【源码】基于C语言和Golang的并发与分布式系统实验项目

项目简介

本项目是一个包含多个编程作业的实验项目，借助C语言、Golang、Spark等不同编程语言和技术栈，实现了一系列经典的计算模型和系统设计。主要涉及并发编程、分布式系统、缓存模拟以及Spark数据处理，有助于理解并发、分布式处理、缓存机制以及大数据处理的基本原理。

项目的主要特性和功能

1. 基于共享内存和信号量的生产者消费者模型
   • 功能：运用POSIX和System V共享内存机制模拟多进程间的数据交换。
   • 特性：支持多生产者和多消费者，使用信号量实现同步和互斥操作保障数据安全。
2. 基于pthread的多线程生产者消费者模型
   • 功能：利用pthread库模拟多线程间的数据交换。
   • 特性：支持多生产者和多消费者，使用条件变量进行线程同步。
3. 基于C语言的缓存模拟
   • 功能：通过register、cache、dram_clflush、movnti等方式模拟CPU缓存行为。
   • 特性：展示数据在CPU缓存中的读写操作，不同实现方式展示缓存行为和效果。
4. 基于Golang的分布式处理系统
   • 功能：实现Master - Worker架构的分布式处理系统，支持客户端注册、任务分配和结果返回。
   • 特性：Master节点负责分配任务，Worker节点执行任务，支持多客户端和多Worker节点，使用Google Protocol Buffer进行消息编码。
5. 基于Spark的机器学习模型
   • 功能：使用Spark实现逻辑回归、决策树等机器学习模型。
   • 特性：支持数据加载、预处理、模型训练和评估，使用真实数据集进行训练和预测。
6. 基于PySpark的单词计数程序
   • 功能：对文本文件进行单词计数，显示前十个最常出现的单词及其计数。
   • 特性：支持大规模文本文件处理，利用Spark进行分布式计算。

安装使用步骤

1. 安装依赖环境
   • C语言项目：确保已安装GCC编译器。
   • Golang项目：确保已安装Golang环境。
   • Spark项目：确保已安装Apache Spark和Python环境。
2. 编译和运行
   • C语言项目：进入对应作业目录，使用gcc编译代码并运行。
   • Golang项目：进入对应作业目录，使用go run命令运行代码。
   • Spark项目：进入对应作业目录，使用spark-submit命令运行Python脚本。
3. 查看结果：依据项目要求，查看输出结果验证功能是否正常运行。

下载地址

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