用户可以通过组合 Python 函数来定义该流水线，然后在 Apache Beam 框架下通过 tf.Transform 执行。...（注：Apache Beam 是一个用于大规模的、高效的、分布式的数据处理的开源框架）目前，基于 Apache Beam 框架的流水线可以在 Google Cloud Dataflow 平台上运行，并计划在未来支持更多的平台...（可能包括 Apache Apex，Apache Flink 和 Apache Spark 等）。...日前，百度硅谷 AI 实验室已成功将其移植到深度学习平台，借此来加速 GPU 之间的数据传输速率。目前，在 GPU 并行计算中，它们之间的通信瓶颈是制约深度学习模型训练速度的主要障碍之一。...AI研习社提醒：由于事出突然，全世界范围内 Ryzen 的评测还没有放出。目前我们对于它的所有了解，完全基于 AMD 官方宣传信息，以及此前泄露的工程版本芯片跑分。
作者 | Fabio Hiroki 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在本文中，我们将介绍 Apache Beam，这是一个强大的批处理和流式处理开源项目，eBay 等大公司用它来集成流式处理管道...，Mozilla 用它来在系统之间安全地移动数据。...Apache Beam 的优势 Beam 的编程模型 内置的 IO 连接器 Apache Beam 连接器可用于从几种类型的存储中轻松提取和加载数据。...PTransform：一个转换函数，接收并返回一个 PCollection，例如所有数字的和。 管道：管理 PTransform 和 PCollection 之间的交互。...它是一个直接在内存中实例化的数组，但它也可以从支持 Beam 的任何地方读取。
现在的所有思想都是在基石之上。 面向群体：在校大学生，想要补齐基础知识短板的在职人员 专栏链接: link 基础概念 进程：进程是计算机中运行的程序的实例。...线程是操作系统进行CPU调度的基本单位，多个线程可以在同一个进程内并发执行，提高了系统的并发性能。在多核处理器系统中，多个线程可以同时运行在不同的核心上，实现真正的并行处理。...使用条件变量：使用条件变量来实现读者写者之间的同步，读者在访问资源时等待写者释放资源，写者在访问资源时等待所有读者释放资源。...线程 线程是进程内的一个执行单元，是CPU调度的基本单位。 同一进程内的线程共享相同的内存空间和资源，包括代码段、数据段、堆和栈。...线程之间可以直接访问进程内的共享数据，因此需要注意线程安全性和同步问题。 线程的创建、销毁和切换开销相对较小，因为线程共享进程的资源和上下文。
谷歌昨日宣布，Apache Beam 在经过近一年的孵化后终于从 Apache 孵化器毕业，现在已经是一个成熟的顶级 Apache 项目。...谷歌工程师、Apache Beam PMC Tyler Akidau 表示，谷歌一如既往地保持它对 Apache Beam 的承诺，即所有参与者（不管是否谷歌内部开发者）完成了一个非常好的开源项目，真正实现了...这是我对创建 Apache Beam 感到非常兴奋的主要原因，是我为自己在这段旅程中做出了一些小小的贡献感到自豪的原因，以及我对社区为实现这个项目投入的所有工作感到非常感激的原因。”...Google是一个企业，因此，毫不奇怪，Apache Beam 移动有一个商业动机。这种动机主要是，期望在 Cloud Dataflow上运行尽可能多的 Apache Beam 管道。...打开平台有许多好处： Apache Beam 支持的程序越多，作为平台就越有吸引力 Apache Beam的用户越多，希望在Google Cloud Platform上运行Apache Beam的用户就越多
FlumeJava的思想是将所有的数据都抽象为 PCollection的数据结构，这样子的好处就是你的测试代码即可以在分布式环境下运行，也可以在单机内存下运行。...Apache Beam的编程模式 在了解Beam的编程模式前，我们先看看beam的生态圈： ?...第二点：Where 数据在什么范围内计算？我们可以通过设置合适的时间窗口，Beam会自动为每个窗口创建一个个小的批处理作业任务，分别进行数据处理统计。 第三点：When 何时将计算结果输出？...第四点：How 后续数据的处理结果如何影响之前的处理结果？这可以用累积模式来解决，常见的累积模式有：丢弃（结果之间是独立且不同的）、累积（后来的结果建立在之前的结果上）等等。...Beam的编程模型将所有的数据处理逻辑都分割成上述的4个维度，所以我们在基于Beam SDK构建数据处理业务逻辑时，只需要根据业务需求，按照这4个维度调用具体的API即可。 ?
