数据加速查询处理的方法 矢量化查询执行 运行时代码生成 在后者中，动态地为每一类查询生成代码，消除了间接分派和动态分派。 这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。...在这个假设下，与其他计算相比，读写临时数据几乎是没有任何开销的（相比后者优点：拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现，并且矢量化查询执行更容易利用...论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。...在同步点之间，根据 executor 的可用性，task 被随机分配给 executor，如果 executor 经常失败，性能低下，这时预测执行将起效——慢节点上的 task 将在其他节点上重启，重新调度...根据经验，主流 MPP 系统与 Apache Spark 比较性能的话——同样硬件集群规模——Apache Spark 通常会慢 3-5 倍。
HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了： 矢量可无级缩放，界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio...的HT for Web很自然的选择了一条自定义简单标准的JSON格式路线。.../res/sunrise.png’)的方式注册url路径，但当注册对象是HT矢量格式标准的JSON数据时，则HT会采用该JSON描述的矢量信息进行图形绘制，上图的JSON其实仅是左侧图片的描述，右侧红色的四个...至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面...读到这里大家应该体会到为什么要重复定义并实现矢量这个轮子的意义了吧，这里仅提出Hightopo的HT for Web为解决监控领域图形设计问题，一种独特的实现机制供大家思考，萝卜白菜各有所爱，本文并非要掀起
pola-rs/polarshttps://github.com/pola-rs/polars Stars: 25.2k License: MIT polars 是使用 Rust 编写的多线程、支持矢量化查询引擎的数据框架...基于 Apache Arrow 列式内存模型 惰性和急切执行 多线程处理 SIMD 加速计算 查询优化功能 强大的表达式 API 支持混合流式处理（适用于大于内存大小的数据集） neovim/neovimhttps...该项目旨在对 Vim 进行积极的重构，以简化维护并鼓励贡献，实现多个开发者之间的工作分离，并使高级用户界面成为可能。...: Apache-2.0 DevOps-Roadmap 是一个为 2024 年的 DevOps 工程师提供学习资源的路线图。...强调了不追随潮流和时髦工具，而是根据实际情况选择合适工具的重要性。 包括 Git、编程语言、Linux & 脚本、网络与安全等多个关键领域，并提供大量免费学习资源。
HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了： 矢量可无级缩放，界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio不一致的设备...的HT for Web很自然的选择了一条自定义简单标准的JSON格式路线。.../res/sunrise.png')的方式注册url路径，但当注册对象是HT矢量格式标准的JSON数据时，则HT会采用该JSON描述的矢量信息进行图形绘制，上图的JSON其实仅是左侧图片的描述，右侧红色的四个...至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面...读到这里大家应该体会到为什么要重复定义并实现矢量这个轮子的意义了吧，这里仅提出Hightopo的HT for Web为解决监控领域图形设计问题，一种独特的实现机制供大家思考，萝卜白菜各有所爱，本文并非要掀起
论文题目 Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank 论文摘要 无偏差学习排名 （ULTR） 旨在从有偏差的用户点击日志中训练无偏差的排名模型...当前的大多数ULTR方法都基于检验假设（EH），假设点击概率可以被分解成两个标量函数，一个与排名特征有关，另一个与偏差因素有关。...不幸的是，在实践中特征、偏差因素和点击之间的相互作用很复杂，通常无法以这种独立的方式分解。使用 EH 拟合点击数据可能会导致模型错误并带来近似误差。...本文提出了一种基于向量的EH，并将点击概率表述为两个向量函数的点乘。此解决方案是完备的，因为它在拟合任意点击函数方面具有通用性。...大量实验表明，作者的方法在复杂的真实点击和简单的模拟点击方面明显优于最先进的ULTR方法。 论文链接 https://doi.org/10.1145/3534678.3539468
