R 多线程和多节点并行计算】的更多相关文章

一:R本身是单线程的,如何让其多线程跑起来,提高运算速度? 用Parallel和foreach包玩转并行计算 看完上面这篇文章就会了.说白了,要加载parallel包,再改写一下自己的代码就ok了. #-----用一个实力来演示 R 如何多线程计算func <- function(x) { n = 1 raw <- x while (x > 1) { x <- ifelse(x%%2==0,x/2,3*x+1) n = n + 1 } return(c(raw,n))} #----…
先上代码案例: 主要的操作: library(parallel);#加载并行计算包 cl <- makeCluster(8);# 初始化cpu集群 clusterEvalQ(cl,library(RODBC));#添加并行计算中用到的包 clusterExport(cl,'variablename');#添加并行计算中用到的环境变量(如当前上下文中定义的方法) dt <- parApply(cl,stasList, 1, stasPowerPre_Time);# apply的并行版本 all_…
文章摘要 本文首先介绍了并行计算的基本概念,然后简要阐述了R和并行计算的关系.之后作者从R用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式,并给出了相应的案例.隐式并行计算模式不仅提供了简单清晰的使用方法,而且很好的隐藏了并行计算的实现细节.因此用户可以专注于问题本身.显示并行计算模式则更加灵活多样,用户可以按照自己的实际问题来选择数据分解,内存管理和计算任务分配的方式.最后,作者探讨了现阶段R并行化的挑战以及未来的发展. R与并行计算 统计之都的小伙伴们对R,SAS,SPSS, MATLAB之类…
本文在Creative Commons许可证下发布 什么是并行计算? 并行计算,准确地说应该包括高性能计算机和并行软件两个方面.不过,近年来随着个人PC机,廉价机群,以及各种加速卡(NVIDIA GPU, Intel Xeon Phi, FPGA)的快速发展,现在个人电脑已经完全可以和过去的高性能计算机相媲美了. 相比于计算机硬件的迅速发展,并行软件的发展多少有些滞后,试想你现在使用的哪些软件是支持并行化? 软件的并行化需要更多的研发支持,以及对大量串行算法和现有软件的并行化,这部分工作被称之为…
一.前言 concurrentHashMap与ConcurrentSkipListMap性能测试 在4线程1.6万数据的条件下,ConcurrentHashMap 存取速度是ConcurrentSkipListMap 的4倍左右. 但ConcurrentSkipListMap有几个ConcurrentHashMap 不能比拟的优点: 1.ConcurrentSkipListMap 的key是有序的. 2.ConcurrentSkipListMap 支持更高的并发.ConcurrentSkipLi…
一.zookeeper概要.背景及作用 zookeeper产生背景: 项目从单体到分布式转变之后,将会产生多个节点之间协同的问题.如: 每天的定时任务由谁哪个节点来执行? RPC调用时的服务发现? 如何保证并发请求的幂等 .... 这些问题可以统一归纳为多节点协调问题,如果靠节点自身进行协调这是非常不可靠的,性能上也不可取.必须由一个独立的服务做协调工作,它必须可靠,而且保证性能. zookeeper概要: ZooKeeper是用于分布式应用程序的协调服务.它公开了一组简单的API,分布式应用程…
目录 前言 在多线程环境下,为了保证线程安全, 我们通常会对共享资源加锁操作,我们常用Synchronized关键字或者ReentrantLock 来实现,这两者加锁方式都是排他锁,即同一时刻最多允许一个线程操作,然而大多数场景中对共享资源读多于写,那么存在线程安全问题的是写操作(修改,添加,删除),我们是否应该考虑将读和写两个分开,只要运用合理,并发性能是不是可以提高,吞吐量增大呢? ReentrantReadWriteLock已经为我们实现了这种机制,我们一起来看它是怎样实现的吧! 1.读写…
一.背景 前文讲了HashMap的源码分析,从中可以看到下面的问题: HashMap的put/remove方法不是线程安全的,如果在多线程并发环境下,使用synchronized进行加锁,会导致效率低下: 在遍历迭代获取时进行修改(put/remove)操作,会导致发生并发修改异常(ConcurrentModificationException): 在JDK1.7之前,对HashMap进行put添加操作,会导致链表反转,造成链表回路,从而发生get死循环,(当然这个问题在JDK1.8被改进了按照…
1.内存查看 memory.limit():查看内存大小 memory.limit(n):申请内存大小 memory.size(NA):查看内存大小 memory.size(T):查看已分配的内存 memory.size(F):查看已使用的内存 2.内存申请 在Windows开始菜单运行: Rgui -max-mem-size 8GB 与在R GUI中执行: memory.limit(8) 都能申请8GB使用内存 3.垃圾清除 rm(x):从workplace中删除变量/文件x gc():清除内…
