前段时间在公司给大家分享GO语言的一些特性,然后讲到了并发概念,大家表示很迷茫,然后分享过程中我拿来了Rob Pike大神的Slides <Concurrency is not Parallelism>,反而搞的大家更迷茫了,看来大家丢了很多以前的基本知识.后来我就把Pike大神的slide和网上的一些牛人关于Cocurrency和Parallelism的观点做了整理,最终写了本文. 在Rob Pike的<Concurrency is not Parallelism>(http:/…

COMPUTER ORGANIZATION AND ARCHITECTURE DESIGNING FOR PERFORMANCE NINTH EDITION Traditionally, the computer has been viewed as a sequential machine. Most computer programming languages require the programmer to specify algorithms as sequences of instr…

http://getakka.net/docs/concepts/terminology Terminology and Concepts In this chapter we attempt to establish a common terminology to define a solid ground for communicating about concurrent, distributed systems which Akka.NET targets. Please note th…

由于公司的业务在急速增长中,发现数据库服务器已经基本撑不住这么多并发.一方面,要求开发人员调整并发架构,利用缓存减少查询.一方面从数据库方面改善并发.数据库的并行度可设置如下: 1)cost threshold for parallelism:数据库引擎在编译的时候,预估执行计划的cost:若此cost消耗超过cost threshold for parallelism设置的值:sqlserver就会使用并行执行计划. 2)max degree of parallelism:并行执行计划最多能使…

我们今天主要向大家讲述的是SQL Server数据库中的max degree of parallelism参数,当 SQL Server 数据库在具N个微处理器或是 CPU 的计算机上运行时,它将为每个并行计划执行检测最佳并行度(即运行一个语句所使用的处理器数). 您可以使用 max degree of parallelism 选项来限制并行计划执行时所用的处理器数. 当 SQL Server数据库在具有多个微处理器或 CPU 的计算机上运行时,它将为每个并行计划执行检测最佳并行度(即运行一个语…

Storm拓扑的并行度(parallelism)介绍 1.Storm分为3个主要实体,用于在Storm集群中运行拓扑        工作进程:Worker Process,也称为Worker        执行器:Executor,即线程Thread        任务:Task        工作进程.执行器.任务三者之间关系如下图:               Topology由一个或多个Spout/Bolt组件构成.        运行中的Topology由一个或多个Supervisor节…

最近在读<real world haskell>里关于并行的一章时,看到作者首先对并发(Concurrency)和并行(Parallelism)的区别进行了定义和解释.以前我对这个问题也是一知半解,如果有人问题这个问题,恐怕我只能挠头说不清楚.而在这本书里,作者的解释是(简单翻译): 一个并发程序是指能同时执行通常不相关的各种任务.以一个游戏服务器为例子:它通常是有各种组件组成,每种组件都跟外部世界进行着复杂的信息交互.一个组件有可能要处理多个用户聊聊:另外一些可能要处理用户的输入,并把最新状…

组成:一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks)! 在一个 Storm 集群中,Storm 主要通过以下三个部件来运行拓扑: 工作进程(worker processes) 执行器(executors) 任务(tasks).` 下面是他们之间相互关系的简单图示. 在 Worker 中运行的是拓扑的一个子集.一个 worker 进程是从属于某一个特定的拓扑的,在 worker 进程中会运行一个或者多个与拓扑中的组件相…

Rob pike发表过一个有名的演讲<Concurrency is not parallelism>(https://blog.golang.org/concurrency-is-not-parallelism), 演讲胶片在talks.golang.org中可以找到(https://talks.golang.org/2012/waza.slide#1), 演讲视频地址 :https://vimeo.com/49718712 以下是根据视频转换的文本信息. if you looked at t…

Understanding the Parallelism of a Storm Topology What makes a running topology: worker processes, executors and tasks 在一个Strom集群中,实际运行一个topology有三个主要的实体 Worker processes Executors (threads) Tasks 下面是一张草图简单说明他们之间的关系: A worker process executes a subse…

并行(Parallelism):多任务在同一时刻运行.例如,多个任务在多核处理器上运行. 并发(Concurrency):两个或者两个以上的任务在一段时间内开始.运行.完成,这意味着它们不是在同一时刻运行.由于一个内核在同一时刻只能运行一个线程,通过操作系统的时间片轮转调度算法,在短暂的时间内调度多个线程依次执行,看起来多个线程像是在同一时刻执行,以此来提高CPU的利用率.例如,多任务在一台单核处理器上运行.…

转自:http://blog.csdn.net/Bruce_0712/article/details/63683264 CUDA之Dynamic Parallelism详解(一) 1. 循环的并行化: (1)循环固定 (2)内循环依赖于外循环 without dynamic parallelism with dynamic parallelism examples:   顶 0 踩 0 =======================================================…

