所谓一致，就是一个任意处理环节的输出，都可以作为任意处理环节的输入。 可组合的数据变换：对应单道组装工序，定义了对数据进行变换的一个原子操作。通过组合各种原子操作，可以具有强大的表达力。...Unix 管道 Unix 管道是一项非常伟大的发明，体现了 Unix 的一贯哲学： 程序应该只关注一个目标，并尽可能把它做好。让程序能够互相协同工作。...MapReduce 算法主要分为三个阶段： Map：在不同机器上并行的对每个数据分区执行用户定义的 map() → List 函数。...一方面，它对外提供强大的声明式查询语言——SQL，兼顾了灵活性和易用性。另一方面，他对内使用紧凑、索引友好的存储方式，可以支撑高效的数据查询需求。...在 SQL 模型中，这是一种由行列组成的、强模式的二维表。所谓强模式，可以在逻辑上理解为表格中每个单元所存储的数据必须要符合该列“表头”的类型定义。
Pipeline 是一组插件，让 jenkins 可以实现持续交付管道的落地和实施。持续交付管道是将软件从版本控制阶段到交付给用户/客户的完整过程的自动化表现。...【Sections，Directives，Steps，赋值】等几大类 声明式核心概念 1.pipeline：声明其内容为一个声明式的pipeline脚本； 2.agent：执行节点（job运行的slave...参数： -- any：可以在任意agent上执行pipeline -- none：pipeline将不分配全局agent，每个stage分配自己的agent -- label：指定运行节点的Label...-- node：自定义运行节点配置 -指定label -指定customWorkspace -- docker：控制目标节点上的docker运行相关内容 代码示例 # 指定运行节点为slave...在parallel块内，我们定义了三个分支来执行测试。分支的名称是任意的，它们将被用作日志输出。每个分支都有自己的命令来执行测试。 缓存依赖项 使用缓存可以避免在每个阶段中重新下载依赖项。
控制并行性 有时，你可能想限制 Parallel-Webpack 可用的 CPU 核心数量。在这种情况下，你可以使用 parallel-webpack -p=2 命令指定可用的 CPU 核心数量。...你也可以在文档中找到更多有关信息。 将应用程序拆分成微前端 ---- 假设考虑传统的单体前端系统，它们中的大部分是只有一个构建管道和一个发布管道。...因此，如果有一个错误修复或新功能更新，就有可能破坏 CI/CD 管道中的整个构建阶段。...组件驱动型 CI：Ripple CI ---- 组件驱动型 CI 是指只在修改过的组件和它们的所有依赖关系（即受影响的组件）上运行的 CI，它不把整个项目作为一个单独实体。...我们发现了这个问题，特别是在管道中耗费更多时间，因为它们每次运行都会安装节点模块。 NPM 缓存是一种简单的缓存机制，我们可以在构建管道中使用，以避免每次都运行 npm 安装。
reuseNode 一个布尔值，默认为false。如果为true，则在同一工作空间中，而不是完全在新节点上运行Pipeline顶层指定的节点上的容器。...实际上，管道完成的所有实际工作都将包含在一个或多个stage指令中。...steps { echo 'Deploying' } } } } 3.12、parallel 声明性管道中的阶段可能有一个...parallel部分，其中包含要并行运行的嵌套阶段的列表。...stash步骤可以将一些文件保存起来，以便被同一次构建的其他步骤或阶段使用。如果整个pipeline的所有阶段在同一台机器上执行，则stash步骤是多余的。
在数据并行中，每批输入的训练数据都在数据并行的 worker 之间进行平分。反向传播之后，我们需要进行通信来规约梯度，以保证优化器在各个 worker 上可以得到相同的更新。...当与数据并行相结合时，这让 4096 张 GPU 上的总有效 batch size 为 4096，并依然可以达到 90％ 的流水线效率。 但是数据并行性会带来怎样的计算效率呢？...请注意，通过使用跨节点流水线并行性，我们就可以让流水线每个阶段的数据并行节点之间的通信独立发生并与其他流水线阶段并行。...由于流水线阶段中的每个节点都可以与其对应的数据并行节点并行通信，因此有效的通信带宽与流水线阶段数量成正比。设置 64 个流水线并行级之后，有效带宽将是往返于单个节点的带宽的 64 倍。...当一个模型不适合设备内存时，模型并行性（MP）和流水线并行性（PP）分别以垂直和水平方式在进程之间分割模型。 PP在层之间水平拆分一个模型，在不同设备上运行不同的分区，并使用微批处理隐藏管道气泡。
