问题导读： 1、什么是GemFire分布式内存数据技术？ 2、12306购票网站是如何实现大规模访问？ 摘要： 背景和需求 中国铁路客户服务中心网站(www.12306.cn)是世界规模最大的实时交易系统之一，媲美Amazon.com，节假日尤其是春节的访问高峰，网站压力巨大。据统计， 在2012年初的春运高峰期间，每天有2000万人访问该网站，日点击量最高达到14亿。大量同时涌入的网络访问造成12306几近瘫痪。 中国铁道科学院电子计算技术研究所作为12306互联网购票系统的承建单位，急需寻
所有的类在OC中最终都会编译为objc_object（在这个问题中可以看做父类），其中包含一个isa指针，所以需要再加上8字节。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，
市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。请问在计算机领域，mysql,redis,ssh框架等等他们不是内
swap是位于磁盘上的特殊文件（或分区），属于“虚拟内存”的一部分。通俗点就是内存的备胎，内存充足的情况下，基本上没swap什么事（和设置有关）；内存不够用时系统便将内存中的部分数据腾挪到swap中，为正在运行的程序腾出内存。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，可
腾讯云轻量应用服务器性能评测，CPU内存计算性能、公网带宽和系统盘详解来看值得买，轻量价格这么便宜是不是性能不行？还真不是，CPU内存计算性能和标准型云服务器差不多，只是轻量服务器限制月流量，从CPU内存计算性能、公网带宽（限制流量）和系统盘三方面来详细说明轻量应用服务器到底值不值得买。
Golang在京东列表页实践总结 作者：张洪涛 10余年软件开发和设计经验，曾就职于搜狐、搜狗、前matrixjoy公司联合创始人、甘普科技CTO。 目前线上状态 基于搜索实现； 全量数据，搜索结果不理想； 接口响应时间长，影响了用户体验； 没法针对数据做二次优化； 转化率相对较低； 基于以上原因，需要做出改变，所以就需要对老进行重构，如下 重构版本 非全量数据，线下异步根据数据模型进行进行筛选部分最优数据； 要求时时过滤计算，接口相应时间要快，保证用户体验； 数据进行优化，提高转换率，提搞GMV； 为何选
假如该数据是是个整数 long 类型 在64位 sizeof(long)=8 字节， 一亿个记录占用内存=762M （一亿一个记录占用内存762M） 一个普通云主机2G内存（足够） 计算过程： 这需要统计每个单词出现次数，并且按照次数，数值排序
在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为科技领域的一股强大力量，而深度神经网络（DNN）则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型，通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而，随着DNN模型的不断演进和复杂化，对计算资源的需求也与日俱增。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 最近在维护一台CentOS服务器的时候，发现内存无端"损失"了许多，free和ps统计的结果相差十几个G，搞的我一度又以为遇到灵异事件了，后来Google了许久才搞明白，特此记录一下，以供日后查询。 虽然天天都在用Linux系统办公，其实对它的了解也不过尔尔。毕业几年才迈入"知道自己不知道"的境界，我觉得自己丝毫没有愧对万年吊车尾这个称号 :( 问题描述和初步调查 同事说有一台服务器的内存用光了，我连上去用free看了下，确实有点怪。 $ fr
MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程，使得基于MapReduce的算法实现存在严重的性能问题。大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造，在性能、稳定和规模方面都得到了极大的提高，为大数据挖掘任务提供了有力
Hadoop应用程序或者Yarn的作业随机的出现OutOfMemory(OOM)，在Cloudera Manager界面显示如下警告：
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。近日，Ramesh Dontha在DataConomy上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的75个核心术语，这不仅是大数据初学者很
作者：机器之心 如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。近日，Ramesh Dontha在DataConomy上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的75个核心术语，这不仅
如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。近日，Ramesh Dontha在DataConomy上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的75个核心术语，这不仅是大数据初学
最近一台 CentOS 服务器，发现内存无端损失了许多，free 和 ps 统计的结果相差十几个G，非常奇怪，后来Google了许久才搞明白。
在此次大会的大数据分析与生态系统论坛上，中兴飞流信息科技有限公司CTO郑龙发表了“Yita：基于数据流的大数据计算引擎”的演讲，阐述了数据流对于大数据的影响，以及中兴飞流自主研发的Yita平台能够给大数据产业带来的价值，在会议的间隙，CSDN记者有幸对中兴飞流信息科技有限公司CEO吕阿斌、CTO郑龙就数据流技术以及中兴飞流的Yita平台进行了深入的交流和探讨。 什么是数据流？ 中兴飞流CEO吕阿斌首先就数据流模型产生的背景进行了阐述，他表示，近年来，大数据成为继云计算以后一个重要的科技发展分支。大数据本质上
文 / 成杰峰，刘勤，李震国 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 挖掘大规模图数据能增强现有商业业务，甚至产生新的商业模式。然而，这些图数据的规模让图数据挖掘本身成为难题，这些突出的挑战都指向了发展具有高可扩展能力的大规模图计算处理的有效工具。本文先展开叙述图计算技术的几个核心层面，进而介绍华为诺亚方舟实验室的VENUS图计算系统，最后对图计算发展的趋势作简要展望。 背景 大量不同个体之间彼此交互产生的数据以图的形式表现，在通信、互联网、电子商务、社交网络和
接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
随着科技飞速发展，软硬件技术更新换代，数据库领域也在不断发生着变化，传统数据库与新技术的结合、数据库的云化等等。改变是为了更好的生存发展，数据库领域，Oracle虽仍处于霸主之位不可撼动，但其学习门槛相较之前已经降低许多，且产品本身也发生了很大变化。 本期，云和恩墨首席技术官杨廷琨为大家解读了近年来Oracle在技术层面和环境的变化，以及如何才能成为一名优秀的DBA。杨廷琨在云和恩墨负责Oracle相关技术的研究和二线技术支持，他见证了Oracle的版本从8一直发展到12，这些年一直在社
