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魔术里的集合、映射和关系(二)——集合怎么用?

这是函数每个原象的元素仅有唯一象空间元素与之对应决定的,不允许有两个,故互异性成立。 这些性质也是不加定义的,是人们用抽象数学概念对具体问题的总结归纳和规定。 集合观点下的世界 每个人构建起的世界认知不尽相同,而实际上我们的知识结构也是不是单一树状的,而是DAG,即,除了基本的叶子对象以外,其余节点代表的都是一个bool函数,除了其父对象不在考虑之列以外,在生成它的时候 但树状的分类体系好像更符合一般的认知。任何一个树状的分类体系其实都是在DAG上找到一颗树。 这样我们逐步递推下去,就形成了一个树状递归的结构,而如果像苹果,既在水果集合里,又在甜味实物集合的时候,就呈现一个DAG网状了。 可以看到,内涵和外延随DAG一起,都有多条链路。

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Apache Airflow 2.3.0 在五一重磅发布!

Airflow在DAG管理作业之间的执行依赖,并可以处理作业失败,重试和警报。开发人员可以编写Python代码以将数据转换为工作流的操作。 为DAG版本管理铺平了道路--可以轻松显示版本,这在树状视图中是无法处理的! 致力于解决数据处理流程错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程开箱即用。 高可靠性 去中心化的多Master和多Worker服务对等架构, 避免单Master压力过大,另外采用任务缓冲队列来避免过载 简单易用 DAG监控界面,所有流程定义都是可视化,通过拖拽任务完成定制DAG 紧密贴合大数据生态,提供Spark, Hive, M/R, Python, Sub_process, Shell等近20种任务类型 高扩展性 支持自定义任务类型,调度器使用分布式调度,调度能力随集群线性增长

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    袋鼠云:基于Flink构建实时计算平台的总体架构和关键技术点

    03 资源平台 目前可以对接多套不同的资源集群,并且也可以对接不同的资源类型,:yarn和k8s. 我们先看下Flink任务提交涉及到流程,其中的交互流程图如下: 那么FlinkX又是如何在Flink的基础对上述组件进行封装和调用的,使得Flink作为数据同步工具使用更加简单,主要从Client、 4、FlinkX的特性 1)自定义累加器 累加器是从用户函数和操作,分布式地统计或者聚合信息。 包含了自定义函数集合、外部数据源表集合、视图语句集合、写数据语句集合。 除了上面的DAG以外,还有自定义metrics、数据延时获取等,这里不具体介绍,有兴趣的同学可以参考FlinkStreamSql项目。

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    spark运行原理简单介绍和一些总结

    的算子。 val lines=sc.textFile(“/home/aa.txt”); 这里lines即RDDs; 如果aa.txt很大,那么按照hdfs的文件写入,我们知道aa.txt是被按照 Transformation和Action两类: (1)Transformation是转换的意思,顾名思义就是把数据从一种形式转变成另一种形式,可以理解成转成方便我们看,好比把一长串的字符串,转成json树状图 (2)Action是执行的意思,spark提供了很多算子,伴随DAG图。 (3)两个可以理解成对应hadoop的map和reduce操作。 (4)没有action操作,单单转换是没有意义的。 六、Spark并行化就是执行了parallize()方法,:sc.parallize(arrry) 七、sparkContext是一个对象,代表和一个集群的链接。

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    热爱函数式的你,句句纯正的 Haskell【函数篇】

    函数本质 Haskell 里变量的值在绑定后不会改变,所有变量一定意义上可以理解为定值。 无论如何,定义过的值是没法再改变的。 Haskell 值与函数是统一的,函数只是需要其他参数输入的值。如果定义的是函数,那么这个函数的行为在运行过程也是不会改变的,对于某一个特定的输入返回的结果总是确定的,这样的函数为纯函数。 再三强调,在 Haskell ,函数与值没有本质的区别,它可以是单一的定值,也可以是任意两个函数间的映射; 实际上,在 Haskell 世界里,所有的运算符号都可以被看做是函数,加号 + 是一个需要两个参数的函数 定义的函数的大致格式是这样的: // 定义方式 1 函数名 (参数1,参数2,...) = 函数体 // 定义方式 2 函数名 参数1 参数2.. ,在 Haskell ,通常用 λ 表达式来构造匿名函数; 阶段小结 小结,我们再来回归三种定义函数的方式: // 方式 1: f2(x,y)=4*x+5*y+1 // 方式 2: f3 x

