分布式块设备复制(Distributed Replicated Block Device,DRBD),是一种基于软件、网络的块复制存储解决方案,主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像 当用户将数据写入本地磁盘时,还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上,这样本地主机与远程主机的数据就可以保证实时同步,当本地主机出现问题,远程主机上还保留着一份相同的数据,可以继续使用,保证了数据的安全 DRBD的核心功能就是数据的镜像,其实现方式是通过网络来镜像整个磁盘设备或磁盘分区,这有点类似于一个网络RA
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语,这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获,整理,存储,搜索,共享,传输,分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在,他们可以成功地从数据中获取价值,并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
腾讯QQ有着国内最大的关系链,而共同好友数,属于社交网络分析的基本指标之一,是其它复杂指标的基础。借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2天的全量共同好友计算。这标志着QQ千亿级别的关系链计算进入了小时级别时代,并具备复杂图模型的快速计算能力。 问题描述 共同好友数可以用于刻画用户与用户间的关系紧密程度,包括 陌生人/熟人分析,好友亲密度,好友推荐,社团划分等各个方面,是社交网络分析的最基础指标。其计算逻辑非常简单明了
数据的布局结构深刻的影响着数据处理的效率与性能,在底层的存储系统之中如何组织数据。如何对数据进行布局会直接影响数据查询引擎的设计与实现,并且也影响着存储空间的利用效率。好的数据存储与布局能够更好的利用好存储空间,并且契合业务应用场景的查询实践。接下来,我们来看看存储数据的格式是如何随着数据需求的不同进行变迁的。
功能连接(FC)是一种广泛使用的大脑网络建模方法,其中大脑不同区域之间的时间相关性或统计依赖性使用图论表示。这使研究人员能够在接受治疗或刺激前后,对参与者组内和组间的大脑网络进行统计比较。为了比较大脑网络,研究人员可以使用不同类型的分析。边缘分析侧重于不同区域之间的连接,例如它们的强度或效率,或连接模式的变化。节点分析包括检查网络中的单个区域,例如它们的程度或中间中心性。网络智能分析着眼于整个网络的整体组织和属性,例如其模块化或全局效率。
大数据不可避免地需要在计算机集群上进行分布式并行计算。因此,我们需要一个分布式数据操作系统来管理各种资源,数据和计算任务。今天,Apache Hadoop是现有的分布式数据操作系统。 Apache Hadoop是一个用于分布式存储的开源软件框架,以及商用硬件群集上的大数据的分布式处理。本质上,Hadoop由三部分组成:
本节对应论文: Virtual Memory Primitives for User Programs
由于大多数Spark组件基于内存的特性,Spark程序可能会因为集群中的任何资源而导致出现瓶颈:CPU、网络带宽或内存。通常情况下,如果数据适合于放到内存中,那么瓶颈就是网络带宽,但有时,我们还是需要内存进行一些调优的,比如以序列化的形式保存RDDs,以便减少内存占用。
现在 Docker 的流行程度越来越高,越来越多的公司使用 Docker 打包和部署项目。但是也有很多公司只是追求新技术,将以前的单体应用直接打包为镜像,代码、配置方式等各方面保持不变,使用 Docker 后,并没有带来多大的便利,反而使得配置、启动过程变得更加繁杂,更难调试。
Shared Execution Techniques for Business Data Analytics over Big Data Streams
B-Tree 的节点是一个二元数组 [key,data],key 是记录的键,data 是键对应的数据,B-Tree中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支,每个节点的每个 key 左右各有一个指针,非叶子节点的指针分别指向下一层的节点,叶子节点的指针为 null,如下图:
如果你正在围绕微服务构建您的软件和团队,那么你应该正在寻找更快迭代和灵活扩展的方法。服务网格可以帮助你在保持(或增强)可见性和控制的同时实现这一点。在这篇博客中,我将讨论服务网格中的实际内容以及您在选择和部署服务网格时可能需要考虑的事项。
