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借助 Redis ,让 Spark 提速 45 倍!

一些内存数据结构比其他数据结构来得更高效;如果充分利用Redis,Spark运行起来速度更快。 Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。...Redis团队的目标是提升Spark的分析功能,为此开发了Spark-Redis连接件。这个程序包让Spark得以使用Redis作为其数据源之一。...与Spark数据数据源API整合起来,以便自动将Spark SQL查询转换成对Redis中的数据来说最高效的那种检索机制。...你在试用过Spark和Spark-Redis程序包后,可以进一步探究利用其他Redis数据结构的更多场景。...现在设想一下,内置分析自带的数据结构(比如地理空间索引和集合)可以大大加快这个进程。Spark-Redis这对组合拥有无限的应用前景。

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Uber是如何通过Mesos和Cassandra实现跨多个数据中心每秒100万的写入速度的?

性能十分优秀:读取延迟(13毫秒)和写入延迟(25毫秒)都很低。 在最大的集群上,系统能支持每秒超过100万的写入和约10万的读取吞吐量。 敏捷比性能更加重要。使用这类架构,Uber获得了敏捷性。...最大的两个集群拥有每秒过100万的写入&约10万读取能力。 这些集群中有一台存储着位置信息——每隔30秒由司机和乘客的客户端发出的位置信息。 读取延迟平均为13毫秒,写入延迟为25毫秒。...可水平扩展:添加新的节点,便可线性地扩展读取和写入吞吐量。 高可用性:针对可调整的一致性级别,系统具有容错性。 低延迟:在同一个数据中心中,延迟可达到毫秒级别。...集群的开启速度为每分钟一个新节点。 我们希望每个节点的启动时间达到30秒, 在Cassandra上不能并发启动多个节点。 通常,每个Mesos节点会分配2TB的磁盘空间与128GB的RAM。...写入延迟。 裸机平均值为0.43毫秒,而使用Mesos平均是0.48毫秒。 按第99百分位计算,裸机是1.05毫秒,使用Mesos则是1.26毫秒。 写入的吞吐量差别也很小。

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实战:使用 PyTorch 和 OpenCV 实现实时目标检测系统

二、Python与C++ 我知道你们中的一些人可能会想,为什么我们要使用Python,在某种程度上,它对于实时应用程序来说不是太慢了吗。...我们用来执行应用的设备对我们的应用速度产生了巨大的影响,现代深度学习模型在使用 GPU 时效果最好,因此如果你们有一个带有 CUDA 内核的 GPU,它将大大提高您的性能。...,在将写入输出流之前,我们需要在上绘制识别的对象及其框。...当输入可用时,阅读下一。 对框架进行评分以获取标签和坐标。 在检测到的对象上绘制框。 将处理后的写入输出视频流。...你们应该将所有这些组件打包到一个类中,该类可以与你们希望将输出流写入其中的 URL 和输出文件一起调用。最终效果如下: ?

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实战:使用 PyTorch 和 OpenCV 实现实时目标检测系统

二、Python与C++ 我知道你们中的一些人可能会想,为什么我们要使用Python,在某种程度上,它对于实时应用程序来说不是太慢了吗。...我们用来执行应用的设备对我们的应用速度产生了巨大的影响,现代深度学习模型在使用 GPU 时效果最好,因此如果你们有一个带有 CUDA 内核的 GPU,它将大大提高您的性能。...,在将写入输出流之前,我们需要在上绘制识别的对象及其框。...当输入可用时,阅读下一。 对框架进行评分以获取标签和坐标。 在检测到的对象上绘制框。 将处理后的写入输出视频流。...你们应该将所有这些组件打包到一个类中,该类可以与你们希望将输出流写入其中的 URL 和输出文件一起调用。最终效果如下: ?

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百万点赞怎么来?Python批量制作抖音的卡点视频原来这么简单!

实际上,利用很多手机 APP 或者 PR、FCPX 软件也可以制作卡点视频,但是剪辑效率都太慢。如果想实现一篮子剪辑素材,通过运行一段代码,得到一个卡点视频,这种感觉不要太爽。...'), fps, img_size) 最后,通过传入要开始剪辑的起始点和要剪的长度,然后循环读取视频,如果满足条件,就写入到目标视频文件中。...写入视频完成之后,需要手动释放对象资源。...# 开始和结束 start_frame = fps * start_time end_frame = start_frame + peroid * fps # 循环读取视频,只写入开始和结束之间的帧数据...ps:为了保证每一张****静态图片都显示 0.5s,并且静态图片生成的视频与第一段视频使用同一率,因此我们应该针对每一张图片写入多次,即多帧数据

