一、前言 相信使用Pycharm的粉丝们肯定有和我一样的想法，就是当你有5份代码时，手动一个个的运行时，正常的情况下，pycharm的输出控制台里，不是会单独新建5个输出框嘛，逐一对应每份代码。...有时候在跑一个机器学习或者网络爬虫或者其他长时间运行的Python程序的时候，你是不是一直在等待程序跑完？...其实你自己也知道，这个等待的时间，你可以去开发另外一个Python程序，但是可能你又不知道如何实现多开。这一篇文章，带大家一起学习下，Pycharm程序多开的方法。...前几天在Python白银交流群【巭孬】分享了一个Pycharm同一时间同时运行多个Python文件的方法，这里拿出来给大家分享下。
Linux运行定时作业的方法 当使用shell脚本时，你可能想在某个特定的时间运行shell脚本，Linux系统中提供了多个在特定时间运行shell脚本的方法：at命令和cron表。...2. at命令 at命令允许指定Linux系统何时运行脚本，at命令会将作业提交到队列中，指定shell何时运行该作业。at的守护进程atd会以后台模式运行，检查作业队列来运行作业。...atd守护进程会检查系统上的一个特殊目录来获取at命令的提交的作业。默认情况下，atd守护进程每60秒检查一次目录。有作业时，会检查作业运行时间，如果时间与当前时间匹配，则运行此作业。...# 立即运行test13.sh脚本 # at命令会显示分配给作业的id和运行时间 $ at -f test13.sh now job 1 at Sat Dec 17 23:26:09 2016 # atq...cron程序会在后台运行并检查一个表（cron时间表），以获得要安排执行的作业。
这时，我们可以在HDFS上查看MapReduce的历史作业日志。本篇文章主要介绍如何通过HDFS查看YARN历史作业Container日志。...内容概述 1.提交作业 2.查看Container日志 测试环境 1.CM和CDH版本为5.11.2 2.作业提交 ---- 这里我们通过一个作业来说明日志的存储路径，首先在命令行向集群提交一个作业：...[v5wbxg0lo5.jpeg] 在HDFS上任务运行日志存储在 [gzq8qefn6f.jpeg] 1.使用命令浏览Fayson用户执行的作业日志 hadoop fs -ls /tmp/logs [...1514262166956_0009/ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal_8041|more [14w7yraxph.jpeg] 那么在任务未运行完时...[0rmacjd781.jpeg] [6qh0ip6ghm.jpeg] [b2e9swa2h3.jpeg] 当任务运行完成后，上述两个目录的日志会被聚合到HDFS的/tmp/logs/{user}/logs
本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。...8.执行如下命令，激活python3运行环境: [root@ip-172-31-21-45 ec2-user]# source activate py3 [73xbndiwsa.jpeg] 3.在CM配置...(x, 100*x, x**2)) print(x.collect()) print(y.collect()) [db8mpfvvt.jpeg] 5.使用spark-submit提交一个Pyspark作业...] 查看Yarn界面 [7k0xhcvnr3.jpeg] 通过以上信息，可以看到作业执行成功。...pysparktest]$ spark-submit PySparkTest2Mysql.py [a5pfuzvmgv.jpeg] 执行成功 [icivfd8y04.jpeg] 3.使用Yarn查看作业是否运行成功
这里我们简要介绍下如何从 Kafka 读取数据写出到Hudi表。 1. 打包 由于还没有正式发布, 我们需要到Github下载源码自行打包。
joblib库的简介 对于大多数问题，并行计算确实可以提高计算速度。 随着PC计算能力的提高，我们可以通过在PC中运行并行代码来简单地提升计算速度。...：https://github.com/joblib/joblib/issues joblib库的安装 pip install joblib joblib库的使用方法 以下我们使用一个简单的例子来说明如何利用...() print('{:.4f} s'.format(end-start)) 10.0387 s 使用Joblib中的Parallel和delayed函数，我们可以简单地配置my_fun()函数的并行运行...其中我们会用到几个参数，n_jobs是并行作业的数量，我们在这里将它设置为2。 i是my_fun()函数的输入参数，依然是10次迭代。...两个并行任务给节约了大约一半的for循环运行时间，结果并行大约需要5秒。
