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关键词

: 压缩和下推

压缩 可可简单的理解成在原有的介质(比如NVMe SSD)上叠加单元(比如FPGA),并由该单元加速跟直接相关的任务,实现CPU任务卸载(Offload) 首先,片上集成缓和DRAM接口,减少与CPU交互,免于OS的进程调度和进程间干扰,从而提供可预期的时延。同时,FPGA 基于定制水线 MIMD设,同时拥有水线并行和并行,进一步降低时延。 在这些前提要求下,可在提供稳定IO时延的同时实现了压缩,降低了成本。 在下推的场景中,设的内容包括如何识别底层的CSD设备以及暴露的Pushdown接口,如何将下推的条件传输给硬件,如果优化设备内部逻辑(式处理和并行过滤),格式修改以对式处理更友好, 是现代驱动的基础,该架构可为和I/O密集型应用提供低延时、易扩展和敏捷的能力。

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SCT定律:,时间

其实没有SCT定律,这个是我根分布式CAP定律瞎造的。不过呢,从大这个行业来说,我们始终都是在和时间进行权衡,博弈以及突破。某种程度上来说,当拥有其中两者,可能很难兼顾第三者。 比如为了加快,我们会通过构建Cube,物化视图或者中间表(仓里的分层)来完成,但这样对的要求会更高,要能支撑更大的量,同时需要支持更新,而且在覆盖写的时候,读不受影响。 再比如,做的家常便饭是增量/全量同步,这主要是为了解决搬迁的问题。早期的仓是要求都汇总到一个分布式上的,所以必然会遇到增量/全量同步的问题。 还有一个问题是,上,虽然SQL现在越来越成为主,但是SQL依然有很多地方难以满足需求,所以我们依然要用各种API进行,我们没有一个统一的大应用,还是各种应用孤立的跑在硬件上(我们会把Yarn 其次是同步方面的问题,我们希望解决的是延时上的问题(时间),传统的模式是利用canal等工具读取binlog到kafka,然后kafka后面接一个系统,将写入到一个可更新的,比如hbase,

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    机是如何的?

    那么我们怎样将其转化为二进制机中,这个过程我们称之为编码。更广义地讲,就是把信息从一种形式转化为另一种形式的过程。 Unicode 就相当于一张表,建立了字符与编号之间的联系,它是一种规定,但是 Unicode 本身只规定了每个字符的字编号是多少,并没有规定这个编号如何机怎么知道三个字节表示一个符号,而不是分别表示三个符号呢? 那么很自然的,就会出现一个问题:机怎么知道某一个文件到底采用哪一种方式编码? 总结 搞清楚了 ASCII、Unicode 和 UTF-8 的关系,我们就可以总结一下现在机系统通用的字符编码工作方式: 在机内中,统一使用 Unicode 编码,当需要保到硬盘或者需要传输的时候

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    从Snowflake看仓库演进方向:分离、弹性、统一和Serverless化

    虽然现在有 Delta 相关技术,时延也只能做到分钟级别,对于越来越高的实时性要求还是无法满足。其次不分离,无法对资源进行有效复用。 2)分离 在云的环境下,网络传输能力已经超过本地磁盘的 IO 能力,分离带来的好处是量一定的情况下通过横向扩展可以带来更好的性能 ,同时在低峰的时候通过云的弹性能力进行扩缩容带来分析成本的进一步降低 标准的接入层实现 DDL 以及安全认证等,弹性层充分利用云的弹性能力大幅降低成本,统一层基于云构建,解决仓临时扩容以及运维问题。 总体趋势就是:分离、弹性、统一以及 Serverless 化。 InfoQ:在您看来,当前大引擎和分别处于什么样的发展阶段?为什么? 在云的环境下,云上对象在大分析位置上越来越重要,未来对象势必成为云上湖或者仓库的底层。 InfoQ:接下来大领域还有哪些值得关的技术方向?

