Ray是UC Berkeley AMP实验室新推出的高性能分布式执行框架,它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式,具有比Spark更优异的计算性能. Ray目前还处于实验室阶段,最新版本为0.2.2版本.虽然Ray自称是面向AI应用的分布式计算框架,但是它的架构具有通用的分布式计算抽象.本文对Ray进行简单的介绍,帮助大家更快地了解Ray是什么,如有描述不当的地方,欢迎不吝指正. 一.简单开始 首先来看一下最简单的Ray程序是如何编写的. # 导入ray,并初始化执行环

http://blog.chinaunix.net/uid-17299695-id-3059078.html PS:Select和Poll都是水平触发,epoll默认也是水平触发 ET模式仅当状态发生变化的时候才获得通知,这里所谓的状态的变化并不包括缓冲区中还有未处理的数据,也就是说,如果要采用ET模式,需要一直read/write直到出错为止,很多人反映为什么采用ET模式只接收了一部分数据就再也得不到通知了,大多因为这样;而LT模式是只要有数据没有处理就会一直通知下去的.    LT(leve

MemSQL 取代 HDFS 与 Spark 结合,性能大幅提升 3,597 次阅读 - 基础架构 Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架.其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解.虽然Spark是在操作大数据集上很有优势,但是它仍然需要将数据持久化存储,HDFS是最通用的选择,和Spark结合使用,因为它基于磁盘的特点,导致在实时应用程序中会影响性能(比如在Spark Streaming计算中).而且Spark内置就不支持事务提交(commit transactions). 本文

在之前的博文中,我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力.本篇博文中,我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten.在2014年,我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录,同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习. Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动,以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标,旨在最大程度上压榨新时代硬件性能.Project Tungsten包括了3个方面的努力:

固态硬盘和机械硬盘的比较和SQLSERVER在两种硬盘上的性能差异 在看这篇文章之前可以先看一下下面的文章: SSD小白用户收货!SSD的误区如何解决 这样配会损失性能?实测6种特殊装机方式 听说固态硬盘是高富帅的必备神器,本人为了提升工作效率和提高工作速度 这个月节衣缩食,终于也决定买了一块三星固态硬盘120G容量 这个固态硬盘拿在手里轻飘飘的, 好像里面什么东西都没有似的 废话少说,先上图 开机速度20秒左右 测试环境:Windows7,SQLSERVER2005个人开发者版 SP4 我这里

一般而言JMeter下性能最好的是jar包这类java原生请求,对于JMeter并没有原生支持的请求,一般都会将其直接编译为jar包,然后再JMeter中调用,这样性能最好. 但是有些需求并不适合用jar包的方式来进行,比如报文拼接,这个一般在请求Sampler发送前执行,比较方便的是使用BeanShell或者Groovy等前置处理器操作.那对于这种报文拼接的操作,使用JSR233组件还是BeanShell组件,以及使用JSR233组件中的BeanShell还是Groovy之间有没有什么性能差异

在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的.在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的. 查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数.我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找的质数. 我们首先遍历2到2000000之间的每个数,然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数,在计算的结果中可能会有许多重复的数据(比如6同时是2和3的

之前对于“DISABLE索引后插入更新数据再REBUILD索引 和 保留索引直接插入更新数据的性能差异”这两种方法一直认为其实应该差不多,因为无论如何索引最后都需要被维护,只不过是个时间顺序先后的问题,结果今天做了一个实验之后大吃一惊,原来这种“DISABLE索引后插入更新数据再REBUILD索引”确实可以在性能上取得不错的提升.当然了,前提假设是数据插入量达到一个级别,比如我的例子就是用了100万行的数据插入.感觉对于两者底层下SQL Server数据库引擎到底干了那些活确实还需要找时间找些技

ab.exe介绍 ab.exe是apache server的一个组件,用于监测并发请求,并显示监测数据 具体使用及下载地址请参考:http://www.cnblogs.com/gossip/p/4398784.html   本文的目的    通过webapi接口模拟100个并发请求下,同步和异步访问数据库的性能差异     创建数据库及数据 --创建表结构 CREATE TABLE dbo.[Cars] ( Id INT IDENTITY(1000,1) NOT NULL, Model NVAR

