使用列表推导式可以快速生成一个列表,或者根据某个列表生成满足指定需求的列表. 1.生成指定范围的数值列表,语法格式如下: list=[Expression for var in range if condition] list:表示生成列表的名称 Expression :表达式,用于计算列表的元素 var:循环变量 range:采用range()函数生成的range对象 condition:条件表达式,用于指定筛选条件 示例: """ author:锦衣大镖客 create:

一个让业务开发效率提高10倍的golang库 此文除了是标题党,没有什么其他问题. 这篇文章推荐一个库,https://github.com/jianfengye/collection. 这个库是我在开发业务过程中 Slice 的频繁导致业务开发效率低,就产生了要做一个 Collection 包的想法.本文说说我开发这个库的前因后果 Golang 适不适合写业务? 最近一个逻辑非常复杂的业务,我用 Golang 来开发.开发过程不断在问一个问题,Golang 适不适合写业务? 业务说到底,是一大

Hadoop3.0新特性介绍,比Spark快10倍的Hadoop3.0新特性 Apache hadoop 项目组最新消息,hadoop3.x以后将会调整方案架构,将Mapreduce 基于内存+io+磁盘,共同处理数据.其实最大改变的是hdfs,hdfs 通过最近black块计算,根据最近计算原则,本地black块,加入到内存,先计算,通过IO,共享内存计算区域,最后快速形成计算结果. 1. Hadoop 3.0简介 Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的,而JDK 1.7在2015年4

我们兴奋的宣布Databricks缓存的通用可用性,作为统一分析平台一部分的 Databricks 运行时特性,它可以将Spark工作负载的扫描速度提升10倍,并且这种改变无需任何代码修改. 1.在本博客中,我们将介绍这个新特性的两个主要焦点:易用性和性能. 2.不同于Spark显示缓存,Databricks内存能够自动地为用户缓存热输入数据,并且在集群中负载均衡. 2.利用NVMe SSD硬件的先进性能和最先进的压缩技术,它能够将交互式和报告工作的负载性能提升10倍.更重要的是它缓存的数据量是

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

JuiceFS 非常适合用来做 MySQL 物理备份,具体使用参考我们的官方文档.最近有个客户在测试时反馈,备份验证的数据准备(xtrabackup --prepare)过程非常慢.我们借助 JuiceFS 提供的性能分析工具做了分析,快速发现性能瓶颈,通过不断调整 XtraBackup 的参数和 JuiceFS 的挂载参数,在一个小时内将时间缩短到原先的 1/10.本文将我们性能分析和优化的过程记录分享下来,给大家分析和优化 IO 性能提供参考. 数据准备 我们通过 SysBench 工具生成

转载自http://blog.jobbole.com/94962/ 提升 Web 应用的性能变得越来越重要.线上经济活动的份额持续增长,当前发达世界中 5 % 的经济发生在互联网上(查看下面资源的统计信息). 我们现在所处的时代要求一直在线和互联互通,这意味着用户对性能有更高的期望.如果网站响应不及时,或者应用有明显的延迟,用户很快就会跑到竞争者那边去. 例如,Amazon 十年前做的一项研究表明,网页加载时间减少 100 毫秒,收入就会增加  1%.最近另一项研究凸显了一个事实,就是有一半以上

我想做一件什么事?一个公益活动,所有资料都会共享出来--- 再次声明:这是一次公益,所有资料会公开. 我正在做一点事:收集各个P2P信贷公司(包括线上线下的),然后给线上P2P信贷公司做营销策略,教他们拉更多的投资人. 目标:让P2P网贷市场翻10倍以上(现在是600亿/年,希望明年6000亿.其实不做,我估计明年都至少6000亿了,呵呵). (让有线上P2P网贷公司来抢占纯线下P2P信贷公司的市场,让那些会玩电脑的或者正在进行线下P2P投资(一般线下年利回报率13%-15%)的人拉到互联网上来

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

1. 遇到了啥问题 是酱紫的,简单来说:并发执行 spark job 的时候,并发的提速很不明显. 嗯,且听我慢慢道来,啰嗦点说,类似于我们内部有一个系统给分析师用,他们写一些 sql,在我们的 spark cluster 上跑.随着分析师越来越多,sql job 也越来越多,等待运行的时间也越来越长,我们就在想怎么把 sql 运行的时间加快一点.我们的整个架构是 spark 1.6.1 on YARN 的,经过分析一些 sql 发现其实大多数分析语句都是比较简单的统计 sql,集群资源也还算多

zw·10倍速大数据与全内存计算 zw全内存10倍速计算blog,早就在博客园机器视觉栏目发过,大数据版的一直挂着,今天抽空补上. 在<零起点,python大数据与量化交易>目录中 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vlpa.html 我们已经介绍了多种:大数据与Python十倍速性能优化 软加速:矢量优先 软加速:cpython SSD加速大法 KBD全内存数据库 Gpu终极加速方案 zw全内存10倍速计算,是根据实践,在工程中提出了一种全

