在做并行转码时，相当于把视频做成二进制分片上传后，合并起来进行转码。转码时再将视频切分成不同时长的片段进行分片转码，完成后合并视频。这种方式下通过提高并行程度降低了延时。...由于过程复杂，所有我们希望能用有向无环图连接组织，将基础服务固化，通过脚本将不同功能组织起来。这时我们无论下载文件转码上传还是分片上传，只需简单连接即可，两个下载之间的代码是不需要改动的。...例如有三个机器同时并行完成下载分片，转码，上传结果的工作。当并行过程结束后，会有一个新的依赖关系，如图中，下载所有分片，合并转码后的视频，不同清晰度的文件都是在不同机器上并行工作的。...在服务架构设计开发的过程中，我们使用了很多并行手段，包括机器并行、进程并行、线程的并行以及算法、CPU核的并行等，通过这些手段发挥机器最大的价值。...今天我们设计的目的是一个低延时高可用的系统，我们用到的并行上传，并行转码，极致上传等手段都用了算法上分治、递归、贪心的思想。
来自论文Tiresias:A GPU Cluster Manager for Distributed Deep Learning 概述 给一个庞大的GPU集群，在实际的应用中，现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能...由于训练时间不可预知的朴素调度 虽然最短优先(SJF)和最短保持时间优先(SRTF)可以被用于减少JCT，但是这两个算法都需要任务的执行时间，而深度学习任务的执行时间通常是未知的，通常我们训练到误差收敛为止...同样的，传统的LAS((Least-Attained Service)算法也是被广泛用于任务时间不可预知的场景下，例如数据中心的网络调度。...算法 第二个想法 第二个想法是使用模型结构来尽可能地松弛化合并放置的约束，我们发现只有某些确定类型的DL模型是对是否合并是敏感的，敏感度是由于其张量大小分布的偏差。...worker的GPU合并的约束 该设计有实用性和易部署性，并且性能显著提高 背景和动机 分布式机器学习(DDL) 这里，我们关注数据的并行化，数据的并行化是目前流行的分布式深度学习框架的公共部分。
Flowable流程引擎可用于部署BPMN 2.0流程定义（用于定义流程的行业XML标准）， 创建这些流程定义的流程实例，进行查询，访问运行中或历史的流程实例与相关数据，等等。...如果有两个激活的信号中间事件，捕获相同的信号事件，则两个中间事件都会被触发，哪怕它们不在同一个流程实例里。...然后流程经过该合并网关继续。 请注意，如果并行网关同时具有多条入口与出口顺序流，可以同时具有分支与合并的行为。在这种情况下，网关首先合并所有入口顺序流，然后分裂为多条并行执行路径。...判断方法为：计算当前流程实例中的所有执行，检查从其位置是否有一条到达包容网关的路径（忽略顺序流上的任何条件）。如果存在这样的执行（可到达但尚未到达），则不会触发包容网关的汇聚行为。...脚本任务用左上角有一个小“脚本”图标的标准BPMN 2.0任务（圆角矩形）表示。
合并：所有到达并行网关的并行执行都会在网关处等待，直到每一条入口顺序流都到达了有个执行。然后流程经过该合并网关继续。 >>> 如果并行网关同时具有多条入口与出口顺序流，可以同时具有分支与合并的行为。...，第二个并行网关会合并这两个执行。...判断方法为：计算当前流程实例中的所有执行，检查从其位置是否有一条到达包容网关的路径（忽略顺序流上的任何条件）。如果存在这样的执行（可到达但尚未到达），则不会触发包容网关的汇聚行为。...脚本任务的结果: 脚本任务的返回值，可以通过为脚本任务定义的'flowable:resultVariable'属性设置为流程变量。可以是已经存在的，或者新的流程变量。...如果指定为已存在的流程变量，则流程变量的值会被脚本执行的结果值覆盖。如果不指定结果变量名，则脚本结果值将被忽略。
其一是基于ITIL的运维流程的规范化，标准化和流程化 其二是对于日常可重复的运维操作的脚本化和自动化执行 以上两个动作只能够划入到运维的第一个阶段，因为在很早以前基本就已经实现。...同时在能力层增加了面向AIOps的算法集，包括了类似聚类，回归，降维，分类等关键算法。 同时在解决方案层可以看到关键的还是两个方面的内容。其一是故障发现，定位和解决。其二是容量优化和弹性扩容。...图片来自网络 在该图里面也可以看到，智能化运维在传统的自动化运维平台和功能的基础上，增加了底层的大数据存储，处理和分析技术平台能力。同时增加了AI算法库，AI建模分析能力。 ?...而我们既可以将这些操作步骤组合并可视化涉及在一个标准的产品版本发布流程里面进行管理和执行。这些都将大大提升我们运维管理的标准化和效率。...而这些数据我们拿到后需要进行各种分析，看是否存在某种特殊的异常情况需要我们去处理。