本文记录并行Ai的一种实践路线。...背景 当遇到一个任务需要多个Ai模型分别完成时，串行执行Ai可能不是最好的方法，总无法发挥GPU的最大利用率 现有平台少有并行推断的相关信息 尝试搭建一个服务式的并行Ai执行框架 思路流程...构建网络服务，在网络服务中初始化模型 留出infer接口作为服务器备用 客户端多线程向服务器提供请求，实现Ai并行执行 技术方案 python平台 使用flask搭建微服务框架 将训练好的模型在服务器中初始化...留出infer接口，注册在路由中 服务端建好服务后 while True 在那呆着 客户端将测试数据作为 post 请求向指定ip 端口 路由发送请求 服务器收到数据进行Ai推断得到结果 pytorch并行在...Linux下可以多进程，但Win下会报内存或重复加载的错误 使用多线程向服务器提供请求的方式实现并行
1、基本原理 Spark作业的运行基本原理如下图所示： ? 我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。...而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。...在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码了。...Partition是Spark计算任务的基本处理单位，决定了并行计算的粒度，而Partition中的每一条Record为基本处理对象。...本文仅仅提供一个简单的Spark作业运行原理解析，更多复杂的知识，大家可以查阅更多的资料进行深入理解！
作业执行 上一章讲了RDD的转换，但是没讲作业的运行，它和Driver Program的关系是啥，和RDD的关系是啥？...DAGScheduler如何划分作业 好的，我们继续看DAGScheduler的runJob方法，提交作业，然后等待结果，成功什么都不做，失败抛出错误，我们接着看submitJob方法。...new HashSet[String]() executorAdded(o.executorId, o.host) } } // 从worker当中随机选出一些来...0) { hasLaunchedTask = true } return tasks } resourceOffers主要做了3件事： 1、从Workers里面随机抽出一些来执行任务...scheduler.statusUpdate(taskId, state, data.value) 到这里，一个Task就运行结束了，后面就不再扩展了，作业运行这块是Spark的核心，再扩展基本就能写出来一本书了
C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。...以下是一些常用的C++并行计算工具：OpenMP：OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，使用指令性编程方式实现并行。通过在代码中插入特定的指令，开发人员可以指定循环、函数等部分的并行执行。...下面是一个简单的OpenMP例子，演示了如何在C++中并行执行一个for循环：cppCopy code#include #include int main() {...结论利用并行计算可以大大加速程序的运行速度，提高计算效率。C++提供了多种并行计算工具和技术，如OpenMP、MPI和TBB等，可以帮助开发人员充分利用计算资源，实现高性能的并行计算。...这些示例代码仅仅展示了一些应用场景的概念，实际应用中的代码会更加复杂，通常涉及数据的预处理、模型的训练等步骤。具体的代码实现将取决于具体的需求和所选择的工具或库。
Problem set 1 // Homework 1 // Color to Greyscale Conversion //A common way to...
运行架构： 1. 作业管理器（JobManager） JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。...所以 JobMaster 和具体的 Job 是一一对应的，多个 Job 可以同时运行在一个 Flink 集群中, 每个 Job 都有一个自己的JobMaster。...一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的 TaskManager 上。 而在运行过程中，JobMaster会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点的协调。...Slot 是资源调度的最小单位，slot 的数量限制了TaskManager 能够并行处理的任务数量。...在执行过程中，TaskManager可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的TaskManager交换数据。