这些结果之间可能完全不相关，例如与时间先后无关的结果，直接覆盖以前的运算结果即可。这些结果也可能会重叠在一起。...： 1.创建一个 Beam 测试 SDK 中所提供的 TestPipeline 实例。...步骤 创建一个 Beam 测试 SDK 中所提供的 TestPipeline 实例。 对于多步骤数据流水线中的每个输入数据源，创建相对应的静态（Static）测试数据集。...这是我们在本地进行测试，或者调试时倾向使用的模式。在直接运行模式的时候，Beam 会在单机上用多线程来模拟分布式的并行处理。...Spark Runner 为在 Apache Spark 上运行 Beam Pipeline 提供了以下功能： Batch 和 streaming 的数据流水线； 和原生 RDD 和 DStream 一样的容错保证
在国内，大部分开发者对于 Beam 还缺乏了解，社区中文资料也比较少。InfoQ 期望通过 **Apache Beam 实战指南系列文章** 推动 Apache Beam 在国内的普及。...Apache Beam作为新生技术，在这个时代会扮演什么样的角色，跟Flink之间的关系是怎样的？Apache Beam和Flink的结合会给大数据开发者或架构师们带来哪些意想不到的惊喜呢？...在Apache Beam中对Flink 的操作主要是 FlinkRunner.java，Apache Beam支持不同版本的flink 客户端。...，从源码可以看到2.0.0版本之前的FlinkRunner是非常low的，并且直接拿Flink的实例做为Beam的实例，封装的效果也比较差。...Apache Beam 技术的统一模型和大数据计算平台特性优雅地解决了这一问题，相信在loT万亿市场中，Apache Beam将会发挥越来越重要的角色。
当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。...Beam也可以用于ETL任务，或者单纯的数据整合。这些任务主要就是把数据在不同的存储介质或者数据仓库之间移动，将数据转换成希望的格式，或者将数据导入一个新系统。...IO Providers：在Beam的数据处理管道上运行所有的应用。 DSL Writers：创建一个高阶的数据处理管道。...需要注意的是，虽然Apache Beam社区非常希望所有的Beam执行引擎都能够支持Beam SDK定义的功能全集，但是在实际实现中可能并不一定。...参考文章 ： 2016美国QCon看法：在Beam上，我为什么说Google有统一流式计算的野心 Apache Beam是什么？
ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue间还有一个明显的不同之处在于，前者在插入或删除元素时不会产生或销毁任何额外的对象实例，而后者则会生成一个额外的Node对象。...因此使用的时候要特别注意，生产者生产数据的速度绝对不能快于消费者消费数据的速度，否则时间一长，会最终耗尽所有的可用堆内存空间。...在实现PriorityBlockingQueue时，内部控制线程同步的锁采用的是公平锁。 ...声明一个SynchronousQueue有两种不同的方式，它们之间有着不太一样的行为。... */ private SeckillQueue(){}; /** * 类级的内部类，也就是静态的成员式内部类，该内部类的实例与外部类的实例 * 没有绑定关系
在计算机科学中，进程和线程是非常重要的概念。进程和线程都是指令执行的基本单元，它们有着不同的特点和应用场景。...本文将详细介绍Java中的进程和线程的概念、特点以及使用方法，并通过实例来展示它们的使用方法。进程(Process)与线程(Thread)概念进程是计算机中正在运行的程序的实例。...每个进程都有自己的地址空间、数据栈、堆栈、代码段和打开的文件等。进程之间是独立的，一个进程无法直接访问另一个进程的数据。线程是进程内的独立执行单元，它是程序执行的最小单位。...一个进程中可以包含多个线程，它们共享进程的地址空间和数据。由于线程之间共享资源，因此在多线程编程中需要注意线程同步问题，避免出现数据竞争和死锁等问题。...，由于线程之间共享资源，可能会出现数据竞争的问题，因此需要进行线程同步。