1.R树及其变种:百度百科 2.R树详介:http://blog.csdn.net/jazywoo123/article/details/7792745 3.R树及变种小结 R树:叶子节点或中间节点都可能有交集.衡量指标有查询性能和更新性能,更新通过删除和插入实现. R+树:不允许中间节点有交集,所以与R树相比,查询效率较高,但插入.删除效率较低 R*树:最有效的R树变种,但插入性能较低 压缩R树:空间数据集是预先己知的,通过预先对数据进行合理有效的组织,可以保证其具有很高的空间利用率和良好的查…
看效果图: 里面的线段颜色和节点图标都是可以自定义的. main.xml <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/rl_parent" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_pa…
Linux系统下的多线程遵循POSIX线程接口,称为 pthread.编写Linux下的多线程程序,需要使用头文件pthread.h,连接时需要使用库libpthread.a.顺便说一下,Linux 下pthread的实现是通过系统调用clone()来实现的.clone()是 Linux所特有的系统调用,它的使用方式类似fork,关于clone()的详细情况,有兴趣的读者可以去查看有关文档说明.下面我们展示一个最简单的多线程程序 pthread_create.c. 一个重要的线程创建函数原型:…
多线程读取数据的机制 tf中多线程读取数据跟常规的python多线程思路一致,是基于Queue的多线程编程. 主线程读取数据,然后计算,在读数据这部分有两个线程,一个线程读取文件名,生成文件名队列,另一个线程从文件名队列中获取文件名,并读取相应文件,生成数据队列. 图示如下 tensorflow 在队列中加入“结束”标记符,当读取线程检测到该标记符时,会抛出异常OutOfRange,后续代码会捕捉该异常,从而结束线程. 读取文件的相应函数 tf.train.string_input_produc…
文章转自:http://blog.csdn.net/xyang81/article/details/53147894 概述 ACL全称为Access Control List(访问控制列表),用于控制资源的访问权限.zk利用ACL策略控制节点的访问权限,如节点数据读写.节点创建.节点删除.读取子节点列表.设置节点权限等. 在传统的文件系统中,ACL分为两个维度,一个是属组,一个是权限,一个属组包含多个权限,一个文件或目录拥有某个组的权限即拥有了组里的所有权限,文件或子目录默认会继承自父目录的AC…
题目地址:http://poj.org/problem?id=1330 Sample Input 2 16 1 14 8 5 10 16 5 9 4 6 8 4 4 10 1 13 6 15 10 11 6 7 10 2 16 3 8 1 16 12 16 7 5 2 3 3 4 3 1 1 5 3 5 Sample Output 4 3 n个节点.n-1条边,生成的一定是一棵树.找到最后的那组x y的最近的公共祖先.并查集思想实现的LCA 节点编号为:1-->n 代码: #include <…
AQS的源码分析 目录结构 1.什么是CAS ? 2.同步器类结构 3.CLH同步队列 4.AQS中静态内部类Node 5.方法分析 ​ 5.1.acquire(int arg ) ​ 5.2.release(int arg) 释放锁 6.总结 前言 在多线程环境下,我们一般会对临界区资源(共享资源)进行加锁,释放锁,保证同一时刻最多只有一个线程(独占模式),就如去公共厕所里,在使用一个小房间时会加锁避免自己在使用的时候,别人突然闯进来一样,引起不必要的麻烦,在使用完后,再打开锁,其他人才可使用…
第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity-based models (or object based) 常用的空间数据查询方式 空间数据获取的方法 R树 简介 R树的数据结构 一个更具体的使用场景 一棵R树满足如下的性质: 结点的结构 R树的操作 搜索 插入 插入操作存在的情况 如何合理地分裂到两个组 删除 另一个例子再次理解删除 第二部分 R树的Java实现 UML 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型(基于对象)Entity…
这是悦乐书的第359次更新,第386篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第221题(顺位题号是938).给定二叉搜索树的根节点,返回节点值在[L,R]之间的所有节点的值的总和.二叉搜索树的节点值唯一.例如: 输入:root = [10,5,15,3,7,null,18],L = 7,R = 15 输出:32 输入:root = [10,5,15,3,7,13,18,1,null,6],L = 6,R = 10 输出:23 注意: 树中的节点数最多为1000…