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    Monad

    范畴 图中范畴C1和范畴C2之间有映射关系,C1Int映射到C2的List[Int],C1String映射到C2的List[String]。 澄清了函子的含义,那么如何在程序中表达它? 在Haskell,函子是在其上可以map over的东西。稍微有一点函数式编程经验,一定会想到数组(Array)或者列表(List),确实如此。 接着我们看看在自函子的范畴上,怎么结合幺半群的定义得出Monad的。 我们看看幺半群的定义规定的结合律。对于函数而言,结合律就是将函数以各种结合方式嵌套起来调用。我们将常用的compose函数看作此处的二元运算。 在Haskell这类的强类型语言中,我们甚至可以组装自己的Tuple Monad。

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    热爱函数式的你,句句纯正的 Haskell【类型篇】

    我们从 wiki 上可以找到以下要点: Haskell 是一种标准化的,通用的纯函数式编程语言,有惰性求值和强静态类型; 在Haskell,“函数是第一类对象”。 + y // add 的具体实现 也可以这样直接在命令行定义: Prelude> let add(x,y) = (x + y) ::Int Prelude> add(1,2) 3 若 T1 或 T2 每个类型类下面都写了一些该类型类定义的函数,我们可以接着打印输出体验: // fromInteger 是 Num 类型类下的函数,可以将一个一个的整数转为一个重载的数类型 a Prelude> :t ,如果定义了一个新的类型,只要这个类型实现了类型类声明的函数这个类型就属于该类型类了; 小结 入门第一篇,类型在程序语言中非常重要! 可以看出,Haskell 的严格定义类型和 javaScript 还是有较大差异,一个强类型,一个弱类型~ 强类型适合大型项目的维护,弱类型与动态性结合,开发简单,处理灵活; Haskell 的类型类

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    当我们谈论Monad的时候(二)

    不过由于列表可以是任意长的,因此需要定义一个链状的结构 data List a = Nil | Cons a (List a) infixr 5 `Cons` 在Haskell,用`包裹的函数可以作为中缀函数使用 Haskell全符号的、被小括号包裹的函数默认是中缀的,比如这个函数的调用就是中缀形式f <*> xs。<*>接受一个容器内的函数和值,并将运算之后的结果重新放在容器。 在IO操作,这个优势还可以变得更加的明显。Haskell采用Monad实现IO相关的API,这个Monad就称为IO Monad。 Haskell的IO函数都会返回一个IO Monad,而上面的代码,我们并没有对每一条都使用之前的结果。对于部分IO Monad(putStrLn返回的),我们直接就抛弃了这些返回值。 而且在范畴论,Monad也是这么定义的。

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    Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践

    DAG调度程序还考虑到一些辅助需求-比如开发者只需要定义DAG就可以了。 创建DAG Airflow提供一个非常容易定义DAG的机制:一个开发者使用Python 脚本定义他的DAG。然后自动加载这个DAGDAG引擎,为他的首次运行进行调度。 DAG 配置文件 Airflow的另一个特性是变量。变量让我们能够通过一个我们的DAG的Admin屏幕来完成特定环境(Prod、QA、Dev)的配置文件。 它的开发者很人性化,因为它允许一个开发者建立简单的DAG并且在几分钟内测试。它是如何与领先的解决方案Spotify’s Luigi、LinkedIn’s Azkaban和Oozie相比较的? Oozie,至少当我上次使用它,需要在XML文件定义DAG——这使得甚至简单的DAG成为一场噩梦。

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    Weiflow:微博也有机器学习框架?

    为了让更多的开发者(包括具有代码能力的业务人员)能够参与到Weiflow的开发来,Weiflow设计并提供了丰富的多层次抽象,基于预定义的基类和接口,允许开发者根据新的业务需求实现自己的处理模块(新的算法模型训练 当然用户也可以定义自己的输入格式,如图2示例的Libsvm。 在使用方面,业务人员根据事先约定好的规范和格式,将双层DAG的计算逻辑定义在XML配置文件。 这类函数首先通过第一个参数,pickcat函数所需的字符串列表(在规模化机器学习应用中会变得异常巨大),生成预定义的数据结构,然后通过第二个参数反查该数据结构,并返回其在数据结构的索引。 处理函数被定义后,通过闭包发送到各执行节点(Spark的Executor),在执行节点遍历数据时,该函数将每次执行读取第一个字符串列表参数、生成特定数据结构的任务;然后读取第二个字符串参数,反查数据结构并返回索引

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    又要头秃?2020年七大AI编程语言大盘点

    作者 | Claire D 译者 | 苏本,编辑 | 伍杏玲 来源 | CSDN(ID:CSDNnews) 人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分,它被广泛地应用到几百种实际场景,极大地便利人们的工作和生活 第一个成功的聊天机器人,图源medium 要理解Prolog,你必须熟悉指导它工作的一些基本术语: Facts(事实)定义了真实的声明。 Rules(规则)定义了有附加条件的声明。 Goals(目标)定义了根据知识库确定的报表提交的位置。 Queries(查询)定义如何使你的声明真实,以及如何对事实和规则进行最终分析。 Haskell被认为是一种非常安全的编程语言,与其他编程语言相比,它在错误处理方面提供了更大的灵活性。在Haskell很少发生错误。 能够与Julia一起工作的各种工具包括: 流行的编辑器,Vim和Emacs。 集成开发工具,Juno和Visual Studio。 ?

