在大型企业中,由于业务复杂、数据量大、数据格式不同、数据交互格式繁杂,并非所有的操作都能通过交互界面进行处理。而有一些操作需要定期读取大批量的数据,然后进行一系列的后续处理。这样的过程就是“批处理”。
批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分,spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务.SpringBatch基于POJO和Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务.spring batch具有高可扩展性的框架,简单的批处理,复杂的大数据批处理作业都可以通过SpringBatch框架来实现。
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外,还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中,每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP,业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑;但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了,今天我将以Spring Batch为例,和大家一起探秘批处理的世界。 初识批处理典型场景 探秘领域模型及关键架构 实现作业健壮性与扩展性 批处理框架的不足与增强 批处理典型业务场景 对账是典型的批处理业务
在利用Spark处理数据时,如果数据量不大,那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候,就需要做一定的参数配置调整和优化,以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中,要考虑不同的场景,采取不同的优化策略。
Spring Batch 作为 Spring 的子项目,是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理,同时还支持日志、监控、任务重启与跳过等特性,大大简化了批处理应用开发,将开发人员从复杂的任务配置管理过程中解放出来,使他们可以更多地去关注核心的业务处理过程。
什么是批处理? 在现代企业应用当中,面对复杂的业务以及海量的数据,除了通过庞杂的人机交互界面进行各种处理外,还有一类工作,不需要人工干预,只需要定期读入大批量数据,然后完成相应业务处理并进行归档。这类工作即为“批处理” 为什么使用Spring Batch Spring Batch 作为 Spring 的子项目,是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理,同时还支持日志、监控
上篇文章 中,我们介绍了数据读写过程中 tikv-client 需要解决的几个具体问题,本文将继续介绍 tikv-client 里的两个主要的模块——负责处理分布式计算的 copIterator 和执行二阶段提交的 twoPhaseCommitter。
关于spring batch概念及基本使用,可移步《spring batch精选,一文吃透spring batch》,本文主要内容为spring batch的进阶内容,也就是spring batch的扩展(Multithreaded Step 多线程执行一个Step;Parallel Step 通过多线程并行执行多个Step;Remote Chunking 在远端节点上执行分布式Chunk作;Partitioning Step 对数据进行分区,并分开执行;)的Partitioning Step。本文构建的实例可为主服务,从服务,主从混用等模式,可以大大提高spring batch在单机处理时的时效。
批处理任务的主要业务逻辑都是在Step中去完成的。可以将Job理解为运行Step的框架,而Step理解为业务功能。
在Reactor官方的网站上,指出了现有编程的一些不足https://projectreactor.io/docs/core/release/reference/index.html#_blocking_can_be_wasteful
上篇文章我们讲到了JIT中的LogCompilation,将编译的日志都收集起来,存到日志文件里面,并且详细的解释了LogCompilation日志文件中的内容定义。
在系统需要运行大量耗时定时任务的场景下,单使用类似Quartz或者Spring Task等定时任务框架无法满足对并发处理性能、监控管理及运维拓展的要求,以下,介绍公司使用过的分布式定时任务调度框架Saturn。
Spring Batch为批处理提供了一个轻量化的解决方案,它根据批处理的需要迭代处理各种记录,提供事物功能。但是Spring Batch仅仅适用于"脱机"场景,在处理的过程中不能和外部进行任何交互,也不允许有任何输入。
将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获。Deep CNNs的单机多GPU模型并行和数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了模型并行和数据并行技术加速Deep CNNs训练,证实模型拆分对减少单GPU上显存占用有效,并且在加速比指标上得到显著收益,同时可
在介绍 Index Lookup Join 之前,我们首先看一下什么是 Nested Loop Join。
任务调度 JDK 的几种实现方式如下: 1)多线程: 通过开启一个线程,while 循环执行业务逻辑,让线程 sleep 休眠,达到任务间隔执行。代码清单如下图所示:
本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架。 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获。Deep CNNs的单机多GPU模型并行和数据并行框架是Mariana的一部分,Mariana技术团队
选自Tensorflow 机器之心编译 参与:黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来,这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和,例如在使用 AlexNet
作者:肖力涛 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结。(如有任何纰漏欢迎
1,FetchTask 不执行mapreduce,提高速度 设置的三种方式: 方法一: set hive.fetch.task.conversion=more; 方法二: bin/hive --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more 方法三: 上面的两种方法都可以开启了Fetch任务,但是都是临时起作用的;如果你想一直启用这个功能,可以在${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml <property> <name>hive.fetch
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