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数据系统的未来------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记17

批处理和流处理 批处理和流处理的输出的都是派生的数据集，如搜索索引、物化视图、向用户显示的建议等。...Lambda体系结构建议并行运行两个不同的系统：一个批处理系统，如MapReduce和一个单独的流处理系统，如Storm。...但是Lambda架构也存在一些实际的问题： 必须保持流处理与批处理具有相同的逻辑。 由于流处理和批处理都产生单独的输出，进行数据合并的逻辑可能会相对复杂。...如果用户运行缓慢或失败，事件日志可以缓冲消息，允许生产者和其他任何用户继续不受影响地运行。相比之下，分布式事务往往会将本地故障升级为大规模故障。...例如，大规模存储系统如HDFS和Amazon S3并不完全相信磁盘：他们运行的后台进程的不断对比检查文件，和其他副本进行比较，并进行修复。

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Unity性能调优手册7：渲染优化，DrawCall，剔除，Shader，LOD，TextureStreaming

Unity有几个功能可以减少绘制调用的数量。 Dynamic batching 动态批处理是在运行时对动态对象进行批处理的特性。...静态批处理与动态批处理的不同之处在于，它不涉及运行时的顶点转换处理，因此可以在较低的负载下执行。但是，需要注意的是，存储批处理组合的网格信息会消耗大量内存。...兼容，必须满足以下两个条件 1.在单个CBUFFER中定义每个对象的内置属性，称为UnityPerDraw 2.在单个CBUFFER中定义每个材质的属性，称为UnityPerMaterial 对于...SpriteAtlas通过将多个精灵组合到单个纹理中来减少绘图调用 要创建SpriteAtlas，首先进入包管理器并点击2D Sprite，必须首先从包管理器安装到项目中 安装完成后，右键单击Project...要指定将被制作成图集的精灵，请转到SpriteAtlas检查器并选择SpriteAtlas检查器的“打包对象”项来指定精灵或包含精灵的文件夹。 使用上述设置，精灵将在构建和播放过程中被打包。

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【Spring云原生】Spring Batch：海量数据高并发任务处理！数据处理纵享新丝滑！事务管理机制+并行处理+实例应用讲解

可以配置事务边界，使每个步骤或任务块在单独的事务中执行，保证了作业的可靠性。 监控和错误处理：Spring Batch提供了全面的监控和错误处理机制。...安装和配置Spring Batch 首先，确保你的Java开发环境已经安装并配置好。然后，可以使用Maven或Gradle等构建工具来添加Spring Batch的依赖项到你的项目中。...详细的安装和配置可以参考Spring Batch的官方文档。 2. 创建第一个批处理作业 在Spring Batch中，一个批处理作业由一个或多个步骤组成，每个步骤又由一个或多个任务块组成。...此外，您还可以为每个步骤配置错误处理器，以定制化处理错误项的逻辑。例如，可以使用SkipListener来处理跳过的项，使用RetryListener来处理重试的项。...可以配置事务边界，确保每个步骤或任务块在独立的事务中执行。 错误处理和日志记录：合理处理错误和异常情况是批处理作业的重要部分。

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Hadoop之上的模型训练 - CDSW1.4新功能模块

3.概念 ---- 实验这个术语是指非交互式的批处理执行脚本，包括输入参数，项目文件和输出的版本管理。批处理实验与特定项目（很像会话或作业）相关联，并且没有调度概念，它们在创建时运行。...为了支持项目文件的版本控制并保留运行级工件和元数据，每个实验都在一个隔离的容器中执行。 ?...实验的生命周期 3.1.启动实验 ---- 从项目中选择一个脚本，它会作为实验的一部分运行，同时选择运行实验所需的资源包括CPU/内存。默认情况下，系统会根据脚本选择引擎内核。...你可以在单个运行的Session选项卡中查看正在执行的进度。 你还可以转到项目Overview > Experiments页面，查看该项目中启动的所有实验及其当前状态。...一般来说，任何大于50MB的项目文件（代码，生成的模型工件，依赖项等）都必须是项目的.gitignore文件的一部分，以便它们不包含在实验构建的快照中。 3.无法删除实验。

