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  • 并行程序設(shè)計(jì)能干啥 內(nèi)容精選 換一換
  • B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
    來(lái)自:專題
    可信、端到端可追溯的 代碼托管服務(wù) 。 Review等功能。 流水線 靈活編排調(diào)度,分層分級(jí),串并行,MR觸發(fā),質(zhì)量門禁,人工卡點(diǎn),大幅提升軟件生產(chǎn)的自動(dòng)化。 靈活編排調(diào)度,分層分級(jí),串并行,MR觸發(fā),質(zhì)量門禁,人工卡點(diǎn),大幅提升軟件生產(chǎn)的自動(dòng)化。 代碼檢查 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線支持多語(yǔ)言
    來(lái)自:專題
  • 并行程序設(shè)計(jì)能干啥 相關(guān)內(nèi)容
  • 流水線執(zhí)行參數(shù)配置 流水線支持自定義參數(shù),在執(zhí)行時(shí)由用戶指定參數(shù)值,任務(wù)用指定值替換相應(yīng)參數(shù)執(zhí)行。 流水線串/并行執(zhí)行配置 根據(jù)用戶需求,可配置同一階段內(nèi)的任務(wù)串行執(zhí)行或并行執(zhí)行。 流水線基礎(chǔ)場(chǎng)景 通用軟件開(kāi)發(fā) 1、場(chǎng)景特點(diǎn):軟件開(kāi)發(fā)中需要進(jìn)行代碼檢查、編譯打包、部署、測(cè)試等多項(xiàng)活
    來(lái)自:專題
    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
    來(lái)自:專題
  • 并行程序設(shè)計(jì)能干啥 更多內(nèi)容
  • B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
    來(lái)自:專題
    Groupings進(jìn)行連接的有向無(wú)環(huán)圖(DAG)。Topology里面的每一個(gè)Component(Spout/Bolt)節(jié)點(diǎn)都是并行運(yùn)行的。在Topology里面,可以指定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的并行度,Storm則會(huì)在集群里面分配相應(yīng)的Task來(lái)同時(shí)計(jì)算,以增強(qiáng)系統(tǒng)的處理能力。 圖2 Topology Sto
    來(lái)自:百科
    推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪問(wèn)的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是基于HDD的存儲(chǔ)實(shí)例,默認(rèn)配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力,提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持2
    來(lái)自:專題
    Flow作為基礎(chǔ)工作模式。 2、Git-Flow提供了一組建議,通過(guò)嚴(yán)格執(zhí)行這些建議的規(guī)則,幫助中小型研發(fā)團(tuán)隊(duì),能夠更好的規(guī)范自己的開(kāi)發(fā)工作。 并行開(kāi)發(fā):各個(gè)特性與修復(fù)bug,可以并行。 團(tuán)隊(duì)協(xié)作:多人開(kāi)發(fā)過(guò)程中,大家都能夠理解其他人的當(dāng)前工作。 靈活調(diào)整:通過(guò) hotfix 分支,支持各種緊急修復(fù)的情況。
    來(lái)自:專題
    量的實(shí)時(shí)計(jì)算能力,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇 優(yōu)勢(shì) 高性能 高并行計(jì)算與片內(nèi) RAM 資源靈活匹配,適用于高性能視頻圖像處理場(chǎng)景 低時(shí)延 快速的外存訪問(wèn)技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器
    來(lái)自:百科
    刪改的需求。引入了自研的基于代價(jià)的查詢優(yōu)化器,以及當(dāng)前 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 系統(tǒng)所流行的一些黑科技,包括機(jī)器碼級(jí)別的向量計(jì)算,算子間和算子內(nèi)的并行,節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間并行,使用LLVM優(yōu)化編譯查詢計(jì)劃的本機(jī)代碼等。這些黑科技極大地提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的性能,為用戶帶來(lái)了更好的體驗(yàn),解決了特定場(chǎng)景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
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    創(chuàng)建桶是指按照用戶指定的桶名創(chuàng)建一個(gè)新桶的操作。 說(shuō)明: 默認(rèn)情況下,一個(gè)用戶可以擁有的桶的數(shù)量不能超過(guò)100個(gè)。 用戶刪除桶后,需要等待30分鐘才能創(chuàng)建同名桶和并行文件系統(tǒng)。 OBS 支持在創(chuàng)建桶時(shí)指定桶的AZ類型,您可以開(kāi)啟或關(guān)閉多AZ。關(guān)閉多AZ時(shí),桶內(nèi)數(shù)據(jù)默認(rèn)存儲(chǔ)在單個(gè)AZ內(nèi);開(kāi)啟多AZ時(shí),桶內(nèi)數(shù)據(jù)冗余存儲(chǔ)在多個(gè)AZ內(nèi)
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
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    5、桶是OBS中存儲(chǔ)對(duì)象的容器,在上傳對(duì)象前需要先創(chuàng)建桶,請(qǐng)參見(jiàn)步驟五:創(chuàng)建桶。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 6、將數(shù)據(jù)上傳至OBS,請(qǐng)參見(jiàn)步驟六:上傳對(duì)象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 7、從OBS中下載數(shù)據(jù),請(qǐng)參見(jiàn)步驟七:下載對(duì)象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 OBS對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)工具匯總
    來(lái)自:專題
    片情況,做到了數(shù)據(jù)分庫(kù)分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行,可以更加快速地返回計(jì)算的結(jié)果。每一個(gè)查詢?nèi)蝿?wù)都會(huì)被平均地分配到所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行地執(zhí)行,這大大縮短了查詢所需要的時(shí)間。 MPP架構(gòu)可以通過(guò)簡(jiǎn)單地增加或減少計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)到改變系
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
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    來(lái)自:專題
    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。
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    導(dǎo)入第三方OBS對(duì)象桶和并行文件系統(tǒng) 約束與限制 日志記錄:使用場(chǎng)景 功能概述 創(chuàng)建桶(Python SDK):接口約束 創(chuàng)建桶(Go SDK):接口約束 域名管理概述 創(chuàng)建桶(Java SDK):接口約束 刪除桶(Java SDK):接口約束 創(chuàng)建并行文件系統(tǒng)(Java SDK):接口約束
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