---- 概述 分支/合并框架的目的是以递归方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果。...通常情况下我们不需要直接继承 ForkJoinTask 类，而只需要继承它的子类，Fork/Join 框架提供了以下两个子类： RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。...我们可以通过继承来实现一个RecursiveAction RecursiveTask ：用于有返回结果的任务。 可以将自己的工作分割为若干更小任务，并将这些子任务的执行合并到一个集体结果。...的标准决定一个任务是否应该再拆分，但有几种试探方法可以帮助你 ? 事实上，这只不过是著名的分治算法的并行版本而已。 ? 现在编写一个方法来并行对前n个自然数求和就很简单了。...该方法会检查任务是否小到足以顺序执行，如果不够小则会把要求和的数组分成两半，分给两个新的 ForkJoinSumCalculator ，而它们也由ForkJoinPool 安排执行。
：文章介绍了Hadoop的搭建、使用、维护等过程 并行算法的评价方法：文章介绍了三种并行化算法评价指标：SpeedUp、ScaleUp、SizeUp 图片 图片 图片 下面哪项通常是集群的最主要瓶颈...在Map阶段，Map Task会在本地磁盘输出一个按照key排序（采用的是快速排序）的文件（中间可能产生多个文件，但最终会合并成一个），在Reduce阶段，每个Reduce Task会对收到的数据排序，...方式，其主要思想如下： 在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签（tag）,比如：tag=0表示来自文件File1...BloomFilter最常见的作用是：判断某个元素是否在一个集合里面。它最重要的两个方法是：add() 和contains()。...压缩Hadoop中的压缩算法及压缩的好处 gzip：压缩格式不能被分块，并行的处理 bzip2：支持分块处理，但是解压的过程非常的缓慢，使job的瓶颈转移到了cpu上 lzo：支持分块并行的处理
基于上面问题的思考，本文进行了一个简单的实验，尝试通过数据来分析 HTTP 中的合并与拆分，以及并发请求是否影响其他请求。...2，一但前面的请求卡住，后面的请求就被阻塞了；管道化方式：即请求可以并行发出，但是响应也必须串行返回（只提出过标准，没有真正应用过）。...推测的依据来自 Chrome 开发者工具中的 Waterfall，可以看到很多并发请求的 Queueing Time、Stalled Time 很高，说明浏览器不会在一开始就并行发送所有请求。...这个实验主要用于分析并发请求过多时是否会影响其他请求的访问速度。...实验数据： 从实验数据中可以看出， 图片并发数量不会影响 js 的加载速度，无限速时无论并发图片请求有多少，脚本加载都只要 0.12s 左右。
接下来我们来看一个栗子： 假设我们在数据系统之中采用了三副本的结构，如下图所示：User 1234 并行地将所有的副本发送给三个存储节点，并且两个节点可以接受副本的写入，但是其中一个节点不在线，所以副本写入失败...User可以从不同节点获得不同的响应，即来自其他节点的最新值和另一个节点的过期值。这里通过了版本号用于确定哪个值是更新的值。...Quorum机制 上文之中提及的例子在三个副本中的两个之上写入成功，我们认为写操作成功了。但是如果三个副本只有的一个副本写入成功了？这时的写操作是否是成功的呢？ 答案是否定的？...合并“happens-before”关系 每当有两个操作A和B时，有三种可能：A发生在B之前，B发生在A之前，A或B是并发的。我们需要的是一个算法，告诉我们两个操作是否并发。...版本向量 合并“happen-before"使用一个单一的版本号来捕捉操作之间的依赖关系，但这不足以解决当有多个副本并行写入的情况。相反，我们需要使用每个副本的版本号以及每个键。
Python中的冒泡排序算法 冒泡排序是最直接的排序算法之一。它的名称来自算法的工作方式：每经过一次新的遍历，列表中最大的元素就会“冒泡”至正确位置。...Python中的合并排序算法 合并排序是一种非常有效的排序算法。它基于分治法，这是一种用于解决复杂问题的强大算法技术。 要正确理解分而治之，应该首先了解递归的概念。...在Python中实现合并排序 合并排序算法的实现需要两个不同的部分： 递归地将输入分成两半的函数 合并两个半部的函数，产生一个排序数组 这是合并两个不同数组的代码： def merge(left, right...并行化也很简单，因为它将输入数组分成多个块，必要时可以并行分配和处理这些块。 缺点是对于较小的列表，递归的时间成本就较高了，冒泡排序和插入排序之类的算法更快。...Timsort的主要特征是它利用了大多数现实数据集中存在的已排序元素。这些称为natural runs。然后，该算法会遍历列表，将元素收集到运行中，然后将它们合并到一个排序的列表中。