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音视频技术基础(一)--音视频技术概念基础

,多个图片组合以极快的速度切换,就可以形成一段视频。...在直播中,基本上不会出现B,因为B是需要解析了前后两个之后做对比产生的,在直播这种最求速度和画质的场景中,如果使用B,会因为大量解析的时间增加不少延迟,但是也不能全是I,I数据量太大,全是...其实视频帧率就是显卡绘制图形速度控制的,假如说你的显卡绘制速度是30fps,而显示器的帧率是60fps,显示器刷新的速度比显卡绘制速度快,这个时候显示器就只是刷新最新的那些,在观看体验上并不会有什么差异...,但是如果显示器的帧率是30fps,而显卡是60fps,那就问题来了,因为显卡绘制图形速度过快,而显示器刷新速度太慢,就会导致有的被缓存下来,当缓存区别放慢了之后,后面继续进来的数据就会把之前的数据挤走...HLS:基于TCP,被HTML5写入标准支持,延时大,但是兼容H5; 4. RTP:基于UDP四层协议,定义简单且性能好,但是需要额外的信令协议。

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(译)SDL编程入门(14)动画精灵和VSync

大多数显示器以每秒60左右的速度运行,这是我们在这里做的假设。如果你有一个不同的显示器刷新率,这将解释为什么动画运行太快或太慢。...动画从第0到第3,由于动画只有4,所以我们要把动画的速度放慢一点。这就是为什么当我们得到当前裁剪精灵时,我们要将除以4。...这样实际的动画只每4更新一次,因为用int数据类型0/4=0,1/4=0,2/4=0,3/4=0,4/4=1,5/4=1,等等。...= 0; } } 现在为了让更新,我们需要每一递增值。...如果我们不这样做,那么动画将停留在第一。 我们还想让动画循环,所以当达到最终值(16 / 4 = 4)时,我们将重置为0,这样动画就会重新开始。

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【100个 Unity实用技能】| Unity中设置 允许的最大帧数,锁定游戏的最大帧率(游戏锁

比如王者荣耀中就有一个玩家可定义帧率的选项,帧率 :节能(30)、高(60)、超高(90) 玩家可以根据自己的设备性能情况开启不同的帧率,已达到自己满意的流畅度的同时,让手机不会那么卡顿。...//指示游戏以指定的速率渲染。...设置该值不能保证速率为目标值,可能由于平台的特殊性而出现波动,或者由于计算机速度太慢,游戏可能无法达到速率。...使游戏尽可能快地渲染 Application.targetFrameRate = 30:一般在手机游戏中,设置帧率为30 Application.targetFrameRate = 60:网页播放器游戏的渲染速度一般为...60率左右,不会突破这个限制,30同理。

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Python | 运动目标检测

常用的运动目标检测方法——差法 差法将邻近图像相减滤除图像中的静止景物得到运动区域,其对环境的光线变化不敏感并可快速检测出运动目标,但对于运动物体速度太慢的情况则产生不完整的“空洞”现象,太快又易于生成...① 假定P(i, j)对应第n图像和第n-1的同一像素点,若第nP(i, j)的值用 fn-1(i, j)表示,第n-1P(i, j)的值用fn-1(i, j)表示,则: P(i, j)=|fn...2) 三差法 三差法是基于两差法的检测方法,其原理是将相邻的3图像前后作差,经过像两差法的处理后,再将得到的两个差图像作“与”运算,最后得到运动目标轮廓。...① 假定P(i, j)对应第n+1、第n图像和第n-1的同一像素点,若第n+1P(i, j)的值用表示,若第nP(i, j)的值用表示,第n-1P(i, j)的值用表示,则: P(i, j)=...三差法的阈值设定与上面两差相似。而差法的阈值设定时最难确定最佳阈值,这一步往往也是最容易影响结果的准确性。

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自由视视频的主观和客观质量评价

本文基于这一目标,构建 FVV 数据集,并对其进行主观和客观的质量评价实验。 主观实验及其分析 在本节中,首先介绍数据集的构建,然后进行主观实验得到主观质量分数,最后,对主观数据进行分析。...考虑到影响 FVV 视频的质量因素包括内部因素——深度信息和物体的聚集程度,和外部因素——导航扫描路径方式和视角切换速度。...红点和蓝星分别表示导航扫描路径的起点和终点 最后,我们获得了包含1944个(18×12×3×3)视频的FVV QoE数据库。速率设置为25,FVV的最小帧数超过190。...接下来,对主观分数的分布进行可视化,如下图所示: FVV质量评价数据集分数分布和不同因素的关系,(a) 导航扫描方案(top) 和 视角切换速度 (bottom)....,要么从视频中截取部分,前者可能导致预测速度太慢,而后者则可能会出现long-term的特征表征不足。