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    【翻译】Airflow最佳实践

    类似connection_id或者S3存储路径之类重复的变量,应该定义在default_args,而不是重复定义在每个任务里。定义在default_args中有助于避免一些类型错误之类的问题。 1.3 删除任务 不要从DAG删除任务,因为一旦删除,任务的历史信息就无法再Airflow中找到了。如果确实需要,则建议创建一个新的DAG。 如果可能,我们应该XCom来在不同的任务之间共享小数据,而如果如果数据量比较大,则应该使用分布式文件系统,S3或者HDFS等,这时可以使用XCom来共享其在S3或者HDFS的文件地址。 <variable_name> }} (变量Variable使用不多,还得斟酌) 1.6 Top level Python code 一般来说,我们不应该在Airflow结构(算子等)之外写任何代码 测试DAG ---- 我们将Airflow用在生产环境,应该让DAG接受充分的测试,以保证结果的是可以预期的。 2.1 DAG加载器测试 首先我们要保证的是,DAG在加载的过程不会产生错误。

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    什么是 Monad (Functional Programming)?函子到底是什么?ApplicativeMonad

    一个函子Functor是任意类型,这些类型定义了如何应用 map (fmap in Haskell) 。 也就是说,如果我们要将普通函数应用到一个有盒子上下文包裹的值,那么我们首先需要定义一个叫Functor的数据类型,在这个数据类型需要定义如何使用map或fmap来应用这个普通函数。 image.png fmap的输入参数是a->b函数,在我们这个案例是(+3),然后定义一个函子Functor,这里是Haskell的Just 2,最后返回一个新的函子,在我们案例,使用Haskell 澄清了函子的含义,那么如何在程序中表达它? 在Haskell,函子是在其上可以map over的东西。稍微有一点函数式编程经验,一定会想到数组(Array)或者列表(List),确实如此。 我们看看幺半群的定义规定的结合律。对于函数而言,结合律就是将函数以各种结合方式嵌套起来调用。我们将常用的compose函数看作此处的二元运算。

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    有向无环图(DAG)的温故知新

    将从C到A的边方向改为从A到C,则变成有向无环图,即DAG。 按照数学上的定义DAG是一个没有有向循环的、有限的有向图。 DAG具有一些很好性质,比如很多动态规划的问题都可以转化成DAG的最长路径、最短路径或者路径计数的问题。 基于DAG 调度用例 在有相互依赖的调度系统DAG 有着非常典型的应用。这里以Spark 为例进行说明。 Spark 执行时的处理流程如下: 1)用户代码定义RDD的有向无环图 RDD上的操作会创建新的RDD,并引用它们的父节点,这样就创建了一个图。 从某种程度上说,DAG可能是面向未来的新一代区块链,从单链进化到树状和网状、从区块粒度细化到交易粒度、从单点跃迁到并发写入,这是区块链从容量到速度的一次革新。

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    高薪AI工程师都在用什么编程语言?2020 年七大 AI 编程语言大盘点

    如果Java有真正的垃圾回收,那么大多数程序在执行完后都会把自己从内存删除。 第一个成功的聊天机器人,图源medium 要理解Prolog,你必须熟悉指导它工作的一些基本术语: Facts(事实)定义了真实的声明。 Rules(规则)定义了有附加条件的声明。 Goals(目标)定义了根据知识库确定的报表提交的位置。 Queries(查询)定义如何使你的声明真实,以及如何对事实和规则进行最终分析。 Haskell被认为是一种非常安全的编程语言,与其他编程语言相比,它在错误处理方面提供了更大的灵活性。在Haskell很少发生错误。 能够与Julia一起工作的各种工具包括: 流行的编辑器,Vim和Emacs。 集成开发工具,Juno和Visual Studio。

