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DAG的妙用(一)——记账新方法前言什么是DAG?基于DAG的交易模型

什么是DAG? DAG的英语全称是Directed Acyclic Graph,中文是“有向无环图”。听上去令人懵逼,其实那是很简单的一个概念。 首先它是一个“图”。...所以DAG——有向无环图,就是一个不存在闭环的有向图。 基于DAG的交易模型 了解了DAG的定义以后,我们来看看这个玩意儿是如何应用在区块链交易模型上的?...于是T1,T2,T3之间组成的就是一个有向无环图——DAG。换句话来说,我们可以用DAG来存储账本。 它存储了两样东西:1.交易内容,2. 每笔交易之间的确认关系。...Tip选取策略 有了DAG数据结构作为交易记录的承载,我们确实可以快速地进行记账。接下来我们得分析下整个DAG网络的稳定性。...今天关于DAG在交易模型和共识算法上的应用就讲到这里。下一章我来给大家讲下DAG的其他妙用。

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    Exchange2013DAG配置-零错误

    分别在两台DAG成员服务器上添加故障转移群集功能,因为DAG需要这个角色。 ? ? ? 装完故障转移群集功能后,先来验证下两个DAG成员是否符合群集条件,这个可以减小创建DAG组时的出错率。 ?...这里不勾选存储测试,因为DAG没有用到共享存储。 ? 确认验证的选择 ? 等待验证的完成,查看报告是否通过。 ? 在打开exchange管理控制页面,创建DAG。填写信息如下: ?...创建ADG后,会在dns服务器上自动添加了一条名称为DAG,ip为10.0.0.20的A记录。 ? 点击加号,添加DAG成员。 ? 添加完成后,点击保存。 ? 等待添加的完成。 ?...双击DAG,把“手动配置数据库可用性组网络”。 ? 点击下图的画圈按钮来进行复制网络的创建 ?...此网络只用做DAG的数据库间复制, ? 至此exchange2013 数据库高可用性组创建完成。 ?

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    基于 DAG 的任务编排框架平台

    - 一个任务编排框架 - 了解了 DAG 的基本知识后我们可以来简单实现一下。...首先是存储结构,我们的 Dag 表示一整个图,Node 表示各个顶点,每个顶点有其 parents 和 children: //Dag public final class DefaultDag<T,...同时它也依赖我们底层的图数据结构 DAG。 接下来我们要做的事其实很简单,就是 BFS 这整个 DAG 数据结构,然后提交到线程池中去执行就可以了,过程中注意一些节点状态的保持,结果的保存即可。...而对于 DAG 的边来说,我们也得用数据库来存储各 Task 之间的方向关系。此外,在遍历执行 DAG 的整个过程中的中间状态数据,我们也得搬运到数据库中。...作者:fredalxin 来源:fredal.xin/task-scheduling-based-on-dag

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    区块链的革新——DAG及其应用

    第三代,DAG(有向无环图,属于数学中的图论部分)。...第三代的数字货币有IOTA和ByteBall(字节雪球),没有采用区块链技术(或者说是新型的区块链技术),而是全新的DAG技术,在技术层面是一次革新。 为什么说DAG技术是技术层面的一次革新?...DAG——有向无循环图,图论/算法中有时也称有向无环图为DAG ( Directed Acyclic Graph)。所谓有向无环图是指:任意一条边有方向,且不存在环路的图。...首先它是一个图,然后它是一个有向图,其次这个有向图的任意一个顶点出发都没有回到这个顶点的路径,是为有向无环; DAG不一定能转化为树,但是树一定是一个DAGDAG可以执行拓扑排序。...因此,这是个DAG。 下面说一个基于DAG技术的数字货币IOTA的基本原理。 IOTA 按如下方式运行。不存在全局的区块链, 这里是一个 DAG(有向无环图),也称之为 Tangle(缠结)。

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    基于DAG的任务编排框架平台

    DAG 有向无环图 首先我们了解图这个数据结构,每个元素称为顶点 vertex,顶点之间的连线称为边 edge。...一个任务编排框架 了解了 DAG 的基本知识后我们可以来简单实现一下。...首先是存储结构,我们的 Dag 表示一整个图,Node 表示各个顶点,每个顶点有其 parents 和 children: //Dag public final class DefaultDag<T,...同时它也依赖我们底层的图数据结构 DAG。 接下来我们要做的事其实很简单,就是 BFS 这整个 DAG 数据结构,然后提交到线程池中去执行就可以了,过程中注意一些节点状态的保持,结果的保存即可。...对于 DAG 的顶点来说,我们需要将每个节点 Task 的信息给持久化到关系数据库中,包括 Task 的状态、输出结果等。而对于 DAG 的边来说,我们也得用数据库来存储各 Task 之间的方向关系。