一方面，MapReduce 容错性非常好，你可以使用该模型，在工作线程很不稳定的多租户系统上处理几乎任意尺度的数据（尽管非常慢）。...然而由 Unix 管道缀连起来的命令却能够并行运行，只要一个任务开始产生输出，下一个任务就可以开始消费处理。...数据传输优化：由于所有 join 和依赖等数据拓扑是显式声明的，调度器可以事先知道哪些数据在哪里被需要。因此可以尽可能地做局部性优化（locality optimization）。...由于算子是 map 和 reduce 的泛化，同样处理逻辑的代码，仅简单调整下配置，便可以无缝的跑在两种数据流引擎上： 基于 MapReduce 的数据流引擎（如 Pig，Hive 或者 Cascading...容错 将所有中间状态持久化到分布式文件系统中的一个好处是——持久性（durable），这会使得 MapReduce 的容错方式变得非常简单：如果某个任务挂了，仅需要在其他机器上重新启动，并从文件系统中读取相同的输入即可
可能出现：在继续进行管道运行之前，管道可以选择停止并等待人员输入或批准。 复杂场景：管道支持复杂的实际CD需求，包括分叉/连接，循环和并行执行工作的能力。...其中关键语法异同如下： pipeline 是声明性管道特定语法，它定义了一个包含执行整个管道的所有内容和指令的“块”。...agent 是声明式管道特定的语法，它指示Jenkins为整个管道分配执行程序（在节点上）和工作空间。 stage是描述此Pipeline阶段的语法块 。...steps是声明式管道特定语法，用于描述要在此中运行的步骤stage。...node是脚本化的管道特定语法，指示Jenkins在任何可用的代理/节点上执行此管道（以及其中包含的任何阶段）。这与agent声明式管道特定语法中的效果相同。
另外通过CI 持续集成部署代码也不靠谱，会出现和上面相同问题，例如第一个进程用 scp 复制 jar 包到远程主机，还未传输完成，第二个进程便做同样的操作。...还有 第一个进程重启 tomcat ，tomcat 还未停止退出，第二个请求便发出。最终导致 tomcat 崩溃。 以上的特性，你敢在生产环境上使用吗？...我们就先从监控说起把，你很发现很多 DevOps 的文章中，不会涉及到监控，但是这是运维的重中之重。 每个企业都意识到监控工作的重要性，但80%企业的监控工作仍然处在监控的初级阶段。...我认为高级阶段是监控与灾备系统打通融合一体。 除此之外监控与开发密切相关，在开发阶段需要为监控数据采集做铺垫，每开发一个新功能就要想到未来这个功能是否需要监控，怎样监控。...你可以通过日志形式或者管道，再或者Socket将程序的运行状态提供给监控采集程序。 总结 好的监控的能让你对系统了如指掌，做到心里有数。有数据才好说话。
只有终端操作iterator() 和 spliterator() 不是;这些都是作为一个“逃生舱口”提供的，以便在现有操作不足以完成任务的情况下启用任意客户控制的管道遍历(个人理解就是如果流不足以提供处理可以让你自行遍历处理...) 延迟处理流可以显著提高效率; 在像上面的filer-map-sum例子这样的管道中，过滤、映射和求和可以被融合到数据的单个传递中，并且具有最小的中间状态。...除非另有说明，这些参数必须是非空的。 一个流应该只运行一次（调用中间操作或结束操作）。这就排除了比如“forked”流，在这些流中，相同的源提供两个或更多的管道，或者同一流的多个遍历。...（如果流确实需要关闭，它可以在try-with-resources语句中声明为资源。） 流管道可以按顺序或并行执行 ,这种执行模式是流的属性。...它不仅是一个“更抽象的”——它在流上作为一个整体而不是单独的元素来运行——而且一个适当构造的reduce操作本质上是可并行的，只要用于处理元素的函数（s）是结合的和无状态的。