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    听君一席话,听一席话,解释解释“惰性求值”~

    有点像 Promise 的意思,你不告诉我 resolve/reject,我就 pending;Haskell ,你不告诉我什么时候调用这个值,我就维持 thunk 的状态; 无限列表 在 Haskell 可以定义一个数组,它的项是无限多的; let infList = [1..] // 定义一个 1,2,3... 不断递增的数组; 为什么在 Haskell 中行,在 JavaScript 不行? 因为它是懒惰的,你定义归你定义,反正定义的时候,我又不用分配无穷大的内存,等你开始调用的时候,我再开始计算分配吧! 延迟计算很棒,不过事物都有两面性,这样做坏处是什么? (思路:强制求值第一个参数,返回第二个参数;) 函数式语言和命令式语言的内存模型; 懒惰奥义 听君一席话,听一席话,希望看完本篇后,有人再问你“什么是惰性求值”,能心里有个基本的谱~~ 人天性爱偷懒

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    腾讯云弹性伸缩工程优化揭秘

    其实生活,你或许每天都感受着流程,简单的护肤流程:洁面乳 cleanser、爽肤水 toner、精华液 serum、润肤霜 moisturizer 和防晒霜 SPF,像这样“线性”的五步,每一步都依赖前一步的结束 第三,步骤间或许有些循环,补粉底等。 框架设计及细节介绍 为了实现统一的决策设计,通常需要任务流 WorkFlow 的步骤定义来完成。那么我们观察下真正的 Flow 是什么样子的呢? 其中红色的就是策略核心:伸缩活动步骤定义,即 WorkFlow 的定义,也是全部活动的“乐谱”。Activator 核心引擎负责伸缩活动的高效执行及生命周期的管理。 这里面有一个分形(Fractal)的设计考量,类似递归的感觉,这种分形树状结构是最自然也最高效的组织方式,尽管理论上可以无限层次的扩展,实践应用中一般四层以内足够了。

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    详解GO的层级关系在富集分析的应用

    这样的结构我们称之为有向无环图DAG, 虽然在图这种数据结构,节点并没有严格的层级关系,但是由于在GO这张图中,存在了祖先节点,即最上层的3个节点,其他的节点都可以看做是其子节点,从而引用了树状结构的 level的概念,定义子节点到祖先节点的路径上包含的节点数即为该节点的level,祖先节点的level为1. how-can-i-calculate-level-go-term 传统的费舍尔精确检验也好,GSEA也罢,这些富集分析的算法都只是为单个GO term进行分析,不会考虑该GO term在整个网状结果的层级关系 对于这些分析的结果,采用上述的GO level 进行过滤时,只能是采用较小的level, 在一下R包,比如goprofiler, 推荐的最小层级是level为2。 根据所有富集到的GO terms, 从整个GO Graph取出一个子图subgraph, 图中有颜色的节点为富集到的GO, 颜色的深浅有P值决定, 节点的大小由degree决定。

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    Uber 如何为近实时特性构建可伸缩流管道?

    图 3:六边形 A 的 2 分钟窗口的聚合 流实现与优化 本节以需求管道为例,说明如何在 Apache Kafka 和 Apache Flink 实现特征计算算法,以及如何调整实时管道。 图 4:需求管道的逻辑 DAG 下表列出了逻辑 DAG 主要运算符的功能: 表 1:需求管道的逻辑运算符 流管道的数据量 本节列出了需求管道的数据量: Kafka 主题的平均输入速率:120k/s 优化后的最终作业 DAG 图 8:需求管道的最终 DAG 通过对其进行优化,最终得到了一个更简单的作业 DAG,其中自定义滑动窗口代替了较大的窗口运算符。 在 flatmap ,我们添加了本地分区器调用缓存。20 分钟后,缓存的点击率类似于输入信息率。 但是,延迟性仍在增加: 图 12:作业延迟现象持续增加。 背压处于自定义分区阶段。 图 13:作业和背压的拓扑处于自定义分区阶段 将并行性更新为 128,有效地消除了管道的任何延迟性。每个 DC 都可以写入 300000 QPS,没有任何问题。

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    你觉得“惰性求值”在 JS 中会怎么实现?

    接上一篇《听君一席话,听一席话,解释解释“惰性求值”~》,有掘友问:“我懂惰性求值的意思了,但是在 JS 如何实现 thunk 的呢?” 没思路的话,看前篇这一句: 在《Haskell趣学指南》,thunk 被翻译成 保证; 在《Haskell 函数式编程入门》,thunk 被解释为: thunk 意为形实替换程序(有时候也称为延迟计算 Haskell 的无限列表不就是 MDN Generator 所实现的 无限迭代器 吗? 以实现 take 方法为例: 在 Haskell ,take 函数可以从头连续地取得一个列表的几个元素; Prelude> take 3 [1,2,3,4,5] [1,2,3] JS 模拟实现 take ),即“惰性求值”,所以它可以被用来定义控制结构。

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