随着深度学习的发展和普及,很多非结构数据被表示为高维向量,并通过近邻搜索来查找,实现了多种场景的检索需求,如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及,产生的数据呈爆发式增长,如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点,各路前辈专家提出了不同的算法,今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。
Master是所有Region Server的管理者,其实现为HRegionServer,主要作用有:
本文由 Kevin Lin 发表在 medium.com,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享
前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树。2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key。
内存管理是数据面开发套件(DPDK)的一个核心部分,以此为基础,DPDK的其他部分和用户应用得以发挥其最佳性能。本系列文章将详细介绍DPDK提供的各种内存管理的功能。
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构,而MYSQL使用的数据结构是:B+树
Kubernetes 是为运行分布式集群而建立的,分布式系统的本质使得网络成为 Kubernetes 的核心和必要组成部分,了解 Kubernetes 网络模型可以使你能够正确运行、监控和排查应用程序故障。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
两年内的飞跃 天价应用当下的规模显然不能与两年前同日而语,这里总结了一些WhatsApp两年内发生的主要变化: 1. 从任何维度上都可以看到WhatsApp的巨变,但是工程师的数量却一直未变。当下,WhatsApp有更多的主机、更多的数据中心、更多的内存、更多的用户以及更多的扩展性问题,然而最引以为豪的却是那支10人工程团队——每个工程师平均负责4000万个用户。当然,这也是云时代的胜利:工程师只负责软件的开发,网络、硬件及数据中心运维全部假手于人。 2. 在之前,面对负载的激增,他们必须让单服务
蚂蚁集团自研数据库OceanBase已经开源,这对国产分布式数据库来说,是一个重磅消息。一直以来OceanBase作为商业数据库,披露的技术细节并不多,以后又多了一个可以拿来研究的优秀分布式数据库。参考1[1]
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术,专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce,它扩展了MapReduce模型,以便有效地将其用于更多类型的计算,包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算,可以提高应用程序的处理速度。
学习任何一个东西我们都要知道为什么要有它,B树也一样,既然存储数据,我们为什么不用红黑树呢? 这个要从几个方面来说了:
编者按:本文编译自Open Glossary of Edge Computing,仅供学习交流。 3G、4G、5G 第三代、第四代和第五代蜂窝技术。简单来说,3G 代表智能手机及其移动网络浏览器的引入;4G 是当前一代的蜂窝技术,为移动设备提供真正的宽带互联网接入;5G 蜂窝技术将为蜂窝系统提供巨大的带宽并减少延迟,支持从智能手机到自动驾驶汽车和大规模物联网的一系列设备。边缘计算被认为是 5G 的关键组成部分。 接入边缘(Access Edge) 最接近物理最后一公里网络的服务提供商边缘的子层,RAN 或
UPF(User Plane Function,用户面功能),是 3GPP 定义的 5G Core(核心网)基础设施系统架构的基本组成部分。
Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上,以此达到使用较少GPU实现大规模模型训练的目的。本系列会以 Google,微软和Facebook的论文,博客以及代码来对parameter sharding 进行分析,大约有 5~6篇文章。
Hadoop 中的 HDFS 是文件存储的基础,但是如果要对存储在 HDFS 中的文件进行更改、删除等操作会十分费劲。这是由于 Hadoop 只能执行批量处理,且只能以顺序方式访问数据,当需要更改数据时,必须搜索整个数据集,从海量文件数据中取出需要进行更改的内容,读取内容,进行更改操作,然后再写回文件对应位置。这个过程既耗时又繁杂,有没有更好的可以随机访问数据的办法?