这些方法使得可以在开发周期的早期发现bugs和errors，从而确保部署到生产环境的所有代码都符合为应用程序建立的代码标准。...它涉及到在每次小的迭代中就不断地构建、测试和部署代码更改，从而减少了基于已经存在bug或失败的先前版本开发新代码的机会。...对于每次向仓库的推送，你都可以创建一组脚本来自动构建和测试你的应用程序，从而减少了向应用程序引入错误的机会。...在这个文件中，你可以定义要运行的脚本，定义包含的依赖项，选择要按顺序运行的命令和要并行运行的命令，定义要在何处部署应用程序，以及指定是否 要自动运行脚本或手动触发脚本。...GitLab CI/CD 通过这样做： 运行自动化脚本（串行或并行） 代码Review并获得批准 构建并测试你的应用 就像在你本机中看到的那样，使用Review Apps预览每个合并请求的更改 代码Review
超越数据仓库 数据仓库的架构 当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库 1、hadoop + hive Hive是建立在Hadoop HDFS基础之上的数据仓库基础框架...，数据是保存在HDFS上的，它可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 查询功能。...Hadoop MapReduce 由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多 并行运行的数据可复用场景(如:机器学习、图挖掘算法、交互式数据挖掘算法)中存 在诸多计算效率等问题。...所以 Spark 应运而生，Spark 就是在传统的 MapReduce 计算框 架的基础上，利用其计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的...**优点** 支持标准 SQL 和 NoSql 支持分布式缓存(其它数仓不支持) 拥有新的脚本语言。用该语言可以简化业务代码，并生成自定义的 sql 方法。
合并脚本和样式表 样式表的合并将页面样式定义、脚本、页面本身代码严格区分开，但是样式表、脚本也不是分割越细越好，因为没多引用一个样式表就增加一次HTPP请求，能合并的样式表尽量合并。...DNS查找流程：首先查看浏览器缓存是否存在，不存在则访问本机DNS缓存，再不存在则访问本地DNS服务器。...准则05、压缩组件（Gzip方式） gzip编码：gzip是GUNzip的缩写，是使用无损压缩算法的一种，最早是用于Unix系统的文件压缩，凭借着良好的压缩效率，现在已经成为Web上使用最为普遍的数据压缩格式...准则07、将JavaScript脚本放在底部 并行下载 浏览器下载组件的时候并不是每次只下载一个组件，而是实现了并行下载的机制。HTTP规范1.1建议浏览器从每个主机名并行地下载两个组件。...既假如页面的所有组件都来自于一个主机名，则每次只能同时下载两个组件。 如果组件使用了两个主机名，而且组件的主机名分配均匀，则每次并行下载的数量变成了2*2=4。
本文使用来自儿童和成人群体的真实数据演示了PCA在发展研究问题上如何应用，同时，还探讨了该方法的一些缺陷。...图一：演示三个简化ERP，分别存在轻度（A）和严重（B&C）时间重叠的潜在成分第一排图是由两个成分合成的ERP在两个事件下的测量变化（绿色代表事件1，黑色代表事件2，红色实线代表两个成分），第二排图是模拟两组...因子提取标准主要基于模型的拟合度，通常采用的并行分析的方法（即将每个因子解释的方差与来自一个不相关变量的模拟数据集的相应因子解释的方差进行比较）。...（2）增加因素的数量对比是否会提高模型结果。（3）调整旋转算法。（4）理论上，当时间重叠较低且成分结构的先验知识非常精确时，也可以使用基于峰值的度量方法。...此外，当真实因子具有高时空重叠特征时，特别是在有慢波成分存在的情况下，简单的结构旋转可以确定但不能完美地分离因子，会将慢波成分与其他成分合并，所以研究者提出了ERP特定的旋转估计算法，但这些方法的应用还缺少实例
这也解释了在渲染流程图中动画(animate)/滚动(scroll)阶段存在两个颜色（绿色/黄色）。...「只有一个浏览器进程」 「Viz 进程（Viz process」:聚合来自多个渲染进程和浏览器进程的数据信息。...线程 ❝线程有助于实现「管道并行化」和「多重缓冲」 ❞ 渲染进程中的线程分类 「主线程(Mian Thread)」: 1. 主要负责运行脚本 2....「显示合成器线程」：聚合并优化来自「每个渲染进程」的合成信息，加上浏览器进程，形成一个单一的合成器frame，以便向屏幕展示。...图片中共有四个局部框架树：两个用于站点A，一个用于站点B，一个用于站点C， ❝「每个局部框架树local frame tree都有自己的Blink渲染器组件」 ❞ 一个局部框架树的Blink渲染器可能与其他局部框架树处于同一渲染过程中