这是一个令人印象深刻的性能提升，并且C920内核上没有比U74运行得慢的内核。...然而，图5中的平均条形图并不能提供完整的图片。C920仅支持FP32的矢量化，事实上，从图5和图4中的线条可以看出，FP32的许多基准类的最大速度比FP64快。...此外，有更多运行速度最慢的内核在x86 CPU上的执行速度比FP32上的C920慢。...△FP64多线程性能比较，报告比基线快或慢的次数 图6展示了针对双精度FP64的性能比较。...△FP32多线程性能比较，报告比基线快或慢的次数 图7展示了FP32的多线程性能比较，这些结果包含最大的差异。为了提高可读性，研究人员限制了纵轴，并标记了超过该值的实际数值。
但是精通面向数组的编程和思维方式是成为python科学计算牛人的关键一步。 而且使用numpy的代码往往比普通数组要快，因为数组运算一般都比纯python循环要快得多。...函数 说明 diag 以一位数组形式返回对角线元素 dot 矩阵乘法 trace 矩阵迹 det 行列式值 eig 本征值与本征向量 inv 求逆 pinv Moore-Penrose伪逆 qr QR分解...还需要注意一点的是，这些函数都是建立在ndarray数组之上的，列表，元组等并无此功能。 广播机制 所谓广播是说不同形状的数组之间的算术运算的执行方式。...这在很多科研数据处理的时候，会方便很多。 ufunc高级应用 ufunc除了一些通用的施行特定矢量化运算的特殊方法外，还可以自定义函数对数组进行运算。...image.png 当然，不幸的是，这种创造ufunc的手段虽然很灵活，却非常慢。因为它们在计算的时候都要执行一次python函数调用，这自然会比numpy自带的基于C编写的ufunc慢很多。
hive.compactor.delta.pct.threshold 默认值=0.1 增量文件相对于触发主要压缩的基数的百分比（小数）大小。（1.0 = 100%，所以默认值 0.1 = 10%。）...这种技术比存储临时文件的 MapReduce 执行过程更有效。...不支持的矢量化数据功能 矢量化数据不支持某些功能： DDL 查询 单表以外的 DML 查询，只读查询 优化行列式 (ORC) 以外的格式 矢量化数据支持的功能 矢量化数据支持以下功能： 单表，只读查询...docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/latest/managing-hive/topics/hive-track-query-yarn.html 应用程序未运行消息...当您运行另一个查询时，HiveServer 会根据需要透明地重新启动死的 AM。HiveServer 尝试在关闭期间清除 Tez 池中的会话。堆栈跟踪日志中的“应用程序未运行”消息不是问题。
一开始我认为可能是语言或者编译器搞的鬼，所以又用 Java 试了下。...按道理说，也不应该是缓存造成的。仔细看一下这些代码，做的无非就是判断，加法这些很平常的运算。到底是什么导致了这样的差异呢？ 回答 其实这是由分支预测（Branch Prediction）造成的。...分支预测的专业解释可以参考下维基上的 分支预测器。我这里简单解释下，就是让 CPU 找到一个规律，可以猜到下一条要执行的是哪一条指令，然后直接跳过去，这样速度就变快了。...已排序的和无序的执行时间有很大差异。...不带分支预测的，基本上没有差异。
python字符串应该是python里面最重要的数据类型了，因此学会怎么处理各种各样的字符串，显得尤为重要。...我们不仅要学会怎么处理单个字符串，这个就需要学习“python字符串函数”，我们还要学会怎么处理二维表格中每一列每一格的字符串，这个就需要学习“pandas的str矢量化字符串函数”。...今天我们采用对比的方式，带大家总结常用的字符串函数，希望这篇文章能够对大家起到很好的作用。...3.常用的str矢量化字符串函数 str矢量化操作：指的是循环迭代数组里面的某个元素，来完成某个操作。 1）str矢量化字符串函数大全 ?...⑩ slice_replace：使用给定的字符串，替换指定的位置的字符 df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 结果如下： ?