本文主要介绍CS224W的第十课,图的深度生成模型。第九课是图神经网络的实战,该部分内容会和其他场景的实战进行统一整合,做一个不断更新的实战篇章,并按场景将其梳理到同一个代码库下。回顾第八章,课程主要讲述了图神经网络,以及引入聚合函数和注意力机制的图卷积网络,通过图神经网络可自动化生成Embedding。本课程则主要讲述图的生成模型,如何生成一张图。
大图 了解 Calico 支持的不同网络选项,以便您可以根据需要选择最佳选项。 价值 Calico 灵活的模块化架构支持广泛的部署选项,因此您可以选择适合您特定环境和需求的最佳网络方法。这包括使用各种 CNI 和 IPAM 插件以及底层网络类型以非覆盖或覆盖模式运行的能力,无论是否使用 BGP。 概念 如果您想全面了解可供您选择的网络,我们建议您确保熟悉并理解以下概念。如果您想跳过学习并直接获得选择和建议,您可以跳到网络选项。 Kubernetes 网络基础知识 Kubernetes 网络模型定义
我们生活在一个连接和智能设备的时代。随着智能设备数量的增长,数据的增长迅速达到了新的高度。这些数据从终端用户到达云或数据中心后再进行处理、存储和其他分析操作,因此,当访问时必定会带来延迟和带宽问题。正如Nati Shalom在他的博客文章中写道“ 什么是边缘计算?“,边缘计算实质上是将处理能力转移到网络边缘,更接近数据源。这使组织能够在访问数据速度和消耗带宽的方面获得显著优势。
OSI模型是一个网络通信的概念模型,用于描述计算机网络中各个不同层次之间的通信和功能。它将网络通信分为七个不同的层次,每个层次负责不同的任务,使得网络通信的设计、开发和管理更加模块化和可维护。以下是OSI模型的七个层次以及它们的主要功能:
现如今,内容和游戏提供商正面临着越来越大的压力,它们需要向最终用户提供快速高质量的内容流,同时满足本地化分布式需求高峰。在某种程度上,这些需求可以通过内容交付网络(CDN)来满足。
谈到Hadoop的起源,就不得不提Google的三驾马车:Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文,奠定了风靡全球的大数据的基础!
图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心,简称为管道。管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机、三维物体、灯源、光照模型、纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像。由此可见,渲染管线是实时渲染技术的底层工具。图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述、环境特征、以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的。物体的外观受到了材质属性、灯源、贴图以及渲染模式(sharding modles)的影响。
B Tree指的是Balance Tree,也就是平衡树。平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层,如下:
InnoDB的存储文件有两个,后缀名分别是 .frm和 .idb;其中 .frm是表的定义文件, .idb是表的数据文件。
RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop
端口(port)是接口电路中能被CPU直接访问的寄存器的地址。几乎每一种外设都是通过读写设备上的寄存器来进行的。CPU通过这些地址即端口向接口电路中的寄存器发送命令,读取状态和传送数据。外设寄存器也称为“I/O端口”,通常包括:控制寄存器、状态寄存器和数据寄存器三大类,而且一个外设的寄存器通常被连续地编址。
我们将网络中的特征学习表示为最大似然优化问题。 设G = (V, E)为给定网络。 我们的分析是通用的,适用于任何有向(无向)的带权(无权)网络。 设f: V -> R^d是从节点到特征表示的映射函数,我们的目标是为下游预测任务学习它。 这里d是指定我们的特征表示的维数的参数。 等价地,f是大小|V|×d的参数矩阵 。 对于每个源节点u ∈ V,我们将N[S](u) ⊂ V定义为,通过邻域采样策略S生成的节点u的网络邻域。
本次推文主要讲述深度学习中浅层模型和深度模型之间的区别,其中主要包括浅层模型的缺点,在了解浅层模型的基础上采用深层模型具有什么优势。
无论 kafka 作为 MQ 也好,作为存储层也罢,无非就是两个功能(好简单的样子),一是 Producer 生产的数据存到 broker,二是 Consumer 从 broker 读取数据。那 Kafka 的快也就体现在读写两个方面了,下面我们就聊聊 Kafka 快的原因。
引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”,每个对象维护了一个ob_ref字段。它的优点是机制简单,当新的引用指向该对象时,引用计数加1,当一个对象的引用被销毁时减1,一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,所占用的内存将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数,不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”。 什么是循环引用?A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个,它们的引用计数虽然都为1,但显然应该被回收,例子: a = { } # a 的引用为 1 b = { } # b
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