# 创建dir目录 mkdir -p dir1/dir2 # 递归创建目录，如dir1不存在，会先创建dir1 cat - 合并文件（按行） cat file # 合并一个或多个文件至标准输出...压缩文件，如测序数据原始reads的合并 paste - 合并文件（按列） paste -d ' ' file1 file2 # 按列对列的方式一行一行合并文件。...正则表达式用两个反斜杠/包围。 expr ~ /r/ # 评估expr是否与r匹配。匹配的意思是expr的一个子串是否在正则表达式r定义的字符串集中。...索引为字符串的数组被称为关联数组。expr in array用于判断数组元素 array[expr]是否存在。.../bin/bash command1 command2 ... chmod +x run.sh 给 run.sh 脚本增加可执行权限 执行脚本，以下三种方式都可以： # 脚本在前台执行，标准输出和标准错误输出到屏幕
来自Google的数据表明，一个有10条数据0.4秒能加载完的页面，变成30条数据0.9秒加载完之后，流量和广告收入下降90%。...服务器端（CDN）自动合并，基于Node.js的文件合并工具，通过把所有脚本放在一个文件中的方式来减少请求数。...的优点： 可以用来加载速度较慢的第三方资源，如广告、徽章； 可用作安全沙箱； 可以并行下载脚本。...根据HTTP规范，GET用于获取数据，POST则用于向服务器发送数据，所以Ajax请求数据时使用GET更符合规范。 7....这里所说的不是 CSS3 Filter 五、Javasript 1. 把脚本放在页面底部 浏览器下载脚本时，会阻塞其他资源并行下载，即使是来自不同域名的资源。
(数据存储结构，缓冲区管理，索引结构，查询执行算法，查询优化算法，事务的原子性、一致性、隔离型、持久性等基本概念，并发控制与故障恢复技术…) 4.并行和分布式数据库(集中式、客户-服务器、并行和分布式...3.2 Sevlet会话 cookie可以用来识别一个请求与前一个请求是否来自同一个浏览器会话。其在后端servlet处理的逻辑是怎么样的呢？ servlet的API中提供了跟踪会话技术的方法。...servlet的生命周期由部署它的web/应用服务器来控制，当由客户端请求一个特定的servlet时，服务器首先检查是否存在该servlet的一个实例。...一台Web服务器或者一台网络路由器可以被用于将来自每个客户端请求路由到其中一台应用服务器。来自一个特定客户端会话的所有请求必须被送到同一台应用服务器，因为服务器要维护客户端会话的状态。...高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)是一种对称加密算法，于2000年成为了美国标准。 公钥加密采用公钥＋私钥方式。
就这个系统而言，实际的延迟特性很难预测，潜在的问题较多，例如： A1是否能够并行调用 A2和 B1？ 是否存在一个数据依赖关系，使得对 B1的调用必须在对 A2的调用继续之前完成？...将 CPU 分析与有关并行性的信息以及来自请求数据连接起来可以解决这些限制，但是这种技术的应用并不普遍。...很多软件框架可以被用来自动测试服务组件，检测代码自动标识请求执行的关键路径。只有关键路径被保留用于分析，其他跟踪信息被丢弃，这样可以减少跟踪数据的数量级。...关键路径跟踪与其他请求和响应元数据一起记录，这使得标准的日志分析技术可以使用业务标准来查找跟踪的数据，集中的日志记录可以节省额外的成本。...参与关键路径协议的服务使用响应数据中的标准字段将其关键路径传播给调用方。然后，框架级代码将来自RPC的关键路径合并到每个服务的关键路径中。
例如TX子任务或等待其它已存在的线程运行关联的子任务，或在运行TX的线程中“递归”执行其它任务，又或者启动一个新的线程运行子任务…… fork方法用于将新创建的子任务放入当前线程的work queue队列中...join方法用于让当前线程阻塞，直到对应的子任务完成运行并返回执行结果。或者，如果这个子任务存在于当前线程的任务等待队列（work queue）中，则取出这个子任务进行“递归”执行。...那么对于一个集合中元素的排序问题就变成了两个问题：1、较小集合中最多两个元素的大小排序；2、如何将两个有序集合合并成一个新的有序集合。第一个问题很好解决，那么第二个问题是否会很复杂呢？...targetp[1] = source[0]; return targetp; } } } /** * 这个方法用于合并两个有序集合...如下图所示： 以下为使用Fork/Join框架后的归并算法代码，请注意joinInts方法中对两个有序集合合并成一个新的有序集合的代码，是没有变化的可以参见本文上一小节中的内容。
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