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ApacheHudi常见问题汇总

尽管以批处理方式重新计算所有输出可能会更简单，但这很浪费并且耗费昂贵的资源。Hudi具有以流方式编写相同批处理管道的能力，每隔几分钟运行一次。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...更新现有的行将导致：a）写入从以前通过压缩（Compaction）生成的基础parquet文件对应的日志/增量文件更新；或b）在未进行压缩的情况下写入日志/增量文件的更新。...如何为工作负载选择存储类型 Hudi的主要目标是提供更新功能，该功能比重写整个表或分区要快几个数量级。...如果满足以下条件，则选择写时复制（COW）存储： 寻找一种简单的替换现有的parquet表的方法，而无需实时数据。 当前的工作流是重写整个表/分区以处理更新，而每个分区中实际上只有几个文件发生更改。

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基于Flink打造实时计算平台为企业赋能

由于需要预先启动一个Flink集群，即便没有任务运行，这部分物理集群资源也不能被回收； Per-Job模式：为每个任务单独启动一个集群，每个任务独立运行，物理集群资源可以根据任务数量按需申请。...这两种方式各有优缺点，一般而言，如果式以频繁提交的短期任务，如批处理为主，则适合Session模式，如果以长期运行的流式任务为主，则适合用Per-Job模式。...任务编排 对于单个任务或者流式任务的编排，主要就是每个任务的优先级问题，一般直接使用Yarn的调度功能就够了。Yarn内置了三种调度器，并且支持优先级分数的设置与优先级ACL，一般需求都能满足。 ?...由于flink任务的运行过程是先在客户端编译成JobGraph，再提交到Flink集群运行，所以每个任务的日志包括客户端的提交日志与任务在集群上的运行日志。...如进行如下设置可以将flink客户端INFO级别的日志输出到控制台与文件中。

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自动化测试之Windows计划定时任务命令schtasks及语法

变量：(记住如果是在批处理中使用for命令时，变量前的%需改为%%)这个变量名是由单个字母组成且区分大小写（原帮助是这么说的，实际运用中用单个数字作为变量名试过证明也可行），如%B和%b代表的是不同的变量...，是指当前路径下的目录树，如果省略了路径则特指当前目录，而之后的in (集)则相当于与前面每个目录相配的文件集 这里按in(集)中有无通配符分两种情况 1) in(集)中没有通配符 指定的是单个文件或列举的具体文件...而后面每个循环中echo. > %i相当于创建一个仅有一空行的文本文件，整体效果是在当前目录下包括子录，每个目录中建一个abc.txt。...这种里面的do命令将处理前面 /r指定的目录系列里每个含有in(集)中文件的项，而不去理会不含有相配文件的那些目录 例4： @echo off rem 删除C盘中所有*.chk的文件 for /r c...) do md d:\aa %%i pause 注：在行首，单个冒号:接一名称，是标号行，对应于批处理中go后指向的位置，而双冒号::一般是用来作注释用，注释在批处理中可以用rem加空格来表达，二者稍有不同

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消息批处理端口说明

该端口也可根据设置做批处理操作，比如在Advanced Settings栏目中的设置： （1）Correlation Id 头 在“Correlation Id 头”处填写设置参数，端口会找到输入文件与参数值相同的...任何超过此数量的消息都将等到下一个发送间隔。例如，如果将其设置为 5，并且七个消息到达 “发送” 文件夹，则端口会创建一个包含五个消息的批处理组，并将最后两个消息添加到下一个的批处理组中。...例如，如果将此设置为 5，并且三个消息到达“发送”文件夹，则端口将不会将这三个消息创建批处理组（即使经过了指定的发送间隔），直到至少额外两个消息到达，才会进行处理。...三、Batch Split 端口 Batch Split端口可用于传输带附件的文件的项目中，使用该端口可以将接收的交易伙伴的附件以及报文分为单个的文件。...当拆分批处理组时，Batch Split端口会根据批处理组 MessageId 为标头生成一个值，然后将相同的标头和值分配给每个单独的消息。

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MapReduce与批处理------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记14

MapReduce作业需要读、写文件的分布式文件系统。如：HDFS，GFS，GlusterFS，Amazon S3 等等。之后我们使用HDFS作为运行环境，但这些原则适用于任何的分布式存储系统。...下图展示了一个MapReduce作业的工作流程，作业的输入是HDFS的一个目录，目录内每个文件块作为一个单独的分区，由一个单独的Map任务处理，每个输入文件的大小通常是数百兆字节（取决于HDFS的块大小...如果需要执行全文搜索一组文件中，通过批处理过程是一个非常有效的方法：由每个Map任务对数据分区，之后每个Reducer建立分区索引，将索引文件写入到分布式文件系统。...因为通过关键字查询搜索索引是只读操作，这些索引文件在创建后是不可变的。...(如果只是少量文件的变化，则不适用批处理任务进行处理) 批处理的作业的将输入视为不可变且避免副作用（如向外部数据库写入），不仅实现了良好的性能，而且变得更容易维护。

