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HowtorunTensorFlowonHadoop 本文档介绍如何在Hadoop上运行TensorFlow。它将被扩展为描述在各种集群管理器上运行，但目前仅描述在HDFS上运行。
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集群 稳定性:2-不稳定 单个Node.js实例在单线程中运行，在某些情况下，它可能出现负载，因此为了能够更好的利用多核系统的能力，你可以使用Node.js内置的集群（cluster）功能来处理负载。
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时间复杂度：O（N）其中N是Cluster节点的总数 Redis集群中的每个节点都有其当前集群配置的视图，由已知节点的集合给出，我们与这些节点的连接状态，它们的标志，属性和分配的槽等等。
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一旦一个节点变成另一个主节点的从属节点，就不需要通知其他集群节点有关更改：节点之间交换的心跳包会自动传播新配置。 假设奴隶总是接受命令： 1.指定的节点ID存在于其节点表中。
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cluster reset（集群重置）
每次执行新测试单元时，RedisCluster测试框架还广泛使用该命令以重置集群的状态。 如果未指定重置类型，则默认为软。 返回值 简单的字符串回复：OK如果命令成功。否则会返回错误。
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它包含以下文件： 分布式TensorFlow，它解释了如何创建一个TensorFlow服务器集群。 如何在Hadoop上运行TensorFlow，它具有一个高度自明性的标题。
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为什么使用Dockerswarm模式的原因是使用一个共识算法，以确保那些负责管理和调度任务集群中的所有节点的经理，都存储相同一致的状态。
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一个实际的例子 本章要阐述一个典型的网络分析解决方案，而这类问题通常利用Hadoop批处理作为解决方案。与Hadoop不同的是，基于Storm的方案会实时输出结果。
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Storm 附录 B
附录B 安装Storm集群 译者注：本附录的内容已经有些陈旧了。最新的Storm已不再必须依赖ZeroMQ，各种依赖的库和软件也已经有更新的版本。
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Storm 基础知识
Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt，bolt要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的bolt。
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Distributed TensorFlow（tensorflow分布式）
DistributedTensorFlow 本文档展示了如何创建一个TensorFlow服务器集群，以及如何在该集群中分配一个计算图。我们假设您熟悉编写TensorFlow程序的基本概念。
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时间复杂度：O（1） 禁用与Redis集群从属节点的连接的读取查询。 针对Redis集群从属节点的读取查询默认情况下处于禁用状态，但您可以使用READONLY命令以每个连接为基础更改此行为。
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cluster meet
其基本思想是，默认情况下节点不相互信任，并且被认为是未知的，因此，由于系统管理错误或网络地址修改，不同的集群节点不太可能混合成一个集群节点。
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