蚂蚁金服自研数据库 OceanBase 登顶 TPC-C 引起业内广泛关注，为了更清楚的展示其中的技术细节，我们特意邀请 OceanBase 核心研发人员对本次测试进行技术解读，共包括五篇：

前面的都是串行执行MRTask, 这次我们要用多线程模拟分布式环境, 来进行分布式MR.具体的任务是: 完善schedule.go: schedule():

A word is any contiguous sequence of letters, as determined by unicode.IsLetter.

Part I: Map/Reduce input and output 添加代码: common_map.go: doMap() common_reduce.go: doReduce() 完成后测试: {代码…} 我们需要事先掌握如下: 保存读取json文件 文件输入输出. defer语句, 用于释放资源. common_map.go: doMap() 要干什么? doMap()管理一个Map Task. 调用mapF()将输入文件的内容变成一个[]KeyVa…

master通过调用common_rpc.go: call()来分配任务.当超时发生, 该函数 返回false, 这时候master要把该任务重新分配给另一个worker.

P1: 编写map()和reduce() P2: 完成word count程序 P3: 分布式无差错环境 P4: 分布式容错 P5：完成一个倒排索引， 没写。

9月25日，蚂蚁金服与阿里云在2019杭州云栖大会上共同宣布，启动“双剑合璧”计划，将通过全面整合金融科技与服务能力，持续为金融行业提供技术底座支撑。当天，蚂蚁金服多款重磅产品也正式上线阿里云官网，其中包括金融级分布式架构SOFAStack、金融级移动开发平台mPaaS和云数据库OceanBase。

作者介绍：Nick Cameron，PingCAP 研发工程师，Rust core team 成员，专注于分布式系统、数据库领域和 Rust 语言的进展。

任何线上系统都离不开数据，有些数据是业务系统自身需要的，例如系统的账号，密码，页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的，例如业务系统的日志，用户浏览访问的记录，系统的购买订单，支付信…

当前互联网技术早已进入了大数据、人工智能的阶段，各种计算模式，计算引擎层出不穷。从10年前的MapReduce分布式计算开始，几乎每三年就会出现一次新的计算引擎更迭，从开山鼻祖的Hadoop，到后来流式计算的Storm…