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基于FPGA的DDR3多端口读写存储管理设计

为了提高并行处理的速度,减少数据读写冲突,将图形数据和视频数据分别存储在不同的DDR3中。 ? DDR3存储器控制模块设计 ?...图形数据写入DDR3时只写入有图形的位置,而不是全屏扫描,如果不进行清屏操作会导致下一图形画面上残留上一的图形数据。...当写入存储空间已经写满,而读存储空间还没读完,将下一的图像数据写入当前空闲的存储空间。 图9为PAL输入和输出读写控制流程图。以A空间为输出,B空间为输入,C空间为空闲为例。...若A空间读完,B空间写满,则将B空间变成输出并输出,将C空间变成输入并继续输入;若A空间还没有读完,B空间已经写满,则将下一数据写入到C空间,并继续从A空间输出。 ? ? 验证结果与分析 ?...其中,图形生成中断直接结果写8.5us,插值结果写56.6us,图形输出读2.1us,视频中断处理器中,视频处理写中断将一行视频处理数据顺序写入到DDR3中耗时1.1us,则将一视频处理数据写入DDR3

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关于提升VideoEditor导出视频速度的一些建议

接上篇我们继续聊一下VideoEditor中视频导出,这次我们谈谈【如何优化视频导出的速度】,视频的导出速度算是VideoEditor的一个非常重要的衡量指标,如何导出速度太慢了,那么VideoEditor...本文关于视频导出速度的优化都是经过实践证明过的,非常具有参考意义。...要想提升导出速度,毫无疑问肯定要使用硬解码和硬编码,毕竟GPU处理的速度比CPU不是快一点点,但是软解码和软编码也是需要支持的,你需要考虑特殊的情况,Android平台上手机五花八门,你不得不兼容所有可能的情况...,完整的视频有若干,例如一个14s、25fps的视频,共有350,那就要经历350个上面的过程。...既然一视频的处理过程是比较独立的,那可不可以将350分为多段,例如分为两段,分别是175,导出两个7s的视频,然后将这两个视频合成一个新的视频。

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流媒体传输协议浅析(二)UDP媒体传输

UDP的实时性,低延迟,又支持组播,确实适合音视频场景,但由于UDP是不稳定不可靠传输技术,直接用它来传输音视频,在实际网络中拥塞,丢包等情况会导致大量的音视频丢包,甚至视频和音频关键丢失导致客户端无法解码...大量的丢包必然导致视频卡顿,甚至参考关键丢失而无法解码,故在应用层再次请求发送端重传。...重传技术中RTO(重传超时时间)非常关键,RTO太大,导致重传太慢,RTO太小,导致正常报还没有到,就触发无效重传,通常是根据RTT(一个连接的往返时间)探测,预估RTO的值,          3)前向纠错...tcp有拥塞窗口技术来实现拥塞控制,UDP媒体传输通常根据根据网络状态(基于丢包率,或延时),或者接收buffer,进行降帧率,降低码率,甚至自动降低分辨率,减少数据传输,进而减少网络拥塞。      ...常见做法根据音视频时间戳控发送速度,根据流媒体的码率控制发送速度等。 以上开发工作根据业务场景实现,乱序重排和丢包重传是常规做法的。

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用Python玩GTA 5—使用OpenCV读取游戏面面

在游戏中,我们可以用MOD控制时间、天气、交通、速度、遇到的紧急状况等等等等。这是个完全的、可以量身订制(有时需要MOD)的世界。 我的教程有时候经过充足的计划、有些计划过一点、有的完全没有计划过。...我的担忧主要集中在项目推进的速度上。我们可以做,最少是值得做。 总而言之,这是一个大项目,如果我们不拆分来做,显然就超纲了。...不过这段代码太长,而且太慢。改一下吧。 这个看着还不错,就是太慢了,每秒大概只能有个2-3的样子。再改一下试试。 还是2-3。所以问题不是出在imshow函数上。...做了这么多事,现在大概有个每秒12-13的样子。这个成绩不算好,但是够用了。