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    第二章 机使用内来记忆或时所使用的如何

    2.1 前言 2.2 内中如何机使用内来记忆或时所使用的 机执行程序时,组成程序的指令和程序所操作的都必须放在某个地方 这个地方就是机内 也称为主(main memory)或者随机访问器(Random Access Memory, RAM) 内如何 单位:bit(位) binary digit(二进制字) 2.3 初始变量 变量是机中一块特定的内空间 由一个或多个连续的字节组成 (8 bit = 1 byte) 带宽 10M bit per second,实际的是byte ? 通过变量名可以简单快速地找到在内 c++语言变量命名规则 变量名(标识符)只能由字母、字和下划线3种字符组成 名称第一个字符必须为字母或下划线,不能是字 变量名不能包含除_以外的任何特殊字符

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    引擎之下,之上 - 湖初探

    我们都知道一个大处理系统分为: 分布式文件系统:HDFS,S3 基于一定的文件格式将文件在分布式文件系统:Parquet,ORC, ARVO 用来组织文件的元系统:Metastore 处理文件的引擎 ,包括处理和批处理:SPARK,FLINK 简单的说,湖技术是引擎和底层格式之间的一种组织格式,用来定义、元的组织方式。 如上图,Delta Lake 是 Spark 框架和系统之间带有 Schema 信息的中间层。 它有一些重要的特性: 设了基于 HDFS 的元系统,解决 metastore 不堪重负的问题; 支持更多种类的更新模式,比如 Merge / Update / Delete 等操作,配合式写入或者读取的支持 且在仓库如 hive中,对于update的支持非常有限,昂贵。

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    从Snowflake看仓库未来演进方向:分离、弹性、统一和Serverless化

    虽然现在有 Delta 相关技术,时延也只能做到分钟级别,对于越来越高的实时性要求还是无法满足。其次不分离,无法对资源进行有效复用。 2)分离 在云的环境下,网络传输能力已经超过本地磁盘的 IO 能力,分离带来的好处是量一定的情况下通过横向扩展可以带来更好的性能 ,同时在低峰的时候通过云的弹性能力进行扩缩容带来分析成本的进一步降低 标准的接入层实现 DDL 以及安全认证等,弹性层充分利用云的弹性能力大幅降低成本,统一层基于云构建,解决仓临时扩容以及运维问题。 总体趋势就是:分离、弹性、统一以及 Serverless 化。 InfoQ:在您看来,当前大引擎和分别处于什么样的发展阶段?为什么? 在云的环境下,云上对象在大分析位置上越来越重要,未来对象势必成为云上湖或者仓库的底层。 InfoQ:接下来大领域还有哪些值得关的技术方向?

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    仓库的未来趋势:分离

    此外,Redshift在2019年12月正式推出了RA3形态,它采用了分离的架构,在S3上,节点使用高性能SSD作为本地缓,加速对的访问。 1 层 在弹性架构下,层负责的实时写入、索引构建、扫描、下推的谓词(过滤、列裁剪、分区裁剪等),不再负责查询的任务。 3 执行分离架构下,层新增了Resharding子,负责从层加载。 6 性能测试 本节将探究分离架构对AnalyticDB大量分析场景的查询吞吐影响。 测试环境 实例1:不分离模式,4组节点,节点负责扫描、查询。 实例2:弹性模式,4组节点 + 6个节点。节点负责扫描,节点负责查询。两个实例分别导入tpch 1TB作为测试集。

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    引擎之下、之上 | 湖Iceberg快速入门

    参考文章中用了大量篇幅介绍了Parquet用什么法支持嵌套的模型,并解决其中的相关问题。 2.Parquet定义了在文件中的方式。为了方便叙述,将下图拿出来介绍: ? Parquet文件将按照列式,但并不是说在整个文件中一个列的都集中在一起,而是划分了Row Group、Column Chunk以及Page的概念。 多行会按照列进行划分,每列的集中于一个Column Chunk中,因为每个列的类型不同,因此不同的Column Chunk会使用不同法进行压缩\解压缩。 ,如何按照列式构建一个Page,再构建一个Column Chunk,再接着构建一个Row Group,最后构建元信息后形成一个Parqeut文件。 持久性:事务提交之后,会被永久性地持久化到系统。

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    、浮点机中的

    一、简述 1.1 机底层的基本原理   机要处理的信息是多种多样的,如字、文字、符号、图形、音频、视频等,这些信息在人们的眼里是不同的。 但对于机来说,它们在内中都是一样的,都是以二进制的形式来表示。要想学习编程,就必须了解二进制,它是机处理的基础。    所以,机使用二进制,而不是我们熟悉的十进制,写入内中的,都会被转换成0和1的组合。 1.2 的类型   的类型有很多,不同的编程语言会将的类型分为不同的类别。 (和十进制中范围为1~10一样)   R32.24 和 R64.53 的方式都是用科学法来的。 而我们的傻蛋机根本不认识十进制的,他只认识 0, 1,所以在中,首先要将上面的更改为二进制的科学法表示, 8.25 用二进制表示可表示为 1000.01,大家不会连这都不会转换吧

