高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表;同时,事务系统生成$日志记录,用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序,该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是,基于磁盘的标准索引结构(如B树)将有效地使事务的输入/输出成本翻倍,以实时维护此类索引,从而使系统总成本增加50%。显然,需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树(LSM树)是一种基于磁盘的数据结构,旨在为长时间内经历高记录插入(和删除)率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法,以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中,所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索(除了非常短的锁定期)。与传统访问方法(如B-树)相比,该算法大大减少了磁盘臂的移动,并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而,在某些情况下,需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率,因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如,这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
上图包含了整个mapreduce过程,更准确的说shuffle包含partitions和sort、combine(merge)过程,对应map到reduce之间的过程,不包括map和reduce。
分片是 Elasticsearch 最小的工作单元。但是究竟什么是一个分片,它是如何工作的?
怀着对于RxJS这项技术的好奇,笔者花了数天时间研究了这项技术,并肝了一包枸杞才完成这篇文章的撰写,属实不易。不过也正是通过这段时间的学习,我发现这项技术在一定程度上可以解决我在日常业务中遇到的一些痛点,以及有种想马上应用到自己的新项目中的欲望,的确这种以数据流的理念来管控大型项目中的数据能给人带来一种十分优雅的编程体验。
Mapreduce shuffle详解 Mapreduce确保每个reducer的的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程(即将map输出作为输入 传给reducer)成为shuffle。从多个方面来
今天,给大家分享一下Flume的基础知识。本篇文章主要是对Flume的基本概念及架构进行一些说明。
在没有 fsync 把数据从内存刷新到硬盘中,我们不能保证数据在断电或程序退出时之后依然存在
在之前的文章《InnoDB的存储结构》介绍的InnoDB的存储结构的组成中,我们知道Change Buffer也是用InnoDB内存结构的组成部分。
在本章中,我们将构建一个典型的Web应用程序,在前端和后端使用RxJS。我们将转换文档对象模型(DOM)并使用Node.js服务器中的WebSockets进行客户端 - 服务器通信。
答:volatile保证线程对该变量的可见性,根据JMM模型每个线程都有一块抽象私有的本地内存区域,该区域与主内存进行交互(当对volatile变量进行写的时候,会是其他线程的内存中存储该变量的值失效)
主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等.
我们日常工作中写 SQL 语句,经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性,就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序,这无疑是效率最高的。然而,还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引,而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序,而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by,以及单独介绍临时表的三篇文章中,多次以 count(distinct) 作为示例说明。
原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-《You-Dont-Know-JS》作者 第 10 章:异步的函数式(下) 响应式函数式编程 为了理解如何在2个值
ByteBuf本身有一定的容量限制,默认最大的是Integer.MAX_VALUE,超出范围抛IndeOutOfBoundsException
本文翻译自QBox官方博客的“Elasticsearch索引性能优化”系列文章中的第二篇,版权归原作者所有。该系列文章共有三篇,其中第一篇已有同行翻译,参考链接 http://www.zcfy.cc/article/how-to-maximize-elasticsearch-indexing-performance-part-1-3624.html;后续还会有第三篇的推送,敬请关注。
在Spark中有三种shuffle写,分别是BypassMergeSortShuffleWriter、UnsafeShuffleWriter、SortShuffleWriter。分别对应三种不同的shuffleHandle。
这个是个问题贴,由about云会员提问。会员答疑。提问和回答都比较有水平,分享出来。
显然RAM可能比磁盘慢,例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
摘要:数据中心网络协议栈正在转向硬件,以在低延迟和低CPU利用率的情况下实现100 Gbps甚至更高的数据速率。但是,NIC中络协议栈的硬连线方式扼杀了传输协议的创新。本文通过设计Tonic(一种用于传输逻辑的灵活硬件架构)来实现高速网卡中的可编程传输协议。在100Gbps的速率下,传输协议必须每隔几纳秒在NIC上仅使用每个流状态的几千比特生成一个数据段。通过识别跨不同传输协议的传输逻辑的通用模式,我们为传输逻辑设计了一个高效的硬件“模板”,该模板在使用简单的API编程的同时可以满足这些约束。基于FPGA的原型系统实验表明,Tonic能够支持多种协议的传输逻辑,并能满足100Gbps背靠背128字节数据包的时序要求。也就是说,每隔10 ns,我们的原型就会为下游DMA流水线的一千多个活动流中的一个生成一个数据段的地址,以便获取和传输数据包。
首先,来看一个代码,使用TCP协议,发送端发送一句话,接收端接收并显示,运行完全正常。
在MapReduce中要求被传输的数据能够被序列化 MapReduce中的序列化机制使用的是AVRO,MapReduce对AVRO进行了封装 被传输的类实现Writable接口实现方法即可
MySQL5.5版本开始,默认使用InnoDB存储引擎,它擅长事务处理,具有崩溃恢复特性,在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图,左侧为内存结构,右侧为磁盘结构。
工作中我们经常查询数据库,用一个查询,得到想要的数据。可有想过,我们得到答案经过了哪些磨难?经历了哪些诱惑?