在 NodeManager 中有一个Monitor线程，用于一直监控NodeManager的内存使用量，假设NodeManager 设置为3G，用于后面的资源（如 Kafka、Flume）的内存为1G;
在大数据计算引擎当中，Spark不能忽视的一个重要技术框架，Spark继承了Hadoop MapReduce的优势，同时实现了计算效率的提升，满足更加实时性的数据处理需求。今天我们就来讲讲Spark生态圈入门。
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论，巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。 虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系
参考:https://www.jianshu.com/p/3c5ac5fdb62a
人工智能算法无法以目前的速度保持增长。像深度神经网络这样的算法——它受到大脑的松散启发，多层人工神经元通过称为权重的数值相互连接——每年都在变大。但如今，硬件改进已无法跟上运行这些海量算法所需的大量内存和处理能力。很快，人工智能算法的规模可能会碰壁。
在 内存区域 的水位控制机制 中 , 在 内存区域 zone 结构体中的 watermark 成员 表示 " 页分配器 " 使用的 区域水线 ;
释放 reclaimable slab ，包括dentries and inodes cache
由于跨平台性的设计，Java的指令都是根据栈来设计的。不同平台CPU架构不同，所以不能设计为基于寄存器的。 优点是跨平台，指令集小，编译器容易实现，缺点是性能下降，实现同样的功能需要更多的指令。
Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理，它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。
如果没有一个好的开始，不妨试试一个坏的开始吧。因为一个坏的开始，总比没有开始强。而完美的开始，则永远都不会来到。
Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
GitKraken是一个非常优秀的Git客户端。如果您是软件开发人员，那么您绝对应该试试GitKraken。今天我去了我的一个存储库做了一些提交，但是GitKraken告诉我它已经得到了Inotify Limit Error，并且我需要增加这个限制。事实证明这个问题与GitKraken无关，也很容易修复。
相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中，比如：
自 2007 年启动首个 AI 项目之后，高通（Qualcomm）在人工智能研发方面取得了很多进展。2018 年 5 月，高通成立 Qualcomm AI Research，进一步强化整合公司内部对前沿人工智能研究。现在，高通不仅是一家移动通信公司，更是人工智能领域的重要玩家。
0x00 前言 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎，当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候，数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。 迈的过去，将会海阔天空！迈不过去，就要做好准备：很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。 文章结构 先大致解释一下什么是数据倾斜 再根据几个场景来描述一下数据倾斜产生的情况 详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因 如何解决（优化）数据倾斜问题？ 0x01 什么是数据倾斜 简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的
在当今大数据时代，处理海量数据成为了一项关键任务。Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，为大规模数据处理和存储提供了强大的解决方案。本文将介绍Hadoop的组成和其在大数据处理中的重要作用，让我们一同踏上学习Hadoop的旅程。
专题介绍 2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于 2010 年开源。2013 年，Spark 捐献给阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation），并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。如今，十年光景已过，Spark 成为了大大小小企业与研究机构的常用工具之一，依旧深受不少开发人员的喜爱。如果你是初入江湖且希望了解、学习 Spark 的“小虾米”，那么 InfoQ 与 FreeWheel 技术专家吴磊合作的专题系列文章——《深入浅出 Spark：原理详解与开发实践》一定适合你！本文系专题系列第一篇。
卷友们，大家好 ~ 我是 Alex 。之前已经陆续输出了 Hadoop三大核心组件 的 架构思想和原理 和 Hive架构设计和原理 ，每篇都受到了读者小伙伴们的一致好评 ~ 感谢大家的支持。大家可能已经猜到了，按照发展趋势，本篇将为大家介绍 关于 Spark 的架构设计和原理，希望大家受用！
这节课我们要讲的是Spark中的 【内存模型】，也就是决定我们Spark代码运行所需要的资源信息。
某日，朋友跟我讨论他巡检oracle数据库时遇到的一个情况，在使用root用户切换grid用户时报错-bash: fork: retry: Resource temporarily unavailable，一般这个报错都是因为/etc/security/limits.conf或/etc/security/limits.d/下相关用户nproc设置过小导致，但是定位一波三折，最终了解清楚了nproc参数生成、限制，将案例详细分享，供大家参考。
计算效率是AI的核心问题。同时保持训练速度、准确性和能耗并不容易，但是最近硬件的进步使得这个目标比以前更容易实现。IBM将在本周展示AI训练方法，这些方法能带来比以往技术水平高出数量级的性能提升。
大数据要实现业务落地的前提，是企业需要搭建起自身的大数据平台，去实现对数据价值的挖掘和应用。根据实际的业务场景需求，不同类型的数据，需要不同的计算处理模式。今天我们就来聊聊批处理和流处理两种大数据计算模式。
周一我就有个困惑，还写成文章了：如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行，里面提了自己猜想的几种解决方案。
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