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    法与结构——顺序栈和链式

    "文中除了那张饼,均为作者绘制草图,如有理解障碍,深表歉意,还请及时指出" 栈 先上官方定义:栈(stack)又名堆栈,它是一种运受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 顺序栈 即物理结构是顺序,先开辟一块内空间(和顺序链表一样有没有),每push一个新元素,栈顶标记top+1。 定义结构 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define MAXSIZE 20 /* 空间初始分配量 */ typedef int Status;/* Status是函的类型,其值是函结果状态代码,如OK等 */ typedef int ElemType;/* ElemType类型根实际情况而定,这里假设为 用top标记栈顶节点,而不是上面顺序的位置,每一次入栈新节点,top指向新栈顶节点,count也随之+1。出栈时,top指向栈顶节点的next节点,count-1。

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    中复杂过程的替代方案

    我们知道,过程的设是为了处理具有复杂业务逻辑的。 以往的结构和业务逻辑比较简单,所以单条SQL语句就可以实现业务的需要。但随着技术的进步,用户的复杂程度也越来越高。 基于这些需要,我们引入了过程。 过程是目前复杂的首选工具,在领域起着很大的作用。然而,过程也会造成各种不便。 过程的不方便之处体现在逐步的不完善,对集合化的支持较差,不能为集编号,也没有对象引用机制。 esProc是专为解决复杂目标而设脚本,提供了直观的网格界面、分步、专业的调试功能、灵活的语法、完整的系统以及对不同库之间交互式的无缝支持,性能与过程相当甚至更优 esProc可以改进过程,从根本上提升库的能力,减少程序员的开发难度,提高开发效率,便于代码的维护和迁移,轻松实现复杂的法和业务逻辑。

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    2019年机大概述,大平台,采集、与分析

    技术:指的是各种快速增长海量无法透过目前主软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业快速和有效处理大的一种方法。 12.jpg 产生爆炸的原因:企业业务变革和转型导致增长 13.jpg 由于价值密度的高低与总量的大小成反比,如何通过强大的机器法更迅速地完成的价值“提纯”成为目前大背景下亟待解决的难题 ,所以需要大技术。 14.jpg 大应用一阶段:辅助产品 15.jpg 大应用二阶段:创造价值 16.jpg 大应用三阶段:塑造我们 17.jpg

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    时间序列-知乎系列介绍

    知乎上关于时间的系列介绍. 作者:木洛 主要包括: [1] - 时间序列 - 概述 - 2018.01.07 [2] - 时间序列 - 开源时序库解析(一) - 2018.01.07 [3] - 时间序列 - 开源时序库解析(二) - 2018.01.07 [4] - 时间序列 - 开源时序库解析(三) - 2018.01.07 [5] - 时间序列 - 开源时序库解析(四) - 2018.01.16 系列介绍中,重点解析了InfluxDB、OpenTSDB、Base系和Cassandra系时序库. 附:2018.10 全球时序库市场热度排名 ? 来源:重磅发布!10月份全球库市场热度排名 - 大象科学 - 2018.10.28

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    每周学点大 | No.15 图在机中的

    No.15期 图在机中的 Mr. 王:还有一个很重要的问题,就是图在机中的表示。 虽然我们看到的图边和点等都是非常直观的,可以画成一个圆圈里带一个字表示顶点,用一条带有字的线段或者箭头来表示边,但是在机中,显然不能用这种方式来它。 实际机中时,我们会用一个二维组来表示,其中A,B,C,D,E这些字母用组下标0,1,2,3,4来表示。 小可:那么如何来表示一条边呢? Mr. 王:组内还是空的,我们就用这个域来表示边。假如有一条有向边AB,它的权值为5,我们就将组G[0][1]这个位置填充5即可,对于权值为6的边BC,G[1][2]=6。 另外,对于无权的图,我们将边的权值视作1,这样方便无权图中路径的长度,也就是经过边的量。 小可:可是邻接矩阵占用空间很大啊,不论两个顶点之间是不是真的有一条边,我们都要用一个

