内容来源:2018 年 5 月 5 日,小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比:存储与计算》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
扫码付项目是美团金融智能支付团队面向 C 端消费者推出的一款 H5 融合支付类的产品,消费者在商家消费之后,可使用多种 App 进行扫码支付,同时可对商家进行评价,支持美团、大众点评、微信、支付宝、美
今天在 Github 阅读EdgeDB[1]的代码,发现它在处理大量if...elif...else判断的时候,使用了一个非常巧妙的装饰器。我们来看看这个方法具体是什么样的。
在介绍Lambda和Kappa架构之前,我们先回顾一下数据仓库的发展历程: 传送门-数据仓库发展历程
实时数据分析一直是个热门话题,需要实时数据分析的场景也越来越多,如金融支付中的风控,基础运维中的监控告警,实时大盘之外,AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
在工作中经常会遇到钢材重量的计算问题,今天就给大家献上各种各样钢材重量的计算方法,绝对实用。 ##钢材重量计算公式
HTCondor是威斯康星大学麦迪逊分校构建的分布式计算软件和相关技术,用来处理高通量计算(High Throughput Computing )的相关问题。高通量计算中的Throughput应该是吞吐量的意思,也就是调度计算机资源的能力。与高性能计算(HPC)不同,高通量计算(HTC)应对的问题是在高性能的同时能够长时间稳定运行的能力,并充分利用集群或网络内计算资源。长时间计算时,集群或网络内计算资源往往是不可靠的,这中间蕴含了计算资源管理和任务调度的问题。
增量计算就是计算 5 分钟或者 10 分钟的数据,需要数据湖能从上次的地方继续开始消费。
本文介绍了腾讯云批量计算在高性能计算场景下的优势,通过对比传统超算集群和云计算资源的不同,分析了腾讯云批量计算在成本、效率、易用性、场景覆盖、资源调度、安全合规等方面的优势。同时,文章还分享了腾讯云批量计算如何帮助企业优化计算流程,提升业务效率,降低企业成本,并推动高性能计算在更多场景的广泛应用。
MySQL事务特性之一就是要保证原子性,一组SQL要么全部成功、要么全部失败。当事务进行过程中,如果出现失败或者异常情况要进行回滚,回到之前最初的样子,要这样实现就要需要把之前的数据记录下来。
陈桦 编译自 SiliconAngle 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 日本计算机巨头NEC宣布,已经开发出一种新的数据处理技术,能加快向量计算机的机器学习速度。这种技术比当前主流的Apach
作为开发者,大家对Python并不陌生,而且Python提供了丰富的文件操作功能,使我们能够轻松读取和处理代码文件,我们可以使用open()函数打开代码文件,并使用readlines()方法读取文件中的所有行,具体示例代码如下所示:
网络流量分析机构Sandvine 2018年10月的《全球互联网现象报告》中显示,在全球整体的互联网下行流量中,视频占到了近58%。现在原始视频的分辨率越来越高,但是在互联网带宽有限的情况下,大部分视频提供商都需要将原始视频转码成多种清晰度的视频,便于用户在不同的网络环境中选择不同清晰度的视频进行观看。因此,视频转码成了必不可少的技术环节。
腾讯云批量型实例具有最优单位核时性价比,适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。InstanceTypes分享腾讯云批量计算型BC1实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息:
腾讯云批量型服务器具有最优单位核时性价比,适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。腾讯云百科分享腾讯云批量计算型BS1云服务器配置CPU内存性能注意事项:
另一个世界系列,从另一个角度看数据分析的方法、应用。 本文结构: 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中,我们一般会先把数据储存在一张表中,然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中,就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据,比如人口分析、宏观经济分析,那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据,比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列,从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现! | 函数式编程,打开另一个世界的大门 本文结构: 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 ---- 1、数据的时效性 日常工作中,我们一般会先把数据储存在一张表中,然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中,就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据,比如人口分析、宏观经济分析
俄罗斯最大的搜索公司Yandex,在clickhouse的配置文件中我们也会看到yandex的影子,不要认为是什么配置参数。
整个架构图分为三层,从下往上看,最下面一层是数据安全,包括受限域认证系统、加工层权限系统,应用层权限系统,安全审计系统,来保证最上层数据集成与处理的安全;
视频质量度量是Netflix流媒体管道的一个重要组成部分。视频质量度量可用于实现视频编码优化、执行视频编解码器比较、执行A/B测试和优化流媒体QoE决策。更为特别的是,VMAF指标是提高Netflix流媒体视频质量的核心,业已成为了Netflix视频质量度量的默认标准,由于它是开源的,同时也成为了整个视频行业的默认标准。
数据平台领域发展 20 年,逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域,当下的架构已经完美了吗,主要问题和挑战是什么?在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下,数据平台又该如何演进,以适应未来的数据使用场景?
