MongoDB在Sharding模式下(对于Sharding不了解的可以参考shard介绍),通过Mongos向开启了shard分片的集合写入文档,这些文档会根据其shardKey分散到MongoDB的不同shard上。
由于有关caffe的开发资料实在太少,单单是这个问题就困扰了我半天。最后终于找到了一个大腿----beenfrog,也是一个正在学习caffe框架的研究人员。博客mark下,以后有问题可以去这里找。
我们引入了服务层来捕获我们从工作应用程序中需要的一些额外的编排责任。服务层帮助我们清晰地定义我们的用例以及每个用例的工作流程:我们需要从我们的存储库中获取什么,我们应该进行什么预检和当前状态验证,以及我们最终保存了什么。
一、前言 企业内容管理(EnterpriseContent Management,ECM)系统是一种管理非结构化内容的系统,传统代表为EMC Documentum或IBM Filenet等ECM解决方案。随着大数据技术的越发普及,越来越多的客户开始尝试把存放在传统ECM系统中的文件、图片、影像等内容向开放分布式平台迁移。一般来说,用户可以选择的方案根据场景与数据类型来看可以分为几类,包括HDFS方案、对象存储方案、NAS方案、以及分布式数据库方案等。 其中,HDFS方案主要面向数据归档,对大量打成大包的文
前面的《transport_layer网络传输层模块源码实现》和《command命令处理模块源码实现》详细的分析了MongoDB内核网络数据收发过程以及命令解析处理的整个过程,本文将继续分析该系列的第三个子模块-《write写(增、删、改)模块源码实现》。
批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分,spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务.SpringBatch基于POJO和Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务.spring batch具有高可扩展性的框架,简单的批处理,复杂的大数据批处理作业都可以通过SpringBatch框架来实现。
Storm是一个分布式的流处理系统,利用anchor和ack机制保证所有tuple都被成功处理。如果tuple出错,则可以被重传,但是如何保证出错的tuple只被处理一次呢?Storm提供了一套事务性组件Transaction Topology,用来解决这个问题。 Transactional Topology目前已经不再维护,由Trident来实现事务性topology,但是原理相同。 一、一致性事务的设计 Storm如何实现即对tuple并行处理,又保证事务性。本节从简单的事务性实现方法入手,逐步
启动mongodb:在安装的mongodb的文件夹下的bin目录打开cmd输入mongo,即可启动mongodb,cmd窗口关闭或者按ctrl+c即可退出mongodb
在 上篇文章 中,我们主要介绍了 Pump Server 的上线过程、gRPC API 实现、以及下线过程和相关辅助机制,其中反复提到了 Pump Storage 这个实体。本文就将介绍 Pump Storage 的实现,其主要代码在 pump/storage 文件夹中。
Updating an index of the web as documents are crawled requires continuously transforming a large repository of existing documents as new documents arrive. This task is one example of a class of data processing tasks that transform a large repository of data via small, independent mutations. These tasks lie in a gap between the capabilities of existing infrastructure. Databases do not meet the storage or throughput requirements of these tasks: Google’s indexing system stores tens of petabytes of data and processes billions of updates per day on thousands of machines. MapReduce and other batch-processing systems cannot process small updates individually as they rely on creating large batches for efficiency.
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
由于 TiDB 的事务模型沿用了 Percolator 的事务模型。所以先从 Percolator 开始,关于 Percolator 论文没看过的同学看这里:https://www.luozhiyun.com/archives/609 我已经翻译好了
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外,还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中,每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP,业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑;但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了,今天我将以Spring Batch为例,和大家一起探秘批处理的世界。 初识批处理典型场景 探秘领域模型及关键架构 实现作业健壮性与扩展性 批处理框架的不足与增强 批处理典型业务场景 对账是典型的批处理业务
Kafka 的消息传输保障机制非常直观。当生产者向 Kafka 发送消息时,一旦消息被成功提交到日志文件,由于多副本机制的存在,这条消息就不会丢失。
地址:http://kafka.apache.org/documentation/
在现代科学和工程中,数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架,适配常见的并行模型(MPI应用)。利用海量弹性的云资源,有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
事务和复制对于很多数据库来说是共性,但每一种数据库在这两个问题的细节之处都会有各自的考量,带来了各自的特性;围绕着对共性和特性的讨论,我们将得以还原设计的权衡与思量。
