分布式向量化执行引擎

分布式向量化执行引擎是一种在云计算领域中广泛使用的技术，它可以实现高效的数据处理和计算。在分布式向量化执行引擎中，数据被表示为向量，并在分布式系统中的多个节点上进行并行处理。这种技术可以大大提高数据处理速度和效率，特别是在处理大规模数据集时。

分类：云计算技术

优势：提高数据处理速度和效率，适用于大规模数据集的处理

应用场景：数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理等领域

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云产品名称，产品介绍链接地址

答案内容：分布式向量化执行引擎是一种在云计算领域中广泛使用的技术，它可以实现高效的数据处理和计算。在分布式向量化执行引擎中，数据被表示为向量，并在分布式系统中的多个节点上进行并行处理。这种技术可以大大提高数据处理速度和效率，特别是在处理大规模数据集时。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

低延迟分布式Java & C++对象缓存

java、c++、caching、distributed

然后，它将向多个处理引擎分发请求/输入。处理引擎是用Java编写的。他们将执行对图像/信号处理的JNI调用。他们将通过马绍尔群岛进行沟通。我们不想每次都把请求发送到处理引擎。我们在处理引擎中缓存请求/输入。JNI对象是有状态的，并且保存在处理引擎中。相同的计算将始终由相同的处理引擎计算。由于相同的请求总是运行相同的处理引擎，一些处理引擎可能会超载，而有些处理引擎处于空闲

浏览 6提问于2010-09-10得票数 4

1回答

H20机器学习库中火花水的优点

apache-spark、machine-learning、h2o、sparkling-water

我知道H20是在星火环境下执行的，所以它可以使用火花引擎(和所有的星火分布式结构)来分配计算，但是就性能而言，H2O已经是一个分布式和可伸缩的机器学习库了。而且，独立版本的H2O真的能够管理计算机集群上的分布式处理吗？

浏览 1提问于2017-12-19得票数 1

回答已采纳

1回答

有15个表连接的蜂巢查询预计将生成10亿条记录，在3个数据节点上，每个16 do内存都是正确的方法吗？

hadoop、mapreduce、hive、left-join、hortonworks-data-platform

总计1TB HDD空间3数据节点Hadoop版本2.7 我已经将Postgres中的数据提取到Hadoop分布式环境中。数据有15个表，其中4个表有1500万张记录，其余都是大师。我已经优化蜂巢，纱，MapReduce引擎，即。并行执行，矢量化，优化连接，小表条件，堆大小等。

浏览 1提问于2016-04-16得票数 1

回答已采纳

1回答

是分布式文件存储(HDFS/Cassandra/S3等)是否强制spark在群集模式下运行？若有，原因为何？

apache-spark、hadoop、hdfs

是分布式文件存储(HDFS/Cassandra/S3等)是否强制spark在群集模式下运行？若有，原因为何？ Spark是用于计算海量数据的分布式数据处理引擎。Spark从mysql读取数据，并在集群节点本身上执行内存(或磁盘)计算。我仍然不能理解为什么在集群模式下运行spark需要分布式文件存储？

浏览 3提问于2021-03-25得票数 0

3回答

火花和Hadoop有什么不同？

hadoop、apache-spark

我正在努力学习星火框架。在其主页中，有人说它比Hadoop框架更好。但是他们说:火花运行在Hadoop..。我真的不明白为什么可以在Hadoop上运行，而它应该比Hadoop更好。

浏览 6提问于2017-10-22得票数 1

回答已采纳

2回答

自定义tf.estimator的云ML引擎分布式训练默认类型

tensorflow、google-cloud-platform、google-cloud-ml、google-cloud-ml-engine

此建议有三种可供选择的分布式培训模式并行训练。然后，本教程建议下面的代码在Cloud引擎上使用异步更新执行数据并行培训，该引擎的行为是“如果在10个工作节点中分发10,000个批，每个节点大约在1,000批上工作”。如果您使用自定义tf.estimator在分布式培训模式下运行ML引擎，这仅仅是它的默认吗？

