线上最近的数据量越来越大,出现了数据处理延迟的现象,观察storm ui的各项数据,发现有大量的spout失败的情况,如下:
今天,我们将介绍一系列新的博客文章,其中将介绍Apache Impala的最新增强功能,许多是性能改进,例如下面所述的功能,可以更高效地利用所有CPU内核,将性能提高2倍至7倍。此外还有大量的工作,确保Impala在存储计算分离的场景中能最优地运行,比如数据存储在对象存储或远程HDFS的场景。鉴于越来越多的用户正在运行容器化的Impala集群,例如Cloudera Data Warehouse(CDW)服务中提供的集群,这一点尤其重要。
Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势,然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包:隐式并行:OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS等;显性并行:parallel(主打lapply应用)、foreach(主打for循环)、SupR、还有利用GPU的办法(gpuR)。所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序;隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然,在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。今天就给大家介绍下这个基础并行包的具体应用。
利用C#中的无锁,线程安全的实现来最大化.NET或.NET Core应用程序的吞吐量。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言,我们在用数据训练机器学习模型之前,通常都需要对数据进行预处理,而Python就非常适合完成这项工作,比如需要重新调整几十万张图像的尺寸,用Python没问题!你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
在上一篇《Webpack 性能系列一: 使用 Cache 提升构建性能》中,我们讨论了 Webpack 语境下如何应用各种缓存措施提升构建性能,接下来我们继续聊聊 Webpack 中一些行之有效的并行计算方案。缓存的本质是首轮计算后将结果保存下来,下次直接复用计算结果而跳过计算过程;并行的本质则是在同一时间内并发执行多个运算,提升单位时间计算效率,两者都是计算机科学常见的提升性能优化手段。
Python是所有机器学习的首选编程语言。它易于使用,并拥有许多很棒的库,可以轻松地处理数据。但是当我们需要处理大量数据时,事情就变得棘手了......
Flink中的执行资源是通过任务槽定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽,每个任务槽可以运行一个并行任务的流水线(pipeline)。流水线由多个连续的任务组成,例如 MapFunction 的第n个并行实例和 ReduceFunction 的第n个并行实例。请注意,Flink经常同时执行连续的任务:对于流式处理程序时刻发生,但是对于批处理程序来说却是经常发生。
System.Threading.Tasks.Parallel类提供了Parallel.Invoke,Parallel.For,Parallel.ForEach这三个静态方法。 1 Parallel.Invoke 尽可能并行执行所提供的每个操作,除非用户取消了操作。 方法: 1)public static void Invoke(params Action[] actions); 2)public static void Invoke(ParallelOptions parallelOptions, par
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
Flink中的执行资源是通过任务执行槽来确定的。每个TaskManager有一个或者多个任务执行槽,每个可以运行一个并行任务的流水线。每个流水线包含多个连续的任务,像N次的MapFunction的并行实例跟一个ReduceFunction的n次并行实例。注意Flink经常同时执行多个连续的任务:对数据流程序来说都会这样,但是对于批处理程序来只是频繁发生。
Python 是机器学习领域内的首选编程语言,它易于使用,也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时,一些问题就会显现……
在前沿AI大模型规模呈指数级增长的趋势下,仅凭单卡已经很难满足当下的推理需求。 就拿拥有1750亿参数的GPT-3来说。 仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间,远超单个GPU的容纳能力。 因此,多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理,需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。 为此,大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。 以“高性能、高可用、可伸缩”的理念,深
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用,并行化也可以将算法中各个部分独立运行,从而提高运行效率,如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
单核CPU下,线程实际还是串行执行的。操作系统中有一个组件叫做任务调度器,将CPU的时间片(windows下时间片最小约为15毫秒)分给不同的线程使用,只是由于CPU在线程间(时间片很短)的切换非常快,人类感觉是同时运行的。总结为一句话就是 :微观串行,宏观并行。 一般会将这种线程轮流使用CPU的做法称为并发,concurrent
•本来打算写一个flink源码分析的系列文章,但由于事情太多,又不太想输出低质量的文章,所以开始看一些好的flink相关博客,本文译自https://www.ververica.com/blog/apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ;•flink中state的划分和介绍;•flink 中operator state在什么时候会进行rescale以及如何进行rescale?;•flink 中keyed state的when and how?。
Double-checked Locking,严格意义上来讲不属于无锁范畴,无论什么时候当临界区中的代码仅仅需要加锁一次,同时当其获取锁的时候必须是线程安全的,此时就可以利用 Double-checked Locking 模式来减少锁竞争和加锁载荷。目前Double-checkedLocking已经广泛应用于单例 (Singleton)模式中。
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:
在计算机上,打开Microsoft Word和Web浏览器。我们称之为这两个进程。
介绍 计算可能很复杂。对我们来说,这种复杂主要就是软件世界的人类驱动力。甚至有一个学科整个都围绕着问题解决和计算——计算机科学。 当一个人开始学习计算机科学时,会被介绍一些术语和概念,这些术语和概念都
在 操作系统 中 , 进程 之间 的 内存空间 是 隔离的 , 不同的进程 拥有各自的 内存空间 ,