并行处理：利用多线程或多进程技术，同时发起多个远程接口调用，显著减少总的处理时间。 现有方案 远程接口案例 假设第三方或者远程接口调用伪代码如下： <?...data":"2024-05-16 22:38:08"} [9] => {"data":"2024-05-16 22:38:09"} ) 可以看出上面是按顺序调用接口，总共耗时10.14秒 异步并行调用...它允许并行运行不同的进程，并具有易于使用的API。...没有安装在您当前的PHP运行时中， Pool 将自动回退到同步执行任务。 Pool类有一个静态方法 isSupported，你可以调用它来检查你的平台是否能够运行异步进程。 require '.....47"} [8] => {"data":"2024-05-16 22:53:48"} [9] => {"data":"2024-05-16 22:53:49"} ) 可以看出上面是按并行调用接口
关于 Flink 的 Application Mode 自己还比较陌生，像 -d 等参数自己也不熟悉，决定好好总结一下，基于 Flink-1.12.x
读到这里估计很多同学该说了，这个我了解但是貌似跟yarn最大并行度没什么关系呀？别急！...重磅来袭～ 其实，yarn为了很方便控制在运行的任务数，也即是处于running状态任务的数目，提供了一个重要的参数配置，但是很容易被忽略。...也即是yarn所能同时运行的任务数受限于该参数和单个AM的内存。 那么回归本话题，可以看看该同学所能申请的AM总内存的大小是： 400GB*0.1=40GB。
最近想要找点新的点子来优化之前看到的一些立体匹配论文，我之前一直是用图割做立体匹配，刚开始时候用图割做图像分割，后来发现这块都被人做烂了，继续往下看发现图割还能搞立体匹配，效果也挺好。...我觉的对于一般院校的学生来说，应该是一些在小处上能够改进的题目，比如图像分割，人脸表情识别，深度图像增强这种有成熟框架可以替换算法实质内容，又实验方便的科目。 ...如何找到并识别并行的机会呢。最好的方法是用代码性能分析工具分析代码，对cpu占用率较高的部分单独拉出来来。...运行时候需要根据并行优化向导进行一步步配置优化，这基本也算是傻瓜式的优化，其实主要能用到的就是两部分，编译优化和，分析引导优化： ? 注意到开启不同选项，其优化时间是不同的，甚至更慢： ?...要点： 除非应用程序用于可并行化代码的时间超过其运行时间的一半，否则其可扩展性有限。我们用profile分析的时候，程序热点代码运行时间在25%-30%以上才有明显的优化效果。
Pabot通过开启多个进程以Suite为单位并行运行RF测试案例，而且对于进程之间资源共享问题也有锁机制。...如果在RF中运行9个Test，每个Test耗时10s，那就需要90s。下图为在RF中运行的测试结果。 如果使用Pabot，开启多个进程并行运行案例，那就会减少运行时间，这里分别2个进程和3个进程。...四、进一步优化 在开启2个进程并行运行705个案例减少5小时的运行时间，如果再多开启几个进程还是有下降的空间，除了多开几个进程外，还可以对案例进行优化。...我们应该都下载过文件，有的大文件几个G，有的只有几M，小的文件很快下载完了，大的文件可能才刚开始，影响下载时间的关键因素可能就是几个大的文件，为了达到并行下载的目的，可以将大文件分为几个小文件，这样并行下载效果更好...由于Pabot并行运行是以Suite为单位运行的，因为项目的案例结构有的Suite中案例个数100多个，有的只有几个，这样就导致案例少的Suite几个可能已经运行完了，案例多的Suite可能才刚开始，并不能发挥并行运行的最大效果
并行编程并行编程是一种利用多个处理器或计算资源同时执行多个任务的编程方式，以提高计算效率和性能。...关于并行编程的一些理解可以说，作为开发者，对于并行程序，或者说并行编程，或者说并发编程的态度都持有一个保留意见的态度。...那么想要保证并行编程下的程序正确性，同时实现优雅的并行程序，这就需要对即将要处理的并行程序仔细分析，确定各个任务之间的依赖关系以及数据流向。...同时还要保证程序运行过程中的各个变量以及数据的原子操作，确保并行编程过程中数据的可见性和一致性。...总的来说，并行程序确实很好，可以提高计算效率和性能；但是并行程序确实也很难维护，当排查问题时真的是很难快速定位问题。如何优雅，看技术能力，技术够强，自然优雅。
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。
前言 Swift 内置并发系统的好处之一是它可以更轻松地并行执行多个异步任务，这反过来又可以使我们显着加快可以分解为单独部分的操作。...由于我们的产品加载方法不以任何方式相互依赖，因此实际上没有理由按顺序执行它们，所以让我们看看如何让它们完全同时执行。...因此async let，当我们有一组已知的、有限的任务要执行时，它提供了一种同时运行多个操作的内置方法。但如果不是这样呢？...值得庆幸的是，Swift 并发工具箱中还有一个工具可以让我们并行执行动态数量的任务——任务组。...相反，如果这是我们想要做的，我们必须故意让我们的任务并行运行，这只有在执行一组可以独立运行的操作时才有意义。 - EOF -
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