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是MbedTLS算法库纯软件实现与i.MXRT上DCP,CAAM硬件加速器实现性能差异. 近期有 i.MXRT 客户在集成 OTA SBL 项目去实现产品的 2nd bootloader 时遇到了 MbedTLS 库算法性能问题,客户想知道 MbedTLS 纯软件实现和使用 i.MXRT 芯片里的硬件加速器实现,在性能上差距有多大.借着客户这个问题,我们今天就在 i.MXRT 上实测看一下两个方式的性能差异. 客户使用的是 i.MXR

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad

由于频繁地使用反射会影响性能,所以ASP.NET MVC采用了表达式树的方式来执行目标Action方法.具体来说,ASP.NET MVC会构建一个表达式来体现针对目标Action方法的执行,并且将该表达式编译成可执行代码.编译后的可执行代码体现为一个委托对象,该委托对象会被缓存起来以用于针对同一个Action方法的执行.为了让大家能够和直观地理解两种(直接利用反射和利用表达式编译后的委托对象)方法执行在性能上的差异,我们来做一个简单的实例演示.我们在一个控制台应用中定义了如下一个Foobar类型

固态硬盘(Solid State Disk或Solid State Drive),也称作电子硬盘或者固态电子盘,是由控制单元和固态存储单元(DRAM或FLASH芯片)组成的硬盘. 固态硬盘的接口规范和定义.功能及使用方法上与普通硬盘的相同,在产品外形和尺寸上也与普通硬盘一致.由于固态硬盘没有普通硬盘的旋转介质,因而抗震性极佳.其芯片的工作温度范围很宽(-40~85摄氏度).目前广泛应用于军事.车载.工控.视频监控.网络监控.网络终端.电力.医疗.航空等.导航设备等领域. 本文将详细解析SSD固态

Groovy作为一种动态语言,性能和JAVA比肯定是差不少,根据网友的测试,由于测试环境,场景和编译参数的不同,大概有差2到7倍的差距 那么同样的Groovy,在不同的JDK版本下,会有着怎样的差异呢?好奇试了一下 测试代码写得非常简单,如下,为了测试一些动态语言中常用的特性,特别用上了闭包和动态特性,这样才有意义么 class GroovyWithJdk{ static void run(){ 1000.times { "fib"(20) } //为了动态特性 } static de

一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/xxdddail/article/details/36655219 is和as是.NET中经常使用的操作.两者都能够实现类型的安全转换,但两者却有所不同. 如 public class Employee { } public void Add(object obj)//写法一 { Employee e=null; if(obj is Employee) { e=(Employee)obj; //正常

前言: 在centos上安装mysql,整整折腾了将近一天,因为是第一次安装,的确是踩了不少坑,这里详细记录下来,方便各位有同样需求的小伙伴参考. 该选择什么版本? mysql5.7有很多小版本,但是,从5.7.18版本开始,是一个分界线,因为从5.7.18版本及以后版本,安装包里面的的support-files文件夹下,便没有default.cnf了,所以这里导致5.7.18以前的版本和5.7.18及以后版本的安装,是略有不同的.我这里安装选择5.7.28版本,当然,如果您选择其他版本安装也是

Angular Chart 简介 在之前的文章中介绍了使用 Ionic 开发跨平台(iOS & Android)应用中遇到的一些问题的解决方案. 在更新0.1.3版本的过程中遇到了需要使用图表展示一周搜索引擎抓取变化的需求,因为之前使用过 Chart.js, 所以去查了些资料果然是有既有的模块的. Angular Chart 就是基于 Chart.js 以及 Angular 构件的图标展示组件. Angular Chart 的使用 分别下载 Chart.js 和 Angular Chart,下载

项目使用的是Oracle数据库,.Net使用Odac对数据库进行访问.在官方下载Odac时会让你选择是下载32位的还是64位的.这会直接影响到网站的运行模式.目前我们使用的是32位的,那么布署时,需要将应用程序池的启用32位设置为True. 那么,对于网站来讲,是32位模式性能更好,还是64位性能更好呢? 我没有动手亲自试验,而是在网上查了查,在这篇文章里,提问者进行了多次性能测试,并将结果汇总为图表.可以看到,Asp.Net 2.0 在32位操作系统下运行于32位模式下性能最好,Asp.Net