作者:Kobi Hikri 翻译:无阻我飞扬 摘要:本文从计算机领域的“祖师爷”艾伦·图灵提出的图灵机概念开始,介绍了图形计算的概念,并以示例介绍了apache storm,基于apache storm如何进行分布式图形计算。apache storm是一个免费开源的分布式实时计算系统,具有简单易用、快速、可扩展、容错等优点。以下是译文。 介绍 计算可能很复杂。对我们来说,这种复杂主要就是软件世界的人类驱动力。甚至有一个学科整个都围绕着问题解决和计算——计算机科学。 当一个人开始学习计算机科学时,会被介绍一些
基于:消息推模式(驱动方式)、分布式(物理结构)、流(逻辑结构)、实时(性能特点)的计算引擎(本质属性)。
我们在前两章提到了线程、进程,还有并发编程。我们在很高的层次,用抽象的名词,讲了如何组织代码,已让其部分并发运行,在多个CPU上或在多台机器上。 本章中,我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务,提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是,使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容: 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
GitLab 12.1 已经发布,更新如下: 合并训练的并行执行策略 :加强了合并 TRAINS,以使用并行策略执行流水线,并行执行通过按顺序排列合并请求并启动受控的并行管道来加速验证。 合并机密问题
原文地址:http://www.dotnetcurry.com/dotnet/1360/concurrent-programming-dotnet-core 今天我们购买的每台电脑都有一个多核心的 CPU,允许它并行执行多个指令。操作系统通过将进程调度到不同的内核来发挥这个结构的优点。 然而,还可以通过异步 I/O 操作和并行处理来帮助我们提高单个应用程序的性能。 在.NET Core中,任务 (tasks) 是并发编程的主要抽象表述,但还有其他支撑类可以使我们的工作更容易。 并发编程 - 异步 vs. 多
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
1、简介 关于并行Linq,Ms官方叫做并行语言集成(PLINQ)查询,其实本质就是Linq的多线程版本,常规的Linq是单线程的,也就是同步的过程处理完所有的查询.如果你的Linq查询足够简单,而且
选自clindatsci 作者:Neil Tenenholtz 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 Tensorflow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库。在这个框架中,计算流程通过数据流程图(data flow graph)设计,这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。TensorFlow 允许多个 worker 并行计算,这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外,如果模型足够大,这种并行化有时可能是必须的。在本文中,我们将探讨 TensorFlow 的
Swift3.0相关代码已在github上更新。之前关于iOS开发多线程的内容发布过一篇博客,其中介绍了NSThread、操作队列以及GCD,介绍的不够深入。今天就以GCD为主题来全面的总结一下GCD的使用方式。GCD的历史以及好处在此就不做过多的赘述了。本篇博客会通过一系列的实例来好好的总结一下GCD。GCD在iOS开发中还是比较重要的,使用场景也是非常多的,处理一些比较耗时的任务时基本上都会使用到GCD, 在使用是我们也要主要一些线程安全也死锁的东西。 本篇博客中对iOS中的GCD技术进行了较为全面的总
原文地址:http://marcio.io/2015/07/singleton-pattern-in-go/ 最近几年go语言的增长速度非常惊人,吸引着各界人士切换到Go语言。最近有很多关于使用Ruby语言的公司切换到Go、体验Go语言、和Go的并行和并发解决问题的文章。 过去10年里,Ruby on Rails已经让众多的开发者和初创公司快速开发出强大的系统,大多数时候不需要担心他的内部是如何工作的,或者担心线程安全和并发。RoR程序很少创建线程和并行的运行一些东西。整个托管的基础建设和框架
在这一部分教程中,将介绍JUnit 5的其他功能,这些功能将通过并行运行测试,配置测试顺序和创建参数化测试来帮助减少测试的执行时间。还将介绍如何利用Selenium Jupiter功能,例如通过系统属性进行测试执行配置,单个浏览器会话测试以加快测试执行速度或捕获测试中的屏幕截图,AssertJ库的基本Demo。
进程:是指一个内存中运行的应用程序,每个进程都有一个独立的内存空间,一个应用程序可以同时运行多个进程;进程也是程序的一次执行过程,是系统运行程序的基本单位;系统运行一个程序即是一个进程从创建、运行到消亡的过程。
Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示: 具体描述,如下所示: N
并发:假的多任务,一个 cpu轮询运行多个程序,表面上看着像同时运行,其实是依次运行。
在阿里的业务中,有广泛的算法应用场景,也沉淀了相关的算法应用平台和工具:基础的算法引擎部分,有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务;推荐算法应用领域,有算法实验平台TPP(源于淘宝个性化平台),提供Serverless形式的算法实验平台,包括资源弹性伸缩,实验能力(代码在线发布、AB分流、动态配置),监控管理(完善的监控报警、流控、降级)等能力,是算法在线应用的基石。
近日,Github 上开源的一个专注模块化和快速原型设计的深度强化学习框架 Huskarl 有了新的进展。该框架除了轻松地跨多个 CPU 内核并行计算环境动态外,还已经成功实现与 OpenAI Gym 环境的无缝结合。TensorFlow 发布了相应的文章来报道此研究成果。
最近将内部测试框架的底层库从mocha迁移到了AVA,迁移的原因之一是因为AVA提供了更好的流程控制。
基于流计算的基本模型,当前已有各式各样的分布式流处理系统被开发出来。本节将对当前开源分布式流处理系统中三个最典型的代表性的系统:Apache Storm,Spark Streaming,Apache Flink以及它们的编程模型进行详细介绍。
上一篇我们主要介绍了并行编程相关的知识,这一节我们继续介绍关于任务相关的知识。为了更好的控制并行操作,我们可以使用System.Threading.Tasks中的Task类。我们首先来了解是什么是任务——任务表示将要完成的一个或某个工作单元,这个工作单元可以在单独线程中运行,也可以使用同步方式启动运行(需要等待主线程调用)。为什么使用任务呢?——任务不仅可以获得一个抽象层(将要完成的工作单元)、还可以对底层的线程运行进行更好更多的控制(任务的运行)。
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程序在没有跳转语句的前提下,都是由上至下依次执行,那现在想要设计一个程序,边打游戏边听歌,怎么设计? 要解决上述问题,咱们得使用多进程或者多线程来解决.
Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架;
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