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    DAG在数据开发中的应用

    下图是一个最简单的数据流处理过程,数据的处理过程可能是多个节点,而且输出也可以是多个节点,很明显该模型与有向无环图(DAG)很类似的。...image.png 对于整个数据流程的处理图,任何数据处理节点后都可以是最终的输出点,也可以是作为某个数据处理节点的输入源,整个数据流图的流转过程,是一个DAG的遍历过程,某个层级的节点处理完成后...在控制台画图的时候,需要定义好整个DAG的拓扑关系包括每个节点的子节点列表,节点在画布区的位置,节点作用类型及相应的进入下一层级的处理条件等,例如某个数据处理节点,在完成数据流的定义后,我们会对创建的数据流进行合法性校验...解析以上在控制台定义的数据流协议,建立整个DAG的拓扑关系,设置每个节点的处理函数,进而按照DAG的执行整个数据流。

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    Spark|有向无环图(DAG)检测

    RDD之间的依赖关系是靠有向无环图(DAG)表达的,下面看下有向无环图的基本理论和算法。 02 — 有向无环图(DAG) 在图论中,边没有方向的图称为无向图,如果边有方向称为有向图。...在无向图的基础上,任何顶点都无法经过若干条边回到该点,则这个图就没有环路,称为有向无环图(DAG图),如下图所示,4->6->1->2是一个路径,4->6->5也是一条路径,并且图中不存在顶点经过若干条边后能回到该点...,可以得出下图为DAG。...如上图所示,顶点3的入度为2. 03 — DAG应用的另一个例子 在一些任务安排和调度的问题里。不同的问题或者任务之间又一些依赖的关系,有的任务需要在某些任务完成之后才能做。...那么,如何检测一个有向图是否是DAG呢? 有向图的环检测,首先对照着无向图的环检测来理解,在无向图中,我们要检测一个图中间是否存在环,需要通过深度优先或广度优先的方式,对访问过的元素做标记。

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    深入浅出Spark:血统(DAG

    简单地说,血统与 DAG 是从两个不同的视角出发,来描述同一个事物。血统,侧重于从数据的角度描述不同 RDD 之间的依赖关系;DAG,则是从计算的角度描述不同 RDD 之间的转换逻辑。...土豆工坊 DAG 在上面的土豆加工 DAG 中,每个节点是一个个 RDD,每条边代表着不同 RDD 之间的父子关系 —— 父子关系自然是单向的,因此整张图是有指向性的。...多个分支的 DAG 在上一篇,我们探讨了 Spark Core 内功心法的第一要义 —— RDD,这一篇,咱们来说说内功心法的第二个秘诀 —— DAG。...RDD 算子 —— DAG 的边 在上一篇《内存计算的由来 —— RDD》最后,我们以 WordCount 为例展示不同 RDD 之间转换而形成的 DAG 计算图。...DAG 中首与尾的定义 DAGScheduler 在尝试探索 DAG“地形”时,是以首尾倒置的方式从后向前进行。

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    C++ 从大数据SPARK框架的DAG引擎,再论有向无环图(DAG)的拓扑排序

    DAG引擎用来保证RDD数据集之间依赖的有序性、可靠性。 不理解DAG具体为何物以及其底层原理,并不妨碍使用SPARK,使用者只需要调用其提供的API,用于分析处理不同领域的数据便可。...但是,如果能理解DAG的底层结构,对理解和学习SPARK将会有质的提升。 2.DAG 2.1 基本概念 什么是DAGDAG是图结构中的一种,称为有向无环图。...如下图: DAG往往用来描述事物之间的依赖关系或工作流中子流程之间的顺序,所以DAG中一定存在入度为0和出度为0的节点。入度为0的节点表示流程的开始,出度为0的节点表示流程的结束。...这个过程称为DAG的线性化过程,也称为DAG的拓扑排序,这里的排序并不是指大小上的有序,而是指时间上的有序。...总结 如果你不懂得DAG的底层结构以及拓扑排序算法相关知识,并不妨碍你去使用SPARK。如果你没有用过SPARk,也不会影响你学习DAG

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    【董天一】IPFS: Merkle DAG数据结构

    今天带大家来深入探索一下IPFS的核心数据结构Merkle DAG 什么是 Merkle DAG?...Merkle DAG是IPFS系统的核心概念之一,当然Merkle DAG并不是IPFS团队发明的,它来来自于Git数据结构,ipfs团队进行了改造(这一点ipfs团队一直是一个很努力的团队,并不是直接拿来使用...Merkle DAG的全称是 Merkle directed acyclic graph(默克有向无环图)。...Merkle DAG跟Merkle tree很相似,但不完全一样,比如:Merkle DAG不需要进行树的平衡操作,非叶子节点允许包含数据等。 ?...Merkle DAG Merkle DAG拥有如下的功能: 内容寻址:使用多重哈希来唯一识别一个数据块的内容 防篡改:可以方便的检查哈希值来确认数据是否被篡改 去重:由于内容相同的数据块哈希是相同的,可以很容去掉重复的数据

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