1.1 临界区 incr 方法内部就是临界区域，关键部分代码的多线程并发执行，会对执行结果产生影响。 1.2 竞态条件 可能发生在临界区域内的特殊条件。...多线程执行incr方法中的i++关键代码时,产生了竞态条件 2 共享资源 如果一段代码是线程安全的，则它不包含竞态条件。...只有当多个线程更新共享资源时，才会发生竞态条件 栈封闭时，不会在线程之间共享的变量，都是线程安全的 局部对象引用本身不共享， 但是引用的对象存储在共享堆中。...如果方法内创建的对象，只是在方法中传递，并且不对其他线程可用，那么也是线程安全的 3 不可变对象 创建不可变的共享对象来保证对象在线程间共享时不会被修改，从而实现线程安全。...实例被创建，value变量就不能再被修改，这就是不可变性。
线程安全性 java支持多个线程访问同一个对象或者对象的成员变量，在并发编程中，这种被多个线程并发访问的资源称为临界资源。...2.访问同一个类的不同实例对象的同步代码块或同步方法时，不存在阻塞等待获取对象锁的问题，因为他们获取的是各自实例的对象级别锁，相互之间没有影响 3.使用synchronized(obj)同步语句块时，可以获取指定对象上的对象锁...类锁是某个类的Class对象，每个Class对象在虚拟机中只有一个，所以类锁也只有一个。 类锁是所有实例共享，用于控制对static成员变量或者static方法的并发访问。...可见性 线程每次获取到锁时都要拷贝一份共享资源到线程本地内存中 线程每次释放锁时，都要将本地内存中的共享资源刷新到共享内存中去 共享资源的可见性保证了当共享资源变化时，所有对该共享资源的操作的线程都能感受到变化...，所有对共享资源的操作都是以共享内存为准。
大数据处理涉及大量复杂因素，而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度，它是一个概念产品，所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。...PCollection 3.1 Apache Beam 发展史 在2003年以前，Google内部其实还没有一个成熟的处理框架来处理大规模数据。...而它 Apache Beam 的名字是怎么来的呢？就如文章开篇图片所示，Beam 的含义就是统一了批处理和流处理的一个框架。现阶段Beam支持Java、Python和Golang等等。 ?...在Beam的数据结构体系中，几乎所有数据都能表达成PCollection，例如复杂操作数据导流，就是用它来传递的。...所有的数据都有可能在网络上的节点之间传递。 Coder有两种方式，一.需要注册全局CoderRegistry中，二.每次转换操作后，手动指定Coder。
前者是一个著名的项目，具有多语言和多引擎支持，而后者是用于PyVM和JVM之间通信的专用解决方案。我们可以从几个不同的角度比较和对比Apache Beam和Py4J，以了解它们之间的区别。...简而言之，这是因为Apache Beam专注于通用性，在极端情况下缺乏灵活性。 除此之外，Flink还需要交互式编程。...Apache Beam的现有体系结构无法满足这些要求，因此答案很明显，Py4J是支持PyVM和JVM之间通信的最佳选择。...鉴于所有这些复杂性，现在是Apache Beam发挥作用的时候了。...作为支持多种引擎和多种语言的大熊，Apache Beam可以在解决这种情况方面做很多工作，所以让我们看看Apache Beam如何处理执行Python用户定义的函数。
CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore 的原理以及实例总结 在Java多线程编程中，有三种常见的同步工具类：CountDownLatch、CyclicBarrier...这些工具类使得我们可以在多个线程之间进行协调，实现更高效的并发处理。本文将对它们的原理和实例进行分析总结。...最后在主线程中调用await()方法来等待所有子线程完成任务。...然后在每个需要访问该共享资源的线程中调用acquire()方法来获取访问权限，在使用完共享资源后再调用release()方法来释放访问权限。...总结 本文分析了CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore三种常见的同步工具类的原理和实例。这些工具类可以帮助我们在多个线程之间进行协调，实现更高效的并发编程。