From the answer here, spark.sql.shuffle.partitions configures the number of partitions that are used when shuffling data for joins or aggregations. spark.default.parallelism is the default number of partitions in RDDs returned by transformations like…

The Task Parallel Library (TPL) is based on the concept of a task, which represents an asynchronous operation. In some ways, a task resembles a thread or ThreadPool work item, but at a higher level of abstraction. The term task parallelism refers to…

官方是这么说的: Cluster resources can be under-utilized if the number of parallel tasks used in any stage of the computation is not high enough. For example, for distributed reduce operations like reduceByKey and reduceByKeyAndWindow, the default number of…

Dynamic Parallelism 到目前为止,所有kernel都是在host端调用,GPU的工作完全在CPU的控制下.CUDA Dynamic Parallelism允许GPU kernel在device端创建调用.Dynamic Parallelism使递归更容易实现和理解,由于启动的配置可以由device上的thread在运行时决定,这也减少了host和device之间传递数据和执行控制.我们接下来会分析理解使用Dynamic Parallelism. Nested Execution…

 一个电脑/手机 有很多核,每一个核上运行一个任务,叫做 Parallelism. 只有一个核,通过任务调度,也可以实现 Concurrency.…

转:spark通过合理设置spark.default.parallelism参数提高执行效率 spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition…

转载 http://eli.thegreenplace.net/2016/the-promises-and-challenges-of-stdasync-task-based-parallelism-in-c11/ One of the biggest and most impactful changes C++11 heralds is a standardized threading library, along with a documented memory model for the…

spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行…

在关于spark任务并行度的设置中,有两个参数我们会经常遇到,spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的? 首先,让我们来看下它们的定义 Property Name Default Meaning spark.sql.shuffle.partitions 200 Configures the number of partitions to use when shuffling data for…

Thread Based Parallelism - Thread Synchronization With Lock import threading shared_resource_with_lock = 0 shared_resource_with_no_lock = 0 COUNT = 100000 shared_resource_lock = threading.Lock() ####LOCK MANAGEMENT## def increment_with_lock(): global…

Thread Based Parallelism - Thread Synchronization With a Condition from threading import Thread, Condition import time items = [] condition = Condition() class consumer(Thread): def __init__(self): Thread.__init__(self) def consume(self): global cond…

Thread Based Parallelism - Thread in a Subclass 1 import threading import time exit_Flag = 0 class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name sel…

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo…

书籍的简称: CSPPSE: Computer System: a programmer's perspective Second Edition 术语并发是一个通用的概念, 指同时具有多个活动的系统.(CSPPSE P15) 术语并行指的是用并发使一个系统运行的更快.(CSPPSE P15) 在一个CPU的单处理器系统中, 可以同时运行多个进程, 而每个进程都好像在独占地使用硬件. 进程的并发运行是通过处理器在进程间进行上下文切换实现的. 并发是指多个任务可以在一个重叠时间段内, 开始.执行.…

上两节我们建了一个并行运算组件库,实现了一些基本的并行运算功能.到现在这个阶段,编写并行运算函数已经可以和数学代数解题相近了:我们了解了问题需求,然后从类型匹配入手逐步产生题解.下面我们再多做几个练习吧. 在上节我们介绍了asyncF,它的类型款式是这样的:asyncF(f: A => B): A => Par[B],从类型款式(type signature)分析,asyncF函数的功能是把一个普通的函数 A => B转成A => Par[B],Par[B]是一个并行运算.也就是说…

上节我们讨论了并行运算组件库的基础设计,实现了并行运算最基本的功能:创建新的线程并提交一个任务异步执行.并行运算类型的基本表达形式如下: import java.util.concurrent._ object Par { type Par[A] = ExecutorService => Future[A] def run[A](es: ExecutorService)(pa: Par[A]): Future[A] = pa(es) //> run: [A](es: java.util.con…

Ref: http://stackoverflow.com/questions/4844637/what-is-the-difference-between-concurrency-parallelism-and-asynchronous-methods Concurrent and parallel are effectively the same principle as you correctly surmise, both are related to tasks being execu…

在对上两篇讨论中我们介绍了并行运算的两种体现方式:并行构建数据源及并行运算用户自定义函数.我们分别对这两部分进行了示范.本篇我准备示范把这两种情况集成一体的并行运算模式.这次介绍的数据源并行构建方式也与前面描述的有所不同:在前面讨论里我们预知需要从三个独立流来并行构建数据源.但如果我们有一个不知长度的数据流,它的每个元素代表不同的数据流,应该如何处理.我们知道在AQMRPT表里有从1999年到2xxx年的空气质量测量数据,我们可以试着并行把按年份生成的数据流构建成一个数据源.直接使用上期示范中的…