十图详解tensorflow数据读取机制(附代码) - 何之源的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630…

在前面一篇文章中(hadoop2.7之作业提交详解(上))中涉及到文件的分片. JobSubmitter.submitJobInternal方法中调用了int maps = writeSplits(job, submitJobDir); //设置map的数量,而map的数量是根据文件的大小和分片的大小,以及文件的数量决定的 接下来我们看一下JobSubmitter.writeSplits方法: private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce…

在智能对话项目搭建的过程中,高效筛选.处理对话日志并将其转化为新的训练数据,是对话系统效果持续提升的重要环节,也是当前开发者面临的难题之一.为此百度大脑UNIT推出学习反馈闭环机制,提供数据获取.辅助标注工具DataKit,帮助企业提升数据处理效率. [快速了解什么是DataKit] DataKit是面向开发者提供的数据生产工具集,可以利用交互式学习.规则样本生成和多模型一致性检验等技术方法自动获取大量数据,并从中筛选出带标注.半标注和无标注3类样本,这些样本经过高效的预处理后形成新的训练数据,…

DELL EqualLogic PS6100采用虚拟ISCSI SAN阵列,为远程或分支办公室.部门和中小企业存储部署带来企业级功能.智能化.自动化和可靠性,支持VMware.Solaris.Linux.Mac.HPux.AIX,支持所有带有业界标准iscsi initiator的操作系统,同时提供全套企业级数据保护和管理功能.可靠的性能.可扩展性和容错功能,是中型企业级存储的起点产品.DELL EqualLogic PS6100详解:上层应用基础配置:可以通过连接串口先对存储进行初始化.通过浏…

转自:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53376802 Tensorflow数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端. Reading from file: 从文件中直接读取 这三种有读取方式有什么区别呢? 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的. TF的核心是用C++写的,这样的好处是运行快,缺点是调用不灵活.而Python恰好…

实现方式:基于hash算法的分片中,算法内部是把记录分片到一种叫做"bucket"(hash桶)的内部算法结构中的,然后hash桶与实际的分片节点一一对应,从此实现了分片.路由的功能,在这种一般结构中,在需要增加分片数量来横向扩容时,由于分片节点和hash桶之间的一一对应,导致算法根据原先的hash桶个数的进行的路由失效,需要根据新的hash桶数目做数据的再平衡才能再次服务,而一致性hash算法是在内部创建了虚拟桶,并维护了虚拟桶和分片之间的关系,在横向扩展的时候可以通过调整虚拟桶和分…

实现方式:单月内按照小时拆分,最小粒度是小时,一天最多可以有24个分片,最少1个分片,下个月从头开始循环 优点:使数据按照小时来进行分时存储,颗粒度比日期(天)分片要小,适用于数据采集类存储分片 缺点:需要月末手动清理数据 配置示例: <tableRule name="sharding-by-hour"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-…

实现方式:按照月份列分片,每个自然月一个分片 优点:使数据按照每月来进行分时存储 缺点:由于数据是连续的,所以该方案不能有效的利用资源 配置示例: <tableRule name="sharding-by-month"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-month</algorithm> </rule> </…

实现方式:该算法类似于十进制的求模运算,但是为二进制的操作,例如,取 id 的二进制低 10 位 与 1111111111 进行 & 运算 优点:这种策略比较灵活,可以均匀分配也可以非均匀分配,各节点的分配比例和容量大小由partitionCount 和 partitionLength两个参数决定 缺点:和取模分片类似. 配置示例: <tableRule name="rule1"> <rule> <columns>id</columns…

实现方式:切分规则根据配置中输入的数值n.此种分片规则将数据分成n份(通常dn节点也为n),从而将数据均匀的分布于各节点上. 优点:这种策略可以很好的分散数据库写的压力.比较适合于单点查询的情景 缺点:不方便扩展:出现了范围查询,就需要MyCAT去合并结果,当数据量偏高的时候,这种跨库查询+合并结果消耗的时间有可能会增加很多,尤其是还出现了order by的时候 配置示例: <tableRule name="mod-long"> <rule> <colum…