Shuffle阶段的数据压缩机制了解吗 在shuffle阶段，可以看到数据通过大量的拷贝，从map阶段输出的数据，都要通过网络拷贝，发送到reduce阶段，这一过程中，涉及到大量的网络IO，如果数据能够进行压缩...调度器根据容量、队列等限制条件，将系统中的资源分配给正在运行的应用程序，在保证容量、公平性和服务等级的前提下，优化集群资源利用率，让所有的资源都被充分利用应用程序管理器负责管理整个系统中的所有的应用程序...它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让 RDD 中的数据可以被并行操作（分布式数据集） 比如有个 RDD 有 90W 数据，3 个 partition，则每个分区上有 30W...RDD 通常通过 Hadoop 上的文件，即 HDFS 或者 HIVE 表来创建，还可以通过应用程序中的集合来创建；RDD 最重要的特性就是容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...如何处理生产环境中的数据倾斜问题 1. flink数据倾斜的表现： 任务节点频繁出现反压，增加并行度也不能解决问题； 部分节点出现OOM异常，是因为大量的数据集中在某个节点上，导致该节点内存被爆，任务失败重启
答：主要好处: TensorFlow可以自动计算你的梯度(使用反向模式autodiff)。 TensorFlow可以在不同的线程中并行地运行并行操作。...它使得在不同的设备上运行相同的模型变得更加容易。 它简化了检查——例如，在TensorBoard中查看模型。 主要缺点: 这使得学习门槛更加陡峭。 它使逐步调试更加困难。...如果它们没有副作用，那么两个语句将返回相同的结果，但是第二个语句将比第一个语句的速度更快。 您能在同一个会话中运行两个计算图吗?...如何将一个变量设置为您想要的任何值(在执行阶段)? 在构造计算图时，可以指定一个变量的初始值，当在执行阶段运行变量的初始化器时，它将被初始化。...，与任意数量的变量有关。
5) Bolt 在拓扑中所有的计算逻辑都是在Bolt中实现的。一个Bolt可以处理任意数量的输入流，产生任意数量新的输出流。Bolt可以做函数处理，过滤，流的合并，聚合，存储到数据库等操作。...，这样保证同一个Bolt的每个任务都能够得到相同数量的元组。...集群上任务（task）的调度由一个Master节点来负责。这台机器上运行的Nimbus进程负责任务的调度。另外一个进程是Storm UI，可以界面上查看集群和所有的拓扑的运行状态。...2) 从节点（Supervisor） Storm集群上有多个从节点，他们从Nimbus上下载拓扑的代码，然后去真正执行。Slave上的Supervisor进程是用来监督和管理实际运行业务代码的进程。...在Storm 0.9之后，又多了一个进程Logviewer,可以用Storm UI来查看Slave节点上的log文件。
e.getAttribute(propName)和 e.propName 有什么区别和联系 e.getAttribute()，是标准 DOM 操作文档元素属性的方法，具有通用性可在任意文档上使用，返回元素在源文件中设置的属性...在解析 HTML 生成 DOM 过程中，js 文件的下载是并行的，不需要 DOM 处理到 script 节点。因此，script 的位置不影响首屏显示的开始时间。...按照 W3C 标准的事件：首是进入捕获阶段，直到达到目标元素，再进入冒泡阶段 事件执行次数（DOM2-addEventListener）：元素上绑定事件的个数 注意 1：前提是事件被确实触发 注意 2：...引用计数的策略是跟踪记录每个值被使用的次数，当声明了一个 变量并将一个引用类型赋值给该变量的时候这个值的引用次数就加 1，如果该变量的值变成了另外一个，则这个值得引用次数减 1，当这个值的引用次数变为...0 的时 候，说明没有变量在使用，这个值没法被访问了，因此可以将其占用的空间回收，这样垃圾回收器会在运行的时候清理掉引用次数为 0 的值占用的空间 参考链接 内存管理-MDN 用过哪些设计模式？
算着色器是一个完全用于计算任意信息的 着色器阶段(Stage) 。虽然它可以渲染，但它通常用于与绘制三角形和像素无关的任务。 概述 计算着色器与其他着色器阶段的操作不同。...因此，计算着色器不应该依赖于处理单个组的顺序。 不要认为单个工作组与单个计算着色器调用相同; 有一个原因叫做“组”。 在单个工作组中，可能会有许多计算着色器调用。...不同工作组中的调用（在同一计算着色器调度中）无法有效地进行通信。 不是没有潜在的死锁系统。 调度 Dispatch 计算着色器不是常规渲染管道的一部分。...对可调度工作组的数量有限制 。 对于来自存储在缓冲区对象信息的工作组计数，可以执行调度操作。...这些变量的值在工作组中的所有调用之间共享。 不能将任何不透明类型声明为共享，但聚合（数组和结构）都可以。 在工作组开始时，这些值未初始化。