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    从0到1搭建大平台之系统

    前面已经给大家讲了《从0到1搭建大平台之采集系统》、《从0到1搭建大平台之调度系统》,今天给大家讲一下大平台系统。 大平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的,运用HDFS作为框架分为批处理、处理。 一、传统的平台 我们都知道,没有大之前,我们平台基本是依赖库,大量的基本依赖Oracle库。Oracle很强大,支撑了很多年银行、电信业务。 可以看作为用户编程接口,本身不和处理 依赖HDFS作为 我们看到Hive支持类SQL语法,我们可以很容易的把传统关系型库建立的仓库任务迁移到Hadoop平台上。 支持内。 低延迟、高容错。 Spark提供了,可以将结果放到内中,我们都知道MR是将在磁盘,对磁盘读写,势必会增加IO操作,时间过长。

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    MongoDB 引擎和模型设

    引擎 1.1 引擎是什么 引擎是位于持久化(通常是放在磁盘或者内中)和库之间的一个操作接口,它负责和读取方式。 MongoDB库通过引擎在磁盘中读取,而假设我们的应用是ASP.NET MVC,我们可以使用官方的Mongo.Driver驱动,通过通信协议(如TCP)向MongoDB库发送各种请求。 模型设 2.1 内嵌和引用 在MongoDB中,的表示方式有内嵌和引用两种。 设MongoDB模型的时候,我们需要转变以往设关系型模型时的思维。即便是针对一个关系中不同集合的量规模,我们的模型也将有很大的不同。 这样的情况下,显然是分开不同集合进行,然后让person集合引用task_id组。

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    Hadoop大服务平台你了解多少?武汉波若大如何实现海量

    Hadoop管理平台你知道多少呢?波若Hadoop互联网大是怎么构建,方便快捷方法? 机网络的普及化程度的提升,信息量的持续增长,推动了大产业的发展壮大,应对信息的爆炸式提高促使现阶段的政企或其他的机构都面临大批量需要方法、和分析报告的难题。 怎么高效能、方便快捷、快速的构建对爆炸式海量信息的方法成为厄待解决的难题。 Hadoop平台凭着自身独具特色的优越性,低成本、高效率、方便快捷的布署应用,获得了亲睐。 、方法。 接下来小编就主要聊一聊波若Hadoop管理平台在方法的优越性及市场价值: 1.统一管理 架构:采用CS架构。 运维:提供整个BR-odp(波若大服务平台)集群服务的管理。

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    python︱大规模与读取、并行:Dask库简述

    结构与pandas非常相似,比较容易理解。 一、读取与 先来看看dask能读入哪些内容: ? delayed(double)(x) c = delayed(add)(a, b) output.append(c) total = delayed(sum)(output) 还可以将程可视化 为例,官方:https://github.com/dask/dask-xgboost 来看一个案例code . 1、加载 import dask.dataframe as dd # Subset 四、程可视化部分——Dask.array 来源:https://gist.github.com/mrocklin/b61f795004ec0a70e43de350e453e97e import numpy

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    : 透明压缩,库IO模型和SSD寿命

    每次英特尔提供更强大的能力,微软都能吃干抹净。 1990诞生的 Andy and Bill‘Law 依然有效,伴着随着量的指级增长,在和处理领域愈演愈烈。 当然业界也在提高SSD颗粒的擦写次、GC法方面持续发力,同时,结合可的透明压缩,也为SSD寿命及稳定性的提升带来了新的方向。 要考虑压缩带来的寿命收益,首先以不影响业务(参见:可: 压缩和下推)为前提。决定写入寿命的相关因素很多,比如颗粒的品质,模型,温度,湿度,可能还涉及玄学。 除了考虑压缩本身,结合企业级业务还需要考虑很多方面,如是否对业务透明、是否零拷贝不带来额外开销、可扩展性等等,可参考可: 压缩和下推,如下图基于可的透明压缩供参考。 ? 参考 可: 压缩和下推:https://mp.weixin.qq.com/s/VFgBtn1dyHW0VUsHxKW6BA On the Impact of Garbage Collection

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      腾讯云归档存储(Cloud Archive Storage, CAS)是面向企业和个人开发者提供的低成本、高可靠且易于管理的云端离线存储服务,适用于海量、非结构化数据长时间备份,实现数据的容灾和c。归档存储采用分布式云端存储,您可以通过 RESTful API 对存储的数据进行访问。归档存储易于管理,您无需关心硬件维护及容量扩展;按实际使用量付费,为您节省额外成本。

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