1、什么是 In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization） In-Memory 深度矢量化是一个基于 SIMD 的框架，它为查询计划中的高级查询运算符支持矢量化。...In-Memory 矢量化连接特性是深度矢量化框架的关键。通过使用SIMD向量处理，该框架优化了哈希联接的各个方面，例如哈希、构建、探测和收集。此优化可以将联接处理的性能提高100％或更多。...2、内存中深度矢量化如何工作 In-Memory 深度矢量化框架将高级、复杂的SQL运算符（例如，哈希联接）分解为较小的内核大小的单元。 解构的内核适用于SIMD矢量化技术。...3、内存中矢量化联接的工作方式 向量化联接功能是内存中深度向量化框架的关键方面。...注意：由于在运行时选择了矢量化联接操作，因此执行计划中仍显示未优化。 数据库将连接处理下推给扫描运算符，以便直接在内存中的列数据格式上进行评估。
我们认为SVG是比较合适的矢量化资源方案，因为它相比目前android上的一些矢量化方案更成熟、周边工具支持更好。...而且对于PNG来说的另一优势是在开启硬件加速的设备上，绘制Bitmap一个非常快速的过程。可以想象，让SVG不比PNG慢将是一件很有挑战的事情。...在这之后，一旦创建好了SoftwareLayer用的Bitmap，绘制过程就同PNG图片一样，可以用硬件渲染来画Bitmap了。 所以，我们得到了比PNG快上70%的SVG矢量化资源。...（这也是我们为什么要预加载的一个原因） 代码如下： ? 通过这样的手段我们实现了资源的拦截。...目前我们支持Linux和MacOSX上的编译环境 最后生成的代码 最后生成的代码大概是这样的： ? 至此，我们就实现了比PNG更快更小更清晰的矢量化“资源”，WeChatSVGCode。
本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化，使Apache Parquet表的查询运行效率提升26％以上。 2 CPU矢量化 矢量化是将算法从一次操作一个值转换为一次操作一组值的过程。...，配置该参数的值需要使用文件格式的类名的全名，采用逗号分隔，然后被配置的文件格式将都不会进行矢量化计算。...使用CDH6.0中的Parquet矢量化功能，所有查询时间的几何平均(geomean )从CDH5.15.1的243.82秒提高到176.70秒，比CDH5.15.1提高了1.36倍。 ?...下图显示同样在CDH6.0中，与禁用Parquet矢量化相比，开启矢量化后对于TPC-DS各个查询的性能提升百分比。...如果查询不能使用矢量化，则会回退到非矢量化执行。总的来说，从CDH6.0开始，在如今主流的处理器上，启用Parquet矢量化对于你查询Parquet表时都可以实现比以前更好的查询性能。
问题 我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入，但实验的结果让人大吃一惊，C++ 慢了许多。...正因为这个兼容性的特性，导致 cin 有许多额外的开销，如何禁用这个特性呢？...通常，输入流都是从缓冲区读取内容，而 stdio 和 iostreams 都有自己的缓冲区，如果一起使用就会出现未知的问题。...比如： int myvalue1; cin >> myvalue1; int myvalue2; scanf("%d",&myvalue2); 如果在控制台同时输入1 2，按我们的预想，cin 拿到的值是...1，scanf 拿到的是 2，但事实可能并非如此：scanf 可能拿不到 2，因为 2 这个值在 cin 的缓冲区那里，scanf 缓冲区什么也没有。
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...，矢量化的执行时间减少了约 18 倍。...，与Python 中的循环相比，矢量化操作所花费的时间几乎快 1000 倍。...解决机器学习/深度学习网络 深度学习要求我们解决多个复杂的方程式，而且需要解决数百万和数十亿行的问题。在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。...随着时间的推移开始实施它，您将习惯于按照代码的矢量化思路进行思考。
