MIT_6.824分布式系统课程作业 根据课程目录，阅读论文，完成以下的作业demo。 src/mapReduce src/raft， 基于go实现的raft协议 src/kvraft， 基于raft的分布式kv存储

MIT-6.824 MIT 6.824的实验室-分布式系统

MIT 6.824：分布式系统工程 课程网站： :

麻省理工学院6.824 赶在返校的最后十几天完成了，最后剩2个挑战和想法返校之后慢慢补吧。 状态 实验1 实验2 实验3 实验4 挑战1 挑战2 LAB1 MapReduce 第一个实验是完成一个简单的分布式mapreduce框架，整个实验分三步走： 1完成工人 worker的主体是一个循环的，不断的向主调用AskTask RPC 。然后执行不同的替代函数： doMap doReduce 。 doMap负责顺序读取主获取的输入文件列表，调用mapf，访问中间结果 doReduce负责读取对应的中间结果文件，调用reducef，访问输出 大致完成后，可以修改mrsequential.go文件，以串行的方式模拟调用worker里的函数，比较下输出是否正确 2完成大师 master负责对任务的调度。整个运行过程分两个任务， MAP和REDUCRE type Task struct

介绍 这是的个人学习笔记，引入非计算机专业出身，可能会有过多纰漏，烦请大神斧正。 6.824是用Go语言实现的一个简单的分布式系统。学习该课程可以让你对分布式系统原理有一个广泛深入的认识。 在开始学习之前，最好能拥有一定的计算机网络以及操作系统的知识。 之所以选择这一门课，我主要有以下几个考虑： 分散已经成为后台开发者的必备技能 语言自从GC问题解决后，性能非常出色，值得深入了解 那么，开始吧。 进度 Lab1：mapreduce Lab2：木筏（C部分施工中） 实验3：KV木筏 通知 该项目已不再维护，请移步重建后的版本 ，主要优化： 几个工作协程的设计更为合理 解决了所有比赛条件，修复了几率性fail的情况

MIT 6.824分布式系统实验室 （已更新至2020年Spring课程实验室） 课程网站： : 实验1：MapReduce 实验2：筏共识算法 实验2A：筏负责人选举 实验2B：筏日志条目追加 实验2C：筏状态持久性 实验3：容错键/值服务 实验3A：不进行日志压缩的键/值服务 实验3B：具有日志压缩功能的键/值服务 实验4：分片键/值服务

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