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logstash与filebeat组件的使用

,geoip 等Outputs：用于数据输出，常见的插件如 elastcisearch，file, graphite, statsd 等Codecs：Codecs 不是一个单独的流程，而是在输入和输出等插件中用于数据转换的模块...输出插件会将每个批处理作为一个输出单元。...每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到 libbeat，libbeat 将聚集事件，并将聚集的数据发送到为 Filebeat 配置的输出。...harvester_buffer_size: 16384 #每个 harvester 在获取文件时使用的缓冲区的字节大小。max_bytes: 10485760 #单个日志消息可以拥有的最大字节数。...(prospectors)去检测指定的日志目录或文件，对于探测器找出的每个日志文件，filebeat启动收割进程 (harvester)，每个收割进程读取一个日志文件的新内容，并发送这些新的日志数据到处理程序

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你用过 Spring Batch 吗？

使用chunk()，我们指定每个事务中处理的项的数量。Chunk还指定步骤的输入(Person)和输出(String)类型。...我们将在下面的一个单独的类中定义它。 一旦数据被处理，我们将把它写入一个文本文件。我们使用FlatFileItemWriter来完成这项任务。...我们为writer添加一个名称，并指定需要将数据写入其中的资源(在本例中是greeting.txt文件)。 FlatFileItemWriter需要知道如何将生成的输出转换成可以写入文件的单个字符串。...调试的过程中，我们记录日志结果。...它将运行批处理作业并检查是否成功完成。 我们使用@RunWith和@SpringBootTest测试注解告诉JUnit使用Spring的测试支持运行，并使用SpringBoot的支持引导。

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深度丨机器学习零基础？手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统（三）

由于神经网络有2个相似的图层，因此将为每个层定义一个单独的范围。 这允许我们在每个作用域中重复使用变量名。变量biases以我们熟悉的tf.Variable（）方式来定义。...TensorBoard要求每次运行的日志都位于单独的目录中，因此我们将日期和时间信息添加到日志目录的名称地址。 ?...批处理大小设定为“None”允许运行图片时可随时设定大小（用于训练网络的批处理大小可以通过命令行参数设置，但是对于测试，我们将整个测试集作为一个批处理） 。...由于我们不想在每次要收集摘要信息时单独调用每个摘要操作，因此使用tf.merge_all_summaries创建一个运行所有摘要的单个操作。...在TensorFlow会话的初始化期间，创建一个摘要写入器，摘要编入器负责将摘要数据实际写入磁盘。在摘要写入器的构造函数中，logdir是日志的写入地址。

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Spring batch教程 之 spring batch简介

排序通常由标准的系统实用程序来执行. Split拆分,拆分程序从单个输入文件中读取记录,根据某个字段的值,将记录写入到不同的输出文件中....在一个批处理窗口中的常规处理 对于运行在一个单独批处理窗口中的简单批处理,更新的数据对在线用户或其他批处理来说并没有实时性要求,也没有并发问题,在批处理运行完成后执行单次提交即可....并行处理 并行处理允许多个批处理运行(run,名词,大意为运行中的程序)/任务(job)同时并行地运行,以使批处理总运行时间降到最低.如果多个任务不使用同一个文件、数表、索引空间时这并不算什么问题.如果确实存在共享和竞争...).另外分区号必须在整个处理过程中用来: 为了使合并程序正常工作,需要将分区号添加到输出文件/数据库更新 向框架的错误处理程序报告正常处理批处理日志和执行期间发生的所有错误 4.3 尽可能杜绝死锁...死锁或热点往往发生在管理或架构表上,如日志表、控制表, 锁表(lock tables).这些影响也应该纳入考虑.为了确定架构可能的瓶颈,一个真实的压力测试是至关重要的.