所以使用原生数据可以只做一个memcpy来填充vtype的batch。 2、为什么VectorTupleSlot中包含元组的数据（batch）而不是向量（vtype的数组）？...因此我们需要pin住相关页的数组，而不仅仅是一个页 3、为什么必须实现子集的plan_tree_mutator而不是使用expression_tree_mutator?...=on master (jit=on) 0 36 20 10 4 10 -- 5 与9.6相比，PG13在OLAP查询中提供了显著优势。...花费的时间比预期要长：executor代码中很多东西都发生了改变： par.warkers PG9_6矢量化=关闭 PG9_6矢量化=开启 主矢量化=关闭jit=打开 主矢量化=关闭jit=关闭 主矢量化...=onjit=ofn 主矢量化=onjit=off 0 36 20 16 25.5 15 17.5 4 10 - 5 7 - - 因此，它证明了JIT提供与向量化执行器计划相同的加速理论（这这都消除了解释开销
问题1： 文章说，大量 String + 连接比 通过 相应的StringBuilder 连接慢，要是在 Java7 之前我信，可以在 Java8 以及之后，编译器自动帮助我们把 + 优化成 StringBuilder...难道 Java8 的 String Concatenate 比 StringBuilder (StringBuffer) 慢？带着这样的疑问，决定好好的亲自试验一番。...，特别是成为 热代码 之后，少量的字符串连接的差距就更显现不出来了。...goto 14 # for 循环结束 # 在 for 循环结束和开始当中，每遍历一次都会创建一个 StringBuilder 对象，与下面的代码相比这就是速度慢的地方...这也就解释了明明编译器自动帮助我们把 + 优化成 StringBuilder 了却还是 比 StringBuilder 慢的原因。
当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。本文讨论的内容将代码运行得更快，甚至超过采用最佳实践。 我们需要使用其他数据处理库，以使程序运行得更快。...pandas为什么慢 由于底层的numpy数组数据结构和C代码，pandas库已经相当快了。然而，默认情况下，所有Python代码都在单个CPU线程上运行，这使得pandas运行慢。...三个比pandas更快的数据分析库 简要介绍以下三个能够快速运行的Python库： 1.polars：一个使用Apache Arrow列格式内存模型在Rust编程语言中实现的快速数据框架库。...2.modin在apply和concat函数中非常快，但在其他函数中非常慢。值得注意的是，在许多测试（merge、filter、groupby等）中，modin比Panda慢。...其中一些亮点包括： 1.读取csv文件时比pandas快约17倍。 2.合并两个数据框架时，比pandas快约10倍。 3.在其他测试中，比pandas快2-3倍。
具体来说我们在实际处理表格的数据集都非常庞大。使用pandas的read_csv读取大文件将是你最大的错误。 为什么?因为它太慢了!...矢量化是 Pandas 和 NumPy 的核心，它对整个数组而不是单个标量执行数学运算。Pandas 已经拥有一套广泛的矢量化函数，我们无需重新发明轮子，只要关注我们的重点如何计算就好了。...在 Pandas 中进行Python 的大部分算术运算符（+、-、*、/、**）都以矢量化方式工作。此外，在 Pandas 或 NumPy 中看到的任何其他数学函数都已经矢量化了。...当我们将df保存到csv文件时，这种内存消耗的减少会丢失因为csv还是以字符串的形式保存的，但是如果使用pickle保存那就没问题了。 为什么要减小内存占用呢？...使用 CSV格式保存文件 就像读取 CSV 文件非常慢一样，将数据保存回它们也是如此。
Redis 提供了慢日志命令的统计功能，我们通过以下设置，就可以查看有哪些命令在执行时延迟比较大。 首先设置 Redis 的慢日志阈值，只有超过阈值的命令才会被记录，这里的单位是微秒。...例如设置慢日志的阈值为 5 毫秒，同时设置只保留最近 1000 条慢日志记录： # 命令执行超过5毫秒记录慢日志 CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000 # 只保留最近...存储大 Key 如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是 SET、DELETE 操作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在 Redis 写入了大 Key 的情况。...此时就会出现，业务访问延时增大的问题，最大延迟为 25 毫秒。 而且这个访问延迟的情况，不会记录在慢日志里。慢日志中只记录真正执行某个命令的耗时，Redis 主动过期策略执行在操作命令之前。...如果操作命令耗时达不到慢日志阈值，它是不会计算在慢日志统计中的，但我们的业务却感到了延迟增大。
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
