etcd 使用 raft 协议保证各个节点之间的状态一致。根据 raft 算法原理,节点数目越多,会降低集群的写性能。这是因为每一次写操作,需要集群中大多数节点将日志落盘成功后,Leader 节点才能将修改内部状态机,并返回将结果返回给客户端。但是根据 etcd 分布式数据冗余策略,集群节点越多,容错能力(Failure Tolerance)越强。所以关于集群大小的优化,其实就是容错和写性能的一个平衡。
我们在包含一个空节点的集群内创建名为 users 的索引,为了演示目的,我们将分配 3 个主分片和一份副本(每个主分片拥有一个副本分片)
论文:https://arxiv.org/pdf/2009.00142.pdf 代码:https://github.com/snap-stanford/distance-encoding
作为腾讯唯一的时序数据库,CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务(微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等)。
当前业界有很多分布式一致性复制协议,比如Paxos,Zab,Viewstamped Replication等,其中Lamport提出的Paxos被认为是分布式一致性复制协议的根本,其他的一致性复制协议都是其变种。但是Paxos论文中只给出了单个提案的过程,并没有给出复制状态机中需要的MultiPaxos的相关细节描述。
越来越多的系统利用 CPU 和硬件加速器的组合来支持要求低延迟的任务和高吞吐量的并行计算。这类负载包括电信、科学计算、机器学习、金融服务和数据分析等。此类混合系统需要有高性能环境支持。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时,这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件,以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
PCL(PointCloudLibrary)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、MacOSX、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用 。
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:识透CPU管理,其中提及拓扑管理,本文将对此进行深入剖析,拓扑管理在Kubernetes 1.18时提升为Beta。TopologyManager功能可实现CPU、内存和外围设备(例如SR-IOV和GPU)的NUMA对齐,从而满足低延迟需求。
在进行数据压缩时,哈夫曼编码经常被用来进行无损压缩。哈夫曼编码是一种可变长度编码,通过将出现频率高的字符用较短的编码表示,从而减少压缩后的数据大小。而哈夫曼树就是用来生成哈夫曼编码的数据结构。
rancher2.5.x发布,除了新的feature外,更加简洁,体验/研究/熟悉一下,方便后续的落地使用。感觉:太爽了
Towards understanding retrosynthesis by energy-based models 论文摘要:
最简单的图是单节点的,一个记录,记录了一些属性。一个节点可以从单属性开始,成长为成千上亿,虽然会有一点点麻烦。从某种意义上讲,将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。
https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/create/table/
本文介绍了一种Java反射机制,可以在不修改代码的情况下提高代码的运行速度。作者通过在Java类中添加一个简单的缓存方法,并使用Lambda表达式来调用方法,从而实现了在不修改原始代码的情况下,将反射机制应用于Java类,并实现了代码的运行速度提升。
Nuke 13 for mac的强大合成功能,再加上Hiero的多轨道剪辑时间线,让您可以完成素材整合、审查、剪辑,甚至从时间线上就创建和渲染合成。 Nuke为总监和艺术家们提供了更多创意控制。
你是否曾经想尝试使用K3s的高可用模式?但是苦于没有3个“备用节点”,或者没有设置相同数量的虚拟机所需的时间?那么k3d这个方案也许你十分需要噢!
在数据库系统中,提高性能的最有效方法之一是避免执行不必要的工作,例如网络传输和从磁盘读取数据。Apache Kudu实现此目的的方法之一是通过使用扫描器支持列谓词。将列谓词过滤器下推到Kudu可以通过跳过读取已过滤行的列值并减少客户端(例如分布式查询引擎Apache Impala和Kudu)之间的网络IO来优化执行。有关详细信息,请参见Impala中有关运行时筛选的文档。
论文:arxiv.org/abs/2403.01121 代码:github.com/HKUDS/OpenGraph 港大数据智能实验室主页: sites.google.com/view/chaoh
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.00335.pdf
数组去重 双FOR循环 for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) { let item = arr[i] for (let j = i + 1; j < arr.length; j++){ if(item === arr[j]){ // 用最后一项替代当前项 arr[i] = arr[arr.length - 1] // 最后一项删掉 arr.length-- // 下一轮还和这一项比
当我们需要根据现有的理论知识,采用MATLAB等软件对有限元计算结果进行处理时,可以采用Python提取ABAQUS数据。在采用Python对ABAQUS结果提取之前,首先我们要了解ABAQUS odb文件结构。