随着业务业务场景不断丰富,批量计算也由传统的HPC逐渐扩展到大数据、AI等多种场景,但各个领域独立发展,呈现出生态割裂、技术栈不兼容,资源利用率低等问题,严重影响批量计算的进一步发展
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出, 根据维基百科的定义,Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时,同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据,通过流处理提供低延迟的数据,从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台,本期介绍DataSimba的数据采集平台。
Mysql性能优化,从一名高级码农的角度,我们不能像java语言一样,通过debug来调试我们的业务SQL,那么我们怎么去验证优化之后的SQL语义呢,那么就是执行计划。
样本量计算也是医学统计学中的一块重要内容,但是在课本中并没有详细介绍,今天我们说一下常见的研究设计的样本量计算。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版,封面如下:
Kafka在0.10版本推出了Stream API,提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
目前主流的数仓架构—— Lambda 架构,能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据,做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据,达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中,为满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
增量抽取、增量计算等都是T-TDSQL的经典案例。如下以增量计算为例,来分析T-TDSQL在腾讯金融业务中的典型应用。
4. 高阶张量: 三维及以上维度的数组,如三维张量可以想象为一个立方体,每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种:
https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/124223193
在起始的那篇《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》,我们介绍了:使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层?在这一篇文章里,我们将继续之前的话题,介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层,即:如何使用 Python 构建 DAG(有向无环图,Directed Acyclic Graph) 任务?
很多业务场景固定、不那么偏向"业务"的系统如果遇到靠谱的工程师最终会走向配置化。达到配置化的先决条件是 系统内部有个”引擎“模块,引擎读取配置信息把业务流程生成出执行计划,这个执行计划根据业务形态可以是 DAG、链表、树 或是其他。有了这套系统,日常开发就变成写配置+丰富系统能力了。
我们这一篇来简单聊聊 JEP 414: Vector API (Second Incubator),之前 Java 16 就已经开始孵化这个项目了。
AI 科技评论按:从求学中科院,到 2010 年主持并成功流片 SmarCo-1(Godson-T) 众核处理器,再到 2014 年创业成立中科睿芯……范东睿博士十几年如一日地做着跟芯片有关的事情。他是高通量计算与处理器体系结构领域专家,主持研发了中国早期的高性能众核芯片,为中国在全球众核处理器结构研究领域赢得一席之地;也是高通量计算企业中科睿芯的董事长,积极推动学术成果落地应用场景,为业界带来了一系列技术突破。
当你发现数据库查询特别慢的时候,并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因,那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。
批处理模型典型的数仓架构为T+1架构,即数据计算是按天计算的,当天只能看到前一天的计算结果。通常使用的引擎为Hive或者Spark等。计算的时候,数据是完全ready的,输入和输出都是确定性的
Volcano是一个Kubernetes云原生的批量计算平台,也是CNCF的首个批量计算项目。
网络上的文章基本上是根据设备商规划好的网络架构来计算AI/HPC算力光模块(以下简称光模块)的数量。今天,大成鹏通信就以LLaMa 65B模型训练实例来阐释AI训练模型需要的网络架构对应的光模块数量如何计算。本案例的训练模型为LLaMa 65B,使用的GPU为A100,数量2048个。
线性回归是单层神经网络,设计的概念和技术适用于大多数深度学习模型;因此,我们以线性回归为例,学习深度学习模型的基本要素和表示方法。
在现代科学和工程中,数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架,适配常见的并行模型(MPI应用)。利用海量弹性的云资源,有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
JDK 19 定于 9 月 20 日正式发布以供生产使用,非长期支持版本。不过,JDK 19 中有一些比较重要的新特性值得关注。
今天将分享放射治疗的CT合成完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
美团金融的业务在过去的一段时间里发展非常快速。在业务增长的同时,我们也注意到,很多用户的支付环境,其实是在弱网环境中的。
质量度量是指我们采集了一些产品研发过程及上线后质量相关的数据,经过聚合计算,通过图表、质量分等方式呈现出来这件事。在业界也有一些关于这方面的分享,比如“质量运营”,“数字化软件过程”,“质量罗盘”等,今天我们就来分享一下做质量度量的过程与思考。
大数据是指海量数据或巨量数据,其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
点击关注公众号,Java干货及时送达 出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP: 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云