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程序员现在都用微服务！那你知道Spring Batch吗？

使用chunk()，我们指定每个事务中处理的项的数量。Chunk还指定步骤的输入(Person)和输出(String)类型。...我们将在下面的一个单独的类中定义它。 一旦数据被处理，我们将把它写入一个文本文件。我们使用FlatFileItemWriter来完成这项任务。...我们为writer添加一个名称，并指定需要将数据写入其中的资源(在本例中是greeting.txt文件)。 FlatFileItemWriter需要知道如何将生成的输出转换成可以写入文件的单个字符串。...调试的过程中，我们记录日志结果。...它将运行批处理作业并检查是否成功完成。 我们使用@RunWith和@SpringBootTest测试注解告诉JUnit使用Spring的测试支持运行，并使用SpringBoot的支持引导。

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Borg、Omega 和 Kubernetes 十多年来从三个容器管理系统中汲取的经验教训

一个常见的使用模式是pod保存复杂应用程序的实例。应用程序的主要部分位于其中一个子容器中，其他容器运行支持功能，如日志旋转或单击日志卸载到分布式文件系统。...与将功能合并到单个二进制文件相比，这使得不同的团队开发不同的功能变得容易，并提高了鲁棒性（即使主应用程序被夹起，卸载也会继续），可组合性（很容易添加新的小型支持服务，因为它在自己的容器提供的私有执行环境中运行...）和细粒度资源隔离（每个都在自己的资源中运行，因此日志系统不能饿死主应用程序，反之亦然）。...DaemonSet：确保集群中每个节点上的单个实例（例如，日志代理）。Job：一个运行到完成的控制器，知道如何从头到尾运行（可能并行）批处理作业。    ...Borgmaster是一个整体组件，知道每个API操作的语义。它包含集群管理逻辑，如作业、任务和机器的状态机；它运行基于Paxos的复制存储系统，用于记录主服务器的状态。

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看EyeEm如何在产品开发中整合、运用深度学习模型

可以使用以前没有的批处理 会在随后的段落中详细讨论上述每一项。 看守机制 Panopticon（EyeEm特有的）与 Espresso 的一个显著差别是中间件。...这也意味着不能在每台GPU机器上运行单一的Python应用：每个模型运行单一的Python进程，但是仍然需要为客户提供与以前API一致的接口。...单独包装每个模型是很繁琐的，但是必须重新设计架构以支持这种转变。...批处理与扩展 在GPU上执行推理的最快方式，是把多个输入合并为单个批处理传入到模型中，而不是多次单独进行运算。...例如，如果单个推理花费的时间是500ms，两张图片合并批处理的时间是800ms，那么同时批处理的照片越多，效率越高。

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Journaling the Linux ext2fs Filesystem 论文中文翻译

如果文件系统操作要求我们等待磁盘IO完成，那么我们就不能将多个文件系统更新批处理成单个磁盘写入。例如，如果我们在磁盘上的同一个目录块中创建十几个目录项，那么同步更新需要我们将该块写回磁盘十几次。...与为每个文件系统更新创建单独的事务不同，我们只是经常创建一个新事务，并允许所有文件系统服务调用将它们的更新添加到单个系统范围的复合事务中。 这种机制有一个很大的优点。...一旦我们有了一个稳定的代码库来测试，我们可以在许多可能的方向上扩展基本设计。最重要的是文件系统性能的调优。这将要求我们研究日志系统中任意参数的影响，如提交频率和日志大小。...不同之处在于，Calaveras将每个应用程序的文件系统请求在日志中记录为一个单独的事务，从而尽可能快地在磁盘上完成单独的更新。...对日常性能最重要的影响是，新创建的文件必须快速同步到磁盘，以便将创建的文件提交到日志，而不是允许内核通常支持的数据延迟写回。这可能使日志文件系统不适合在/tmp文件系统上使用。

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分布式系统模式2-Write-Ahead Log

问题 即使在服务器存储数据失败的情况下，也需要强大的持久性保证。服务器确认执行某个操作后，即使它故障并失去所有的内存状态，也应该执行该操作。 方案 ? 将每个状态更改作为命令存储在硬盘上的文件中。...为每个服务器进程维护一个日志，该日志被顺序附加。单个日志按顺序附加，简化了重新启动时的日志处理和后续联机操作（当日志附加新命令时）。每个日志条目都有一个唯一的标识符。...如果flush延迟处理或异步完成，则可以提高性能，但是如果在flush条目之前服务器崩溃，则可能会丢失日志中的条目。大多数实现使用诸如批处理之类的技术来限制flush操作的影响。...另一个注意事项是确保在读取日志时检测到损坏的日志文件。为了解决这个问题，通常在日志条目中写入CRC记录，然后在读取文件时可以对其进行验证。 单个日志文件可能变得难以管理，并且可能很快消耗所有存储空间。...应用日志条目时，需要确保忽略重复项。如果最终状态是类似HashMap的状态，其中对同一key的更新是幂等的，则不需要特殊的机制。如果不是，则需要实现某种机制，用唯一标识符标记每个请求并检测重复项。

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