执行moveChunk有一些参数,比如在_moveChunks调用MigrationManager::executeMigrationsForAutoBalance()时,
最近有个需求,需要将200W 左右的 excel 格式数据录入 postgreSQL 数据库。 我想了几种办法:
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/trident/state/StateType.java
作者简介:谭新宇,清华大学软件学院研三在读,Apache IoTDB committer,Talent Plan Community mentor。
摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph。
之前的搜索教程开了个头就没有继续了,现在重新捡回来,至少也把 CURD 的基本操作姿势补全了;本篇主要介绍如何删除数据
0. Intro 从维基百科的ACID词条,我们可以看到: ACID,是指数据库管理系统(DBMS)在写入或更新资料的过程中,为保证事务(transaction)是正确可靠的,所必须具备的四个特性:原子性(atomicity,或称不可分割性)、一致性(consistency)、隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability)。 特别地,为了保证事务的原子性和持久性,在对数据库内存中维护的各种数据结构修改之前,会将该事务的对数据库的所有操作信息先写入磁盘中日志文件,这个过程被称为预写
可以看到ClickHouse 内置Kafka 消费引擎,不需要我们业务方写新的消费程序,再往ClickHouse 导入数据
来源:知乎(https://zhuanlan.zhihu.com/p/77677075)
设定一个topic -> 根据设定的MessageQueue个数 -> 分不在不同的master Broker里边 -> 每个MessageQueue是由多个 CommitLog组成 -> Commit是采用顺序读写。加上OS PageCache来保证写入性能 -> 首先。OS PageCache是基于内存的缓冲池。采用异步刷盘或者同步刷盘顺序写入磁盘 (异步刷盘宕机是会有可能导致数据丢失的
这篇文章会讲述上面几个参数的原理,以及一些其他的思路。这些参数大体上是朝着两个方向优化的:
在一个微服务分布式架构的系统中,可能存在复杂的、深层的层层服务调用关系,大致如下图
Spring Batch为批处理提供了一个轻量化的解决方案,它根据批处理的需要迭代处理各种记录,提供事物功能。但是Spring Batch仅仅适用于"脱机"场景,在处理的过程中不能和外部进行任何交互,也不允许有任何输入。
MongoDB 4.0 引入的事务功能,支持多文档ACID特性,例如使用 mongo shell 进行事务操作。
知识库是企业经营过程中的面向客户和内部员工的知识沉淀文档库,里面包含各类教程、问答、案例等,知识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的基础问题,本质是进行文本语义的相似计算,也就是语义匹配,我们很多领域的任务都可以抽象为知识库的匹配检索任务,例如检索引擎、智能客服、知识检索、信息推荐等领域。
导语 | 上一篇文章我们详解了WebRTC中视频接收端NACK的实现,本文将为大家进一步详细解读WebRTC中视频接收端NACK的实现。文章中引用的WebRTC代码基于master,commit:f412945f05ce1ac372a7dad77d85498d23deaae源码分析。 概述 WebRTC接收端触发发送NACK报文有两处: 接收RTP报文,对序列号进行检测,发现有丢包,立即触发发送NACK报文; 定时检查nack_list_队列,发现丢包满足申请重传条件,立即触发发送NACK报文。 函数
server/storage/backend/backend.go定义了后端存储的核心接口和具体实现,本质上是对boltdb的相关接口的一个封装
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架,在业界得到了广泛应用。
原文链接 译者:魏勇 Trident 中含有对状态化(stateful)的数据源进行读取和写入操作的一级抽象封装工具。这个所谓的状态(state)既可以保存在拓扑内部(保存在内存中并通过 HDFS 来实现备份),也可以存入像 Memcached 或者 Cassandra 这样的外部数据库中。而对于 Trident API 而言,这两种机制并没有任何区别。 Trident 使用一种容错性的方式实现对 state 的管理,这样,即使在发生操作失败或者重试的情况下状态的更新操作仍然是幂等的。基于这个机制,每
boltdb是一个k-v存储引擎,它的核心操作是读写数据。本文从使用者的角度,结合读写数据的实例,分析读&写数据是如何执行的,以及各个组件是如何串联起来工作的。
什么是批处理? 在现代企业应用当中,面对复杂的业务以及海量的数据,除了通过庞杂的人机交互界面进行各种处理外,还有一类工作,不需要人工干预,只需要定期读入大批量数据,然后完成相应业务处理并进行归档。这类工作即为“批处理” 为什么使用Spring Batch Spring Batch 作为 Spring 的子项目,是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理,同时还支持日志、监控
putList在初始化时,需要根据一个固定的size初始化,这个size在channel中设置!在channel中,这个size由参数transactionCapacity决定!
前面分析了基于过滤器的索引,接着分析基于外部存储系统的索引实现:HBaseIndex。对于想自定义实现Index具有一定的借鉴作用。
项目中用到了cassandra,用来存储海量数据,且要有高效的查询;本博客就进行简单的介绍和进行一些基本的操作
在第四章周围,我们从只在一个文件夹中拥有所有内容转移到了更有结构的树形结构,并且我们认为可能会对梳理各个部分感兴趣。
在前面的介绍中,大家应该对 TiFlash 如何存储、计算有了一定的了解。那么今天我们主要讲解一下 TiFlash 如何被添加副本,以及获得数据的。
storm-1.2.2/storm-core/src/jvm/org/apache/storm/trident/topology/MasterBatchCoordinator.java
批量写入又称为bulk write,对于单表插入多条数据的场景,可以减少插入请求数量,提高吞吐量和效率。clickhouse官方Golang驱动clickhouse-go[1]支持该关键特性,但是文档的介绍不是很详细,只有一句:
大多涉及到数据的处理,无非CURD四种操作,对于搜索SOLR而言,基本操作也可以说就这么几种,在实际应用中,搜索条件的多样性才是重点,我们在进入复杂的搜索之前,先来看一下如何新增和修改文档
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