并发编程基础知识 在开始学习R中的并发编程之前，我们需要了解一些基础知识： 进程和线程的概念 了解进程和线程的概念以及它们之间的关系对于并发编程至关重要。...进程是一个正在执行的程序实例，而线程是在进程内部执行的独立执行流。多个线程可以在同一个进程内并发执行。 并发和并行的区别 并发和并行是两个相关但不同的概念。...共享资源与竞态条件 并发编程中，多个线程访问和修改共享资源可能引发竞态条件。竞态条件是指多个线程对同一共享资源进行并发访问时可能出现的不确定行为。必须采取适当的同步措施来避免竞态条件。...同步与互斥 同步和互斥是保证并发程序正确性的重要概念。同步是指协调多个线程的执行顺序和相互之间的操作，而互斥是指限制对共享资源的并发访问，以确保一次只有一个线程访问该资源。...，包括进程和线程的概念、并发与并行的区别、共享资源与竞态条件以及同步与互斥等概念。
译者 | 王强 策划 | 丁晓昀 Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。...Yelp 在两套不同的在线系统中管理业务实体（其平台中的主要数据实体之一）的属性。...Yelp 高级数据工程师 Hakampreet Singh Pandher 解释了团队采用的方法：[...] 我们实施了一个统一的流，以一致且用户友好的格式提供所有相关的业务属性数据。...这种方法可确保业务属性消费者无需处理业务属性和功能之间的细微差别，也无需了解它们的在线源数据库中数据存储的复杂性。 团队利用 Apache Beam 和 Apache Flink 作为分布式处理后端。...Apache Beam 转换作业从旧版 MySQL 和较新的 Cassandra 表中获取数据，将数据转换为一致的格式并将其发布到单个统一的流中。
Java 中的锁（Locking）机制主要是为了解决多线程环境下，对共享资源并发访问时的同步和互斥控制，以确保共享资源的安全访问。...保证原子性：锁能够保证在其保护的代码块内，一系列操作是不可分割的整体，即原子操作。这意味着在多线程环境下，这些操作不会被线程调度机制打断，从而避免了数据的不完整修改。...轻量级锁/重量级锁：这些是 Java 在 JVM 层面对 synchronized 锁的优化，以减少线程之间的竞争和提高程序的性能。...，作用对象是调用这个类的所有对象。...writeLock：写锁，用于独占写入共享资源。tryOptimisticRead：读乐观锁，用于在不阻塞其他线程的情况下尝试读取共享资源。
在共享内存的并发模型里，线程之间共享程序的公共状态，线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信，典型的共享内存通信方式就是通过共享对象进行通信。 ?...在消息传递的并发模型里，线程之间没有公共状态，线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信，在 Java 中典型的消息传递方式就是 wait() 和 notify()。...线程本地保存了引用变量在堆内存中的副本，线程对变量的所有操作都在本地内存区域中进行，执行结束后再同步到堆内存中去。...另外指令重排也有自己的规则，并非所有的指令都可以随意改变执行位置，下面列举一下基本的原则： 程序次序规则：一个线程内，按照代码顺序，书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作； 锁定规则：一个 unLock...Entry 的作用即是：为其属主线程建立起一个 ThreadLocal 实例与一个线程特有对象之间的对应关系； Entry 对 Key 的引用是弱引用；Entry 对 Value 的引用是强引用。
2）、kafka是LinkedIn开源的分布式发布/订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。...AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。 2、RabbitMQ的简单介绍。 ...RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用来通过普通协议在完全不同的应用之间共享数据（即RabbitMQ可以实现跨语言、跨平台操作），RabbitMQ是使用Erlang语言来编写的，并且RabbitMQ...答：RabbitMQ所使用的开发语言是ErLang语言，ErLang其最初在于交换机领域的架构模式，这样使得RabbitMQ在Broker之间进行数据交互的性能是非常优秀的。...命令行可以操作的命令，在管控台也可以进行响应的操作，下面是管控台的菜单栏介绍： 11、RabbitMQ的消息生产和消费。
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