eBay 运行着数百个基于 Tess 的 Kubernetes 集群，应用程序可以在任意数量的集群及集群的任意组合上运行。应用程序所有者可以选择将他们的应用程序指标与框架级工具中提供的指标放在一起。...每个 Pod 都有一个 CPU 和 1GB 的内存用于处理该节点上暴露的所有指标。当 Metricbeat 启动时，它向 API 服务器请求该集群上的所有命名空间以及运行它的节点上部署的 Pod。...一个有 3000 个节点的大型 Kubernetes 集群有多达 30 个实例，CPU 和内存的数量也更多，与作为节点上的守护进程相比，这让它能够抓取的端点多许多。...为了方便动态地重新加载管道，我们提出了一个“filereloadreceiver”，它可以查看一个包含“局部管道”描述文件的目录，这些局部管道可以插入到收集器的整个管道中。...一个权宜之计是编写一个比较脚本，可以使用 Metricbeat 和 OpenTelemetry Collector 抓取端点，将它们采集到指标存储中，并比较指标名称和标签，以确保抓取的内容彼此相同。
groovy 3.DO：所有工作都在一个阶段 管道中的任何非设置工作都应在阶段块内进行。阶段是管道的逻辑分段。将工作分为几个阶段，可以将您的管道分成不同的工作部分。...任何实质性工作，例如从Git服务器克隆代码或编译Java应用程序，都应利用Jenkins分布式构建功能并运行代理节点。...在CloudBees博客上阅读有关并行测试执行的更多信息 。 6.DO：在并行步骤中获取节点 管道中的并行性的主要好处之一是：做更多的实质性工作（请参阅最佳实践4）！...通常，您应该争取在管道的并行分支中获取一个节点。...之前，存档是在管道中的节点或阶段之间共享文件的最佳方法。
这篇paper应该还没有中会议，处于openreview阶段。 从题目可以看出这是一个专注于提升LLM长文本训练长度的工作。 0x1....在现代加速器中，这可以通过将注意力计算 kernel 放置在主 GPU Stream中，而将 P2P 通信 kernel 放置在另一个 Stream 中来实现，其中它们可以并行运行（赵等，2023）。...；（2）分组查询注意力（GQA）模型，其中key和value的头数少于query头的数量；（3）头数任意的模型，即头数不必是并行度的倍数。...我们注意到，我们的方法在较短序列上，如跨节点的每GPU 4K设置中，并没有实现更好的性能。这是因为通信占据了训练运行时间的主导地位，我们的重叠技术作用有限。...总的来说，我们可以在跨节点设置上观察到高达1.52倍的加速，与同一设置下的MHA实验结果相比，额外增加了八个百分点的提升。
例如，数据库、Hadoop等等 在所有情况下，读取器将写入一个命名流，而写入器将从相同的命名流接收数据。这个流的最简单的工作方式是在单个线程、单个进程和单个节点上运行所有内容。...这种拓扑的自然扩展是在单独的节点上运行读取器和写入器线程，并且流跨越两个位置。 在单独的节点上运行读取器和写入器线程 这样可以确保处理器的充分利用，但消除了将共享内存用于流实现的可能性。...毕竟，任意分区可能导致时序问题和数据不一致，因为两个异步运行的写入器可能会导致乱序事件。 在单个节点和进程内，我们可以通过从同一流中运行多个写入器线程来实现并行。...还应该有可能将两种并行机制结合在一起，以使多个线程在多个节点上运行，以充分利用可用的CPU内核。可能的并行度将在很大程度上取决于数据的性质以及对连续一致性的要求。...流处理平台需要原子地处理任意复杂的数据管道的部署（即整个管道已部署或什么都不部署），在分区、并行性、资源使用和其他指标的基础上采用明智的默认流实现，同时仍然允许用户指定特定的行为来优化生产环境中的流。
一个重要的区别是：在 Go 中，类型的代码和绑定在它上面的方法的代码可以不放置在一起，它们可以存在在不同的源文件， 唯一的要求是：它们必须是同一个包的。...：（可以理解为线程/也可以理解为进程），在一个Golang程 序的主线程上可以起多个协程。...空接口可以存储任意类型的变量，那我们如何知道这个空接口保存数据的类型是什么？ 值是什么呢？ 可以使用类型断言 可以使用反射实现，也就是在程序运行时动态的获取一个变量的类型信息和值信息。...在软件工程中，代码可读性也是一个非常重要的指标。 Go 语言作为一门静态语言，编码过程中，编译器能提前发现一些类型错误，但是对于反射代码是无能为力的。...为了代码好看、易读、提高开发效率，补足与动态语言之间的一些差别 反射的弊端： 1. 与反射相关的代码，经常是难以阅读的。在软件工程中，代码可读性也是一个非常重要的指标。 2.
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