1. "查"操作 , 查找 id 属性 为 501的节点: MATCH (r) WHERE id(r) = 501 RETURN r 2. "改"操作, 更改 id 属性 为 501的节点的 test 属性 的属性值为 "testtest" MATCH (r) WHERE id(r) = 501 SET r.test = "testtest" 查询该节点. MATCH (r) WHERE id(r) = 501 RETURN…
————————————————版权声明:本文为CSDN博主「ModestCoder_」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明.原文链接:https://blog.csdn.net/ModestCoder_/article/details/90139481 //主席树 //难以处理区间修改操作,很难处理懒标记 //l,r代表左右子节点的下标 //cnt表示当前区间中一共多少个数 //离散化 //在数值上建立线段树,维护每个数值区间中一共多少个数 //…
之前通过客户端连接之后我们已经知道了zk相关的很多命令(Zookeeper(1)---初识). 节点属性: 现在我们就通过stat指令来看看节点都有哪些属性,或者使用get 指令和-s参数来查看节点数据以及属性 abc  节点数据 cZxid = 0x5 创建节点的事务ID ctime = Sat Oct 17 15:25:43 CST 2020   创建时间 mZxid = 0xc 修改节点的事务ID(修改当前节点数据) mtime = Wed Oct 21 22:51:14 CST 2020…
背景 在边缘集群的场景下边缘节点分布在不同的区域,且边缘节点和云端之间是单向网络,边缘节点可以访问云端节点,云端节点无法直接访问边缘节点,给边缘节点的运维带来很大不便,如果可以从云端SSH登录到边缘节点可以简化节点的运维工作.针对这一需求,SuperEdge 项目扩展了 tunnel 组件的能力,新增了 SSH 模块,让用户可以从云端 SSH 登录到边缘节点. 需求分析 边缘集群的节点分布在不同的区域,边缘节点能够访问云端 master 节点,但 master 节点无法访问边端区域内的节点,用户…
一.目的 ①在不同节点个数的情况下,用Matlab拟合出连通率与通信半径的关系曲线. ②在不同节点通信半径的情况下,用Matlab拟合出连通率与节点个数的关系曲线. 二.方法描述 在1x1的单位矩形中随机部署传感器节点,而且假设每个节点的通信半径一样.在每一组节点个数和节点通信半径下进行1000次试验,进而分别模拟出连通率随节点数增加以及通信半径增加的变化趋势. 关键算法即判断节点网络是否具有连通性,算法流程图如下: 关键的程序设计在于找到与节点相连的节点的递归调用,通过不断的搜索邻接矩阵中的1…
原文链接:全网最新的nacos 2.1.0集群多节点部署教程-语雀 基本信息 进度整理中 版本 2.1.0 版本发布日期 2022-04-29 git revision number b584531331cc95054964ba4e33984f4cab9e582d 编写日期 2022-07-04~ 2022-07-14 官网 https://nacos.io/zh-cn/docs/cluster-mode-quick-start.html GitHub https://github.com/al…
目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色描述 hd01 2CPUs, 4G RAM, 2TB 机械硬盘 nimbus, supervisor, ui,…
一.使用组件的并行度代替线程池 Storm 自身是一个分布式.多线程的框架,对每个Spout 和Bolt,我们都可以设置其并发度:它也支持通过rebalance 命令来动态调整并发度,把负载分摊到多个Worker 上.       如果自己在组件内部采用线程池做一些计算密集型的任务,比如JSON 解析,有可能使得某些组件的资源消耗特别高,其他组件又很低,导致Worker 之间资源消耗不均衡,这种情况在组件并行度比较低的时候更明显. 比如某个Bolt 设置了1 个并行度,但在Bolt 中又启动了线…
Storm 性能优化 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: | 主机名 | 硬件配置 | 角色描述 ||: ---------------- :|: ----------…
Storm 性能优化  原文地址:http://www.jianshu.com/p/f645eb7944b0 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色…
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就…
Java多线程之ConcurrentSkipListMap深入分析   一.前言 concurrentHashMap与ConcurrentSkipListMap性能测试 在4线程1.6万数据的条件下,ConcurrentHashMap 存取速度是ConcurrentSkipListMap 的4倍左右. 但ConcurrentSkipListMap有几个ConcurrentHashMap 不能比拟的优点: 1.ConcurrentSkipListMap 的key是有序的. 2.Concurrent…