近年来,图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能,使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文介绍了图神经网络的基本原理,以及两种高级的算法,DeepWalk和GraphSage。
今天介绍的是由北京邮电大学、昆士兰大学等高校机构共同发表在WSDM 2023会议上的一篇论文:
可扩展的标记语言,是以简单文本格式存储数据的方式。可用于序列化反序列化(序列化是通过将对象转换为字节流,从而存储对象或将对象传输到内存,数据库或文件的过程。主要用途是保存对象的状态,包括对象的数据,以便能够在需要是重建对象。反向过程称为 反序列化。)
可以把各个f单独拎出来测试,组合起来肯定没有问题,从理论上确定了组件质量是可靠的,组合出来的整个应用的UI也是可靠的
本次更新移除了一些不太推荐的功能,请管理员及时关注,如果希望能恢复的旧的形态,可以按照下面的提示操作。
TLDR: 港大发布通用图基座模型OpenGraph,巧妙地从大语言模型(LLM)中蒸馏零样本以增强图泛化能力。
点云语义分割在许多与点云相关的应用程序中具有重要作用,特别是对于机载激光点云,精确的注释可大大扩展其在各种应用中的用途。然而,受限于传感器噪声、复杂的对象结构、不完整的点和不均匀的点密度,准确而有效的语义分割仍是一项艰巨的任务。因此,提出了一种结合局部与全局特征的机载激光点云语义分割网络。
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
本文链接: [https://blog.openacid.com/algo/quorum/]
5 为什么需要Elasticsearch ---- 为什么是Elasticsearch es是一种在分布式环境中快速、可扩展的搜索和分析引擎。它建立在Apache Lucene上。Lucene定义如下 Apache Lucene是一种高性能、全功能的完全用java写的广西搜索引擎库。它是一种几乎适合于任何需要全文搜索,特别是跨平台的应用程序的技术 Elasticseaarch通过提供强大的RESTful API隐藏了Lucene背后的复杂性,使得查询索引数据更容易,并使其适用于任何编程语言。Elastics
对 Raft 有所了解的同学都知道,Raft 一般会使用奇数个节点,比如 3、5、7 等等。这是因为 Raft 是 一种基于多节点投票选举机制的共识算法,通俗地说,只有超过半数节点在线才能提供服务。这里超过半数的意思是 N/2+1(而不是N/2)。举例来说,3 节点集群需要 2 个以上节点在线,5 节点集群需要 3 个以上节点在线,等等。对于偶数节点的集群,2 节点集群需要 2 节点同时在线,4 节点集群需要 3 节点在线,以此类推。实际上不只是 Raft,所有基于 Quorum 的共识算法大体上都是这么个情况,例如 Paxos,ZooKeeper 什么的,本文仅以 Raft 为例讨论。
Windows服务器故障转移集群(Windows Server Failover Cluster,简称WSFC)使用仲裁投票(Quorum Voting)决定集群的健康状况,或使故障自动转移,或使集群离线。当集群中的节点发生故障时,会由其他节点接手继续提供服务,不过,当节点之间通信出现问题,或大多数节点发生故障时,集群就会停止服务。可是集群可以容忍多少个结点发生故障呢?这要由仲裁配置(Quorum Configuration)决定,仲裁配置使用多数(Majority)原则,只要集群中健康运行的节点数量达到仲裁规定的数量(多数结点投赞成票),集群就会继续提供服务,否则集群就停止提供服务。在停止提供服务期间,正常节点持续监控故障节点是否恢复正常,一旦正常节点的数量恢复到仲裁规定的数量,集群就恢复正常,继续提供服务。仲裁投票默认是启用的(Cluster Manged Voting:Enable)。
XPath(XML Path Language)是一种用于在 XML 文档中定位和选择节点的语言。XPath的选择功能非常强大,可以通过简单的路径选择语法,选取文档中的任意节点或节点集。学会XPath,可以轻松抓取网页数据,提高数据获取效率。
迪杰斯特拉算法是一种用于解决带权有向图中单源最短路径问题的算法。该算法由荷兰计算机科学家艾兹格·迪杰斯特拉于1956年提出。它通过逐步迭代,找到从源节点到其他所有节点的最短路径。
它的最小生成树是什么样子呢?下图绿色加粗的边可以把所有顶点连接起来,又保证了边的权值之和最小:
在图论的上下文中,图是一种结构化数据类型,具有节点(nodes)(保存信息的实体)和边缘(edges)(连接节点的连接,也可以保存信息)。
随着业务规模的扩大,一台机器的Docker已经无法满足我们的要求,为了保证性能和高可用,Docker提供了一种叫Swarm的解决方案。 他可以跨多个Docker主机来部署容器,具有完备的安全机制、内置负载均衡器;支持扩缩容、升级和回滚。 这次让我们用Swarm来部署一个2节点集群,并使用其负载均衡特性部署一个2副本Web应用。 何谓Swarm? 一个Swarm集群由一个或多个Docker节点组成。这些节点可以是物理机、虚拟机等。只要保证节点之间的网络通畅即可。Docker Swarm的结构如下:
近来,图神经网络(GNN)在各个领域广受关注,比如社交网络,知识图谱,推荐系统以及生命科学。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能使得与图分析相关的研究领域取得了突破。 本文旨在介绍图形神经网络的基础知识两种较高级的算法,DeepWalk和GraphSage。
indexSort能通过预排序有效避免全局扫描,提前中断查询,提升查询性能,对于查询时按照某列排序(注意不适合相关性排序)的场景非常适合。
我们在包含一个节点的集群中创建名为users的索引,为了演示目的,我们将为该索引分配3个主分片和一个副本(每个主分片拥有一个副本分片):
用户在腾讯云上自建的 ES 集群或者在其它云厂商购买的 ES 集群,如果要迁移至腾讯云 ES(适用于大部分普通索引迁移),用户可以根据自己的业务需要选择合适的迁移方案。如果业务可以停服或者可以暂停写操作,可以使用以下几种方式进行数据迁移:
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