofile=_distributedCache.GetString(cacheKey);我想做的是执行以下操作:varcacheKey="application:custo
我在我的Win10PC上设置了一个从SqlServer2014到MySQL5.7.3的LinkedServer。选择和插入查询都可以通过openquery单独工作，但插入查询不会在触发器中运行。请不要将此标记为重复，除非您找到下面未列出的“治疗方法”!OLEDBprovider"MSDASQL"forlinkedserver"MYSQL"returnedmessage"[MySQL][ODBC5.3(w)Driver]Optionalfeaturenotsupported".*Msg7391,Level16,State2,ProcedureTRG_AfterEventInsert,Li
分布式共识协议和算法容错共识（Fault-tolerantConsensus）容错共识是分布式系统中广泛应用和研究的机制。容错共识旨在规范分布式系统内的信息传播方式，以在组件和通信出现故障的时候，依然可以相应服务请求。共识的意思，简单来说就是让分布式系统中的各个组件在数据取值上达成一致。第二章主要内容：消息传递系统（Message-passingSystem）系统崩溃故障（CrashFailure）拜占庭故障（ByzantineFailure）系统模型影响分布式系统共识的三个因素：网络同步性，组件故障，共识协议1、网络同步性网络同步性是研究任何分布式系统的一个前提条件，用来定义各个组件之间的协
与在本地运行相比，我有一个计算在Dask/Distributedworker中运行得慢得多。我可以在不进行任何I/O的情况下重现它，因此我可以排除它与传输数据有关。以下代码是一个最小的复制示例:importtimeimportpandasaspdimportnumpyasnpfromdask.distributedimportClient,LocalClusterdefgen_data(N=5000000):"""Dummydatagenerator"""df=pd.DataFrame(index=range(N))forcinrange(10):df[str(c)]=np.rando
我有一个关于序列化和导入的问题。函数应该有自己的导入吗？likeI'veseendonewithPySpark以下是完全错误的吗？mod.py是否需要是conda/pip包？mod.py已写入共享文件系统。In[1]:fromdistributedimportExecutorIn[2]:e=Executor('127.0.0.1:8786')In[3]:eOut[3]:In[4]:importsocketIn[5]:e.run(socket.gethostname)Out[5]:{'172.20.12.7:53405':'n1015','172.20.12.8:53779':'n101
如何在单个线程中运行完整的Dask.distributed集群？我想用它来调试或分析。注意:这是一个常见问题。我将这里的问题和答案添加到StackOverflow以供将来重用。 最佳答案 本地调度器如果您可以使用单机调度程序的API(只是计算)，那么您可以使用单线程调度程序x.compute(scheduler='single-threaded')分布式调度器-单机如果你想在单台机器上运行dask.distributed集群，你可以不带参数启动客户端fromdask.distributedimportClientclient=Cli
MongoDB服务器被多个查询一致性规则。在mgo中，Session对象的SetMode改变了session的一致性模式。三种类型可用的一致性模式有:最终、单调和强。例如session,err:=mgo.Dial("localhost")iferr!=nil{panic(err)}defersession.Close()//Switchthesessiontoamonotonicbehavior.session.SetMode(mgo.Monotonic,true)我正在阅读https://en.wikipedia.org/wiki/Consistency_model中的不同一致性模型
MongoDB服务器被多个查询一致性规则。在mgo中，Session对象的SetMode改变了session的一致性模式。三种类型可用的一致性模式有:最终、单调和强。例如session,err:=mgo.Dial("localhost")iferr!=nil{panic(err)}defersession.Close()//Switchthesessiontoamonotonicbehavior.session.SetMode(mgo.Monotonic,true)我正在阅读https://en.wikipedia.org/wiki/Consistency_model中的不同一致性模型
OM算法拜占庭将军问题拜占庭将军问题是经典的共识问题之一。假设有NNN个拜占庭将军，每个人都指挥一个同样规模的军队，包围了一座地方城市。而拜占庭将军之间，是地理隔离的，他们之间只能通过信使送信进行交流。为了合作进攻，每个将军向其他将军送信传送消息进行投票来决定是否进攻。也就是说，每个将军会给其他N−1N-1N−1个将军派遣信使，信使会携带一个写着“进攻”或者“撤退”的信，当将军收到的“进攻”数量大于“撤退”数量的时候，就进攻，反之撤退。然而，敌军也不会坐以待毙，早已在将军的信使里面安插了间谍，他们通过送和原本的内容相反的信，来干扰投票。那么，我们通过设计一个什么样的算法，来使各个将军之间达成共