浏览 2提问于2017-08-31得票数 0

回答已采纳

4回答

规则引擎的使用如何影响应用程序的设计、实现和性能？

architecture、rules-engine

我对规则引擎的能力感兴趣：让“业务用户”执行这些规则的实际修改，而不是开发人员。此外，使用规则引擎是否会影响应用程序的质量？如果将规则引擎部署到1台机器的设置中，而不是使用数千台机器部署到基于多层云的分布式体系结构，那么规则引擎的使用会改变吗？会有什么不同？

浏览 0提问于2011-02-14得票数 11

回答已采纳

1回答

我正在尝试配置一个同时具有切分和复制的集群，并对insert_quorum如何与分布式引擎和内部复制一起工作有一些疑问。insert_distributed_sync控制对分布式表的同步插入。我的理解是，如果我使用insert_distributed_sync=1和insert_quorum=2执行insert到分布式表，语句只会在数据插入至少两个副本之后才返回吗？或者，对于分布式引擎，insert_quorum是否被忽略，并且仅在直接使用复制的*表编写时才能工作？

浏览 9提问于2020-09-18得票数 0

1回答

PostgreSQL垂直分区和可插拔存储引擎

postgresql、columnstore

PostgreSQL传统上以基于行的格式存储数据，但是其他几个使用垂直/列存储和矢量化执行的DBMS已经声称获得了显着的性能提升。同样，内存中的存储引擎也是如此。是否有一些扩展或支持，如可插拔存储引擎，允许用户更改其PostgreSQL以使用这些功能？

浏览 0提问于2018-12-12得票数 0

1回答

如何为联接引擎创建复制表

clickhouse

集群上有复制的碎片，由于无法创建“ReplicatedJoin”引擎表，所以我在联接引擎本地表(Join_local)上创建了分布式引擎表(Join_dist)。在通过代理将数据插入本地表后，我执行以下查询:从join_dist中选择count(1)，并发现其结果大约为实际值的一半。我认为这个查询只收集了集群的一半碎片结果。我怎么才能解决这个问题？

浏览 4提问于2021-12-21得票数 0

回答已采纳

1回答

数据分析-流处理(Storm)和复杂事件处理

apache-storm、complex-event-processing、esper、siddhi、stream-processing

我已经找到了像Esper，Siddhi，Sase+这样的CEP引擎，但我正在寻找一些专门在Apache-Storm上工作的东西。是否有任何CEP引擎可以完美地调整Storm，如果是的话，引擎的内部架构是什么(例如在一个螺栓或其他东西上工作).Any信息是最受欢迎的。

浏览 0提问于2016-09-07得票数 1

1回答

CS实验中不确定性的量化

statistics、word2vec、non-deterministic、dependency-parsing

更具体地说，我正在研究将分布式语义模型的超参数用作统计依赖解析器中的特征时的效果。我使用的是word2vec，一个基于非确定性神经网络的单词嵌入软件。为了能够验证我的结果，我必须量化我的模型中的非确定性程度。89.5, 89.7, 89.4, 89.5, 89.9 我如何确定我的系统的“不确定性”，并将其作为接受或丢弃未来实验结果的基础？

浏览 13提问于2017-02-26得票数 0

回答已采纳

1回答

如何在jvm之间分发代码

java、scala、jvm、distributed-computing

一些分布式计算引擎，如Spark或Flink，能够在计算机和jvm之间分发代码，例如(在scala中使用spark)： sc.parallelize(1 to 10).map(i => i+1).collect在这里，i => i+1在所有worker上被序列化、发送和执行。另外，如果有人能给我指出一些现有的分布式计算框架(如Spark/Flink )中与此问题相关的源代码(类)，我将不胜感激

浏览 4提问于2018-04-03得票数 2

1回答

Sun Grid Engine上的Python MapReduce

python、mapreduce、distributed-computing、sungridengine

我对分布式计算比较陌生，所以如果我误解了这里的一些基本概念，请原谅。我正在寻找(最好是)基于Python的Hadoop的替代方案，以便在使用基于SGE的网格引擎的集群上通过MapReduce处理大型数据集。网格引擎的OpenGrid或Sun )。我很幸运地用运行了基本的分布式作业，但我真的很想要一个功能更丰富的框架来运行我的作业。我读过像和这样的工具，这两个工具似乎都提供了真正的映射-排序-简化作业处理，但它们似乎没有对SGE的任何明显支持。你能在网格引擎上执行Map-Sort-Redu

浏览 0提问于2014-01-04得票数 2

1回答