表空间(Tablespace):一个mysql实例,及一个数据库实例,可以对应多个表空间(ibd文件),用于存储记录,索引等数据。
它是在传统的网页HTML文件(*.htm,*.html)中插人Java程序段和JSP标记
接下来将介绍 NIO 中两个重要的缓冲区组件:状态变量和访问方法 (accessor)
一般来说,大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是,当针对众多任务(如个性化助手)对 base 模型进行微调时,训练和服务成本会变得非常高昂。低秩适配(LowRank Adaptation,LoRA)是一种参数效率高的微调方法,通常用于将 base 模型适配到多种任务中,从而产生了大量从一个 base 模型衍生出来的 LoRA 适配程序。
NIO主要有三大核心部分:Channel(通道),Buffer(缓冲区),Selector(选择器)。传统IO基于字节流和字符流进行操作,而NIO基于Channel和Buffer进行操作,数据总是从通道读取到缓冲区中,或者从缓冲区写入到通道中。Selector用于监听多个通道的事件(比如:连接打开,数据到达)。因此,单个线程可以监听多个数据通道。
Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。
新增文件分别为*.c ,.cmd,evmdm6437bsl.lib,.h文件。 方法:(1)找到C盘下C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\test\Lab0101_UseCCS\UseCCS\ UseCCS.C文件。 (2) C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\lib\evmdm6437bsl.lib文件,文件名不需要改。 (3)C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\test\Lab0101_UseCCS\UseCCS\ UseCCS.cmd文件 (4)C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\test\Lab0101_UseCCS\UseCCS\ UseCCS.H 将至复制内容并新建文档到自己的工程目录下,名字与工程相同即可。
" 说到 Elasticsearch ,其中最明显的一个特点就是 near real-time 准实时 —— 当文档存储在Elasticsearch中时,将在1秒内以几乎实时的方式对其进行索引和完全搜索。那为什么说 ES 是准实时的呢? "
基础配置 spark.executor.memory 指定Executor memory,也就是Executor可用内存上限 spark.memory.offHeap.enabled 堆外内存启用开关 spark.memory.offHeap.size 指定堆外内存大小 spark.memory.fraction 堆内内存中,Spark缓存RDD和计算的比例 spark.memory.storageFraction Spark缓存RDD的内存占比,相应的执行内存比例为1 - spark.memory.st
当部分package达到最大容量后,它会被转换为big package并压缩到磁盘上以减少空间消耗。压缩过程采用写时复制模式以避免访问冲突。也就是说,生成一个新package来保存压缩数据,而不对部分package进行任何更改。PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据,将部分打包替换为新的package(即以原子方式更新指向新打包的指针),对于不同的数据类型,列索引采用不同的压缩算法。数值列采用参考帧、delta编码和位压缩的组合,而字符串列使用字典压缩。此外,由于打包是不可变的,当活动事务大于所有VID时,即没有活动事务引用插入VID映射时,该打包的插入VID映射是无用的。在这种情况下,PolarDB-IMCI会删除行组中的插入VID映射以减少内存占用。
在上一个教程中,我们在应用程序窗口的中心成功渲染了一个三角形。 我们没有太注意我们在顶点缓冲区中拾取的顶点位置。 在本教程中,我们将深入研究3D位置和转换的细节。
在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。
Change Buffer,更改缓冲区(针对于非唯一二级索引页),在执行DML语句时,如果这些数据Page没有在Buffer Pool中,不会直接操作磁盘,而会将数据变更存在更改缓冲区 Change Buffer中,在未来数据被读取时,再将数据合并恢复到Buffer Pool中,再将合并后的数据刷新到磁盘中。
前两天给大家带来了Linux常用的命令,有小伙伴想要vim相关命令备忘单,那么今天瑞哥安排。
我们这里和上面有所不同,我们需要的是缓冲流的写入,所以我们是使用BufferedWriter对象。
官方网站:https://www.elastic.co/guide/index.html
封面图片来自:mysql官方文档,8.0版本,InnoDB Architecture。
曾经我也天真的觉得如今很多软件都可以充当文本编辑器,像vim上手这么麻烦的可以替代
topk排序是指从N个数据中找出最大/小的前K个数据,并以升/降序排列,本文讨论的topk与这个定义稍有差别(所以叫类topk算法):
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后,就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法,并提高其执行速度,一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作,使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算,以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像,还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
简单概述:inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件,通过Record按行读取内容给map(用户自己实现的)进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘,当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并,生成最终的正式输出文件,然后等待reduce task来拉数据。
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术,这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后,图元被裁剪并设置为光栅化,如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定,即不可编程但有些可配置。遍历每个三角形以确定它覆盖哪些像素。光栅化器还可以粗略计算三角形覆盖每个像素的单元格区域(第5.4.2节)。与三角形部分或完全重叠的像素区域称为片元。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始,然后慢慢过渡到Jobs系统,并一直伴随着评估性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云