编者按:Nginx是目前比较重要的开源性负载均衡技术,新浪.网易.六间房等很多网站都将Nginx部署进自己的网站系统架构,并解决部分问题.本文是作者长期的实战经验,很有参考价值. 本文是我撰写的关于搭建“Nginx + PHP(FastCGI)”Web服务器的第4篇文章.本系列文章作为国内最早详细介绍 Nginx + PHP 安装.配置.使用的资料之一,为推动 Nginx 在国内的发展产生了积极的作用. 众网站纷纷重视Nginx 这是一篇关于Nginx 0.7.x系列版本的文章,安装.配置方式与

首先,蓝图肯定是比C++慢. 任何脚本语言(需要解释执行的语言),和C++相比可能达到十倍甚至百倍的差距.比如Java.Python.Lua,JS. 脚本语言是运行在虚拟机上的,所以它们比起直接运行的代码要慢,要慢很多. 蓝图属于脚本语言,其性能不比Java.Python.Lua,JS差. 蓝图比C++慢10倍吗?这个问题不能一概而论,要具体情况具体分析,因为大部分情况下,蓝图所调用的函数都是C++写的,所以总体上来说,并没有达到10倍的差距. 如果和纯C++相比,蓝图调用C++函数的额外开销,

近日伯克利 RISE Lab 开源了一个多数据流实时分布式分析系统 Confluo,它既是一个网络监控和诊断框架,也可以作为时序数据库和发布订阅消息系统. 源码地址:https://github.com/ucbrise/confluo 当下,类似基于终端主机的网络监控系统.IoT 设备传感器程序等应用,其后端的服务器每秒都可以捕获数千万个数据点.这些数据被用于在线查询,实现可视化与监控,或者用于离线查询,进行故障分析和系统优化. 这样的使用场景下,就需要实时监控和分析工具支持,这些工具通常支持高

原文地址 10x 起源于技术界一个流行的说法,即最好的程序员是超级明星,其生产力相当于同行的 10 倍: Google 园区以好玩的设施闻名:小憩舱.球坑.按摩.干洗.随便吃到饱的自助餐.(为了拍人才马屁,留住人才): Facebook 最近宣布将会其女性员工冷冻卵子买单: 一名好的工程师能想出支撑上千万人的算法,而伟大的工程师想出的算法能支撑 10 亿人,其给公司创造的价值放大了 1000 倍. -- 看来,程序员是需要经纪人的.我记得,几年前我在一个群里,问过一个问题:1+1=?一个菜鸟程序

1.replaceWith( )   使用括号内的内容替换所选择的内容.              $("#div").replaceWith("<p id="tt">这是替换后的内容</p>");              使用方法如上,将ID为div的元素替换为ID为tt的p元素. 2.replaceAll( )  将选择的内容替换到括号内的选择器.           $("<div>替换后的内

fasttext: '''This example demonstrates the use of fasttext for text classification Based on Joulin et al's paper: Bags of Tricks for Efficient Text Classification https://arxiv.org/abs/1607.01759 Results on IMDB datasets with uni and bi-gram embeddin

一.各种元素的width height margin padding 特性(具体css元素的分来参看二) 1.块级元素 width. height. margin的四个方向. padding的四个方向都正常显示,遵循标准的css盒模型.例如:div 2.行内替换元素 width. height. margin的四个方向. padding的四个方向都正常显示,遵循标准的css盒模型. 例如:img 2.行内非替换元素(重点) width. height不起作用,用line-height来控制高度.

作者介绍 朱阅岸,中国人民大学博士,现供职于腾讯云数据库团队.研究方向主要为数据库系统理论与实现.新硬件平台下的数据库系统以及TP+AP型混合系统.   编者按 Aurora作为AWS云上的关系数据库,完美契合了企业级数据库系统对高可用性.性能和扩展性.云服务托管的需求.在本月中旬刚刚结束的AWS re:Invent 2017大会与数据库顶级会议SIGMOD上,Amazon首度公开了Aurora的技术细节,本文系作者结合自身理解写作而成,权当抛砖引玉.   Aurora是Amazon为云计算而专

背景 国内某大型税务系统,业务应用分布式上云改造. 业务难题 如上图所示是模拟客户的业务网页构建的一个并发访问模型.用户在页面点击从而产生一个HTTP请求,这个请求发送到业务生产进程,就会启动一个投递线程(Deliver Thread)调用Kafka的SDK接口,并发送3条消息到DMS(分布式消息服务),每条消息大小3k,需要等待3条消息都被处理完成后才会返回请求响应⑧.当消息达到DMS后,业务消费进程调用Kafka的消费接口把消息取出来,然后将每条消息放到一个响应线程(Response Thr

预编译头文件是被很多编译器用来编译稳定的代码以及将编译好的稳定代码存储在二进制文件中用于提升编译性能.在随后的编译中,编译器将加载存储状态继续编译指定的文件.每一个随后的编译将更快,因为稳定的代码不需要再次编译.(译者注:本文为QtDoc 5.0:Using Precompiled Headers的译文) 工具/原料   Qt编程环境 添加预编译头文件到你的工程   1 qmake在一些平台支持使用预编译头文件(PCH,PreCompiled Headers)以及构建环境,包括: Windows