https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/001fcfb931454d760dbccff9f4d1b8d113f8708c/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/reindex/ReindexRequest.java
Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下,Hive一次只会执行一个阶段。不过,某个特定的job可能包含众多的阶段,而这些阶段可能并非完全互相依赖的,也就是说有些阶段是可以并行执行的,这样可能使得整个job的执行时间缩短。不过,如果有更多的阶段可以并行执行,那么job可能就越快完成。 通过设置参数hive.exec.parallel值为true,就可以开启并发执行。不过,在共享集群中,需要注意下,如果job中并行阶段增多,那么集群利用率就会增加。
现已将数据集分布多个节点,但当客户端要发送请求时,如何知道应该连接哪个节点?若分区再平衡,分区和节点的映射也随之变化。
这两种方法中,并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起,从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用,因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据,那么这将成为一个问题,如果我们要尽量使块的大小足够小,从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下,与其他计算相比,读写临时数据几乎是没有任何开销的(相比后者优点:拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现,并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能)。论文表明,将两种方法结合起来是更好的选择,clickhouse 使用了矢量化查询执行,同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
通过npm run 可以运行 package.json 中脚本,Npm 命令不能提供立即运行多个脚本的方式,同时运行需要打开多个终端窗口
用过 node.js 的同学都知道,它实现了 Observer 设计模式,做了一套类似于 Python 的 event listener,叫 EventEmitter。你可以创建(或者扩展)一个 Ev
Electron 是由 Github 开发,用 HTML,CSS 和 JavaScript 来构建跨平台桌面应用程序的一个开源库。
早在2018年8月,整个测试自动化社区就发生了一件重大新闻:Selenium的创始成员Simon Stewart在班加罗尔Selenium会议上正式确认了Selenium 4的发布日期和一些重要更新。
上篇文章 中,我们介绍了数据读写过程中 tikv-client 需要解决的几个具体问题,本文将继续介绍 tikv-client 里的两个主要的模块——负责处理分布式计算的 copIterator 和执行二阶段提交的 twoPhaseCommitter。
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业,实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB,如果Kettle要处理如此多的数据,就必须考虑如何有效使用所有的计算资源,并在一定时间内获取执行结果。
通过npm run <commander> 可以运行 package.json 中脚本,Npm 命令不能提供立即运行多个脚本的方式,同时运行需要打开多个终端窗口
通过阅读 awesome-nodejs 库的收录,我抽取其中一些应用场景比较多的分类,通过分类涉及的应用场景跟大家分享工具
NodeJs为异步单线程模型,其中如果主线程如果执行比较耗CPU的操作,可能会失去响应,因此工作线程(Worker)对于执行 CPU 密集型 JavaScript 操作非常有用。
之前微信公众号里有一位叫sara的朋友建议我写一下Parallel的相关内容,因为手中商城的重构工作量较大,一时之间无法抽出时间。近日,这套系统已有阶段性成果,所以准备写一下Parallel的相关内容,正好也延续之前的C#并发编程系列。
数据流中最大的并行度,就是算子链中最大算子的数量,比如source 2个并行度,filter 4个,sink 4个,最大就是4
Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。使用官网的语句来介绍, Flink 就是 “Stateful Computations over Data Streams”。
在具有多个内核的单个服务器上,作业并行运行,假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。
前段时间有同事问了一个问题:JavaScript是单线程运行代码,那么如下代码片段中,同样是执行func1和func2,为什么只用 Promise.all 相比于直接执行 await func1();await func2(); 速度更快:
它从源字符串src复制字符到目标字符串dest,包括NULL字符(即字符串结束标志)。
可以对每个节点设置地理标签,主要用于解决多机房数据同步的问题。新增选项 group_replication_zone_id,用于标记节点地理标签。该选项值支持范围 0 ~ 8,默认值为0。当集群中各节点该选项值设置为不同的时候,就被认定为设置了不同的地理标签。在同城多机房部署方案中,同一个机房的节点可以设置相同的数值,另一个机房里的节点设置另一个不同的数值,这样在事务提交时会要求每组 group_replication_zone_id 中至少有个节点确认事务,然后才能继续处理下一个事务。这就可以确保每个机房的某个节点里,总有最新的事务。
Spark生态系统目前已经非常成熟了,有很多类型的任务都可以使用spark完成,我们先看下spark生态系统的组成: spark的核心主要由3个模块组成: (1)spark core 是spark的最
Hive 性能优化,可以从三个方面来考虑,即存储优化、执行过程优化和作业调度流程优化。
首先我们来看一下 Job 的需求来源。我们知道 K8s 里面,最小的调度单元是 Pod,我们可以直接通过 Pod 来运行任务进程。这样做将会产生以下几种问题:
近期,腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级,自主研发并上线并行查询功能,计算性能大幅提升,在面对大数据量表单与复杂SQL语句时,查询时间大幅缩短,加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力,不仅需要对计算层进行改造,同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配,具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