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网络数据传输

头和数据重合 头、长度、尾重合 接受缓冲区越大,重合概率越小,可以不考虑 发送和发送数据转义(转义和头相同的数据),避免头和数据重合 参考:https://www.amobbs.com/thread..._dsign=4ffd7c5a 误码率 crc等校验,避免传输过程中信号衰减导致的,传输码错误 拆包组包 tcp协议,由于window协议栈,收取数据数据缓存在一个缓冲区中,发送太快,接收太慢数据在缓冲区中累积就会产生粘包问题...,需要解析协议头,通过协议头或者尾拆分完整的包数据。...拆包,拆分头和尾 组包,组装帧头和数据,组成一个完成的包(多次接收才能凑成一个完整的包) 如果通信的协议的数据长度固定,可以不拆包,也不组包,直接每次接收固定长度的数据 udp协议,每次接收的数据都是存在不同的缓冲区中...,后发数据可能先到,不同的缓冲区,导致数据包序号错误,需要建立包排序机制

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汇编语言入门教程

CPU 本身只负责运算,不负责储存数据数据一般都储存在内存之中,CPU 要用的时候就去内存读写数据。但是,CPU 的运算速度远高于内存的读写速度,为了避免被拖慢,CPU 都自带一级缓存和二级缓存。...基本上,CPU 缓存可以看作是读写速度较快的内存。 但是,CPU 缓存还是不够快,另外数据在缓存里面的地址是不固定的,CPU 每次读写都要寻址也会拖慢速度。...每一个寄存器都有自己的名称,我们告诉 CPU 去具体的哪一个寄存器拿数据,这样的速度是最快的。有人比喻寄存器是 CPU 的零级缓存。...后面如果有数据写入main这个,就会写在 ESP 寄存器所保存的地址。 然后,开始执行第一行代码。 push 3 push指令用于将运算子放入 Stack,这里就是将3写入main这个。...得到新地址以后, 3 就会写入这个地址开始的四个字节。 push 2 第二行也是一样,push指令将2写入main这个,位置紧贴着前面写入的3。

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冯诺依曼体系结构「建议收藏」

数据流向 冯诺依曼体系结构最典型的特征是所有的外设(输入单元和输出单元)产生的数据,必须将数据写入存储器。...离cpu更近的存储的容量更小,速度更快但是成本更高。 离cpu越远的,容量更大,速度更慢,成本更低。 内存离cpu还是相对比较近的,磁盘离cpu相对较远。...根本原因是因为,离cpu太远的外设往往访问的时候速度太慢速度太慢会拖累cpu的效率。 在数据层面,cpu不和外设打交道,外设只和内存打交道。...通过键盘输入在吗,其中输入设备叫做键盘,键盘输入的数据放到内存里,处理好数据数据放到cpu里,cpu经过计算写回存储器,存储器将数据定期刷新出去,此时的输出设备叫做网卡。...朋友家的电脑接受数据,此时的输入设备是网卡,网卡收到的数据放到内存里,然后经过cpu运算,把处理完的结果再写回存储器里,存储器定期将数据刷新到输出设备,此时的输出设备是显示器。

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汇编语言入门教程

CPU 本身只负责运算,不负责储存数据数据一般都储存在内存之中,CPU 要用的时候就去内存读写数据。但是,CPU 的运算速度远高于内存的读写速度,为了避免被拖慢,CPU 都自带一级缓存和二级缓存。...基本上,CPU 缓存可以看作是读写速度较快的内存。 但是,CPU 缓存还是不够快,另外数据在缓存里面的地址是不固定的,CPU 每次读写都要寻址也会拖慢速度。...每一个寄存器都有自己的名称,我们告诉 CPU 去具体的哪一个寄存器拿数据,这样的速度是最快的。有人比喻寄存器是 CPU 的零级缓存。...后面如果有数据写入main这个,就会写在 ESP 寄存器所保存的地址。 然后,开始执行第一行代码。 push 3 push指令用于将运算子放入 Stack,这里就是将3写入main这个。...得到新地址以后, 3 就会写入这个地址开始的四个字节。 push 2 第二行也是一样,push指令将2写入main这个,位置紧贴着前面写入的3。

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数据分析中Redis怎么做到220万ops

业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像。...经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存。 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群。...2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存数据,逐行分析处理,中间结果和最终结果写入Redis。 3,另一套Windows服务抓取Redis里的结果数据,保存回数据库。这里有点像MQ的工作方式。...业务规则一旦改变,修改程序后,往往需要重新跑最近一周什么一个月的历史数据。如果每天改几次呢?如果赶上双十一旺季,太慢速度恐怕连实时数据都赶不上。...经过大量验证,同样32核心服务器,数据库3巨头一般得到20000qps的查询速度和接近10000tps的写入速度。这是按照单表几百万数据有两个索引的情况测试。

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