大家好,我是ABC_123。本期分享一个之前做过的针对某物联网云平台的渗透测试案例,包括了对Hadoop生态系统的内网横向过程,由于内网很多都是Yarn、MapReduce、Spark、HDFS、Ambari、Hortonworks这些组件,平时很少遇到,由此开始了长达3个月的断断续续地一边学习,一边研究的历程。
综上所述,图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中,需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。
在强化学习(RL)智能体模拟训练中,环境高速并行执行引擎至关重要。最近,新加坡 Sea AI Lab 颜水成团队提出一个全新的环境模拟并行部件 EnvPool,该部件在不同的硬件评测上都达到了优异的性能。
前文讲到Selenium并行测试基础,本文将分享一些并行测试实践相关内容。主要以理论为主,各位如何像了解代码和项目实践细节的可参考之前的文章:
Kettle是一款流行的ETL(Extract-Transform-Load,即数据抽取、转换、装载)工具,并可用来操作Hadoop上的数据。Kettle是用Java语言开发的。它最初的作者Matt Casters原是一名C语言程序员,在着手开发Kettle时还是一名Java小白,但是他仅用了一年时间就开发出了Kettle的第一个版本。虽然有很多不足,但这版毕竟是可用的。使用自己并不熟悉的语言,仅凭一己之力在很短的时间里就开发出了复杂的ETL系统工具,作者的开发能力和实践精神令人十分佩服。后来Pentaho公司获得了Kettle源代码的版权,Kettle也随之更名为Pentaho Data Integration,简称PDI。
TiDB v6.2 于 8 月 23 日发布了。在全新的版本中,TiDB 提供了诸多方面的提升,它们主要集中于:可观测性、性能、稳定性、数据生态加强以及 MySQL 兼容几个领域。
在讨论Oracle的性能问题时,通常要假设一个前提,那就是这个系统是OLTP还是OLAP(或者说数据仓库系统)。 只有在这个前提下,讨论一些性能问题才有意义,因为这两类系统太不一样了,甚至很多技术是相悖的。
ForkJoinPool 是一个功能强大的 Java 类,用于处理计算密集型任务,使用 ForkJoinPool 分解计算密集型任务,并并行执行它们,能够产生更好的性能。它的工作原理是将任务分解成更小的子任务,使用分而治之的策略进行操作,使其能够并发地执行任务,从而提高吞吐量并减少处理时间。
本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务(转换/操作符、数据源和sinks)组成。任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。
Druid(德鲁伊)是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析、列式存储的数据处理系统,支持高速的实时数据读取处理、支持实时灵活的多维数据分析查询。在Druid数十台分布式集群中支持每秒百万条数据写入,对亿万条数据读取做到亚秒到秒级响应。此外,Druid支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析,在时序数据处理分析场景中也可以使用Druid。
在上一文中已经了解到 WorkManager的基本用法之后,今天来看看它的一些高级用法:
并发(concurrent):即使对于单核CPU,我们也会采用多线程等技术提高service的并发处理能力,我们经常说的高并发,就是这个意思。
Parallel 具有多种静态方法,用于并行执行一组操作。这些方法可以显著提高处理大量数据时的性能,因为它们可以将工作负载分配到多个处理器核心或线程上。
1、Nodejs 1) 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。 2) Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。 3) Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境,基于Google的V8引擎,V8引擎执行Javascript的速度非常快,性能非常好。 4) 我们写下的js代码,是在单线程的环境中执行,但nodejs本身不是单线程的。如果我们在代码中调用了nodejs提供的异步api(如IO等),它们可能是通过底层的
最近一直在想一个问题,如何能让 js 代码写起来更语义化和更具有可读性。
Flink的Transformation转换主要包括四种:单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习:
选自Uber AI 作者:Felipe Petroski Such、Kenneth O. Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与:路、李泽南 Uber 在去年底发表的研究中发现,通过使用遗传算法高效演化 DNN,可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络在像素级别上玩 Atari 游戏;这种方式在许多游戏中比现代深度强化学习算法或进化策略表现得更好,同时由于更好的并行化能达到更快的速度。不过这种方法虽好但当时对于硬件的要求很高,近日 Uber 新的开源项目解决了这一问题,其代码可以让一
随着技术的进步,组织从人工测试转向Selenium测试自动化,测试解决方案变得比以往更具可扩展性。但是,摆在大多数团队面前的还有一座山:并行测试的可伸缩性。许多公司仍在使用顺序测试方法来提供质量保证,这会消耗大量的时间,资源和精力。
Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
最近在做spark的项目,虽然项目基本功能都实现了,但是在真正的成产环境中去运行,发现程序运行效率异常缓慢;迫于无奈(实际是自己都不忍直视了),所以决定对程序做一番优化操作。在网上查看了不上关于spark程序的优化方法,但是都比较分散不够全面,所以决定就自己编写的基于Java的spark程序,记录一下我所做过的一些优化操作,加深印象方面以后的项目调优使用。这是一个Spark系列的优化操作,包括了很多方面,欢迎大家一块讨论学习。好了,废话好像有点多,下面开始进入正题:
方法一:开始菜单 -> 运行 -> cmd -> 回车 方法二:直接url栏中输入cmd
今年6月,腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级,Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶。为帮助开发者更清楚的了解到腾讯云数据库究竟做了什么,特推出"DBTalk数据库企业级能力国产化”专场,就数据库引擎在Oracle兼容核心能力构建、海量数据分析引擎构架设计、下一代列式存储原理、复杂查询执行优化等方面进行深入解读。 本期带来各讲师分享精华及直播回顾视频。想要讲师ppt的小伙伴,可在腾讯云数据库公众号后台发送"610讲师课件",即可获得哦! 《深入
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