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- 分布式离线计算—Spark—基础介绍
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原文作者:饥渴的小苹果原文地址:【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
- python ray分布式_取代 Python 多进程!伯克利开源分布式框架 Ray
weixin_39946313
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Ray由伯克利开源,是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序,而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上(内存、计算、存储等)实
- OPENCL之SIMT与SIMD在架构上的主要区别是什么?
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SIMT(单指令多线程)与SIMD(单指令多数据)在架构上的主要区别体现在以下几个方面:执行单元的组织方式:SIMD:采用的是多数据流架构,即同一条指令同时作用于多个数据元素。这种架构特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。SIMT:采用的是多线程架构,即同一条指令由多个线程并行执行。每个线程可以有不同的分支行为和执行路径,从而实现线程级的并行计算。软件暴露的信息:SIMD:向软件公开SIMD宽度(
- Python | 使用Joblib模块加快任务处理速度
python收藏家
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在本文中,我们将了解如何通过使用Joblib模块在Python中并行执行代码来大幅减少大型代码的执行时间。Joblib模块简介Joblib是一个用于Python的开源库,它提供了一些用于并行计算和内存映射的工具,旨在提高科学计算和数据分析的效率。Python中的Joblib模块特别用于使用Pipelines并行执行任务,而不是一个接一个地顺序执行任务。Joblib模块允许用户通过利用设备中存在的所
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栏杆拍遍看吴钩
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可以从这个角度来区分:StrongScaling在扩展时是壮壮的,即使增加负载,也不需要调整机器。WeakScaling在扩展时是弱弱的,如果要增加负载,也要同步增加机器。Strong的目的是为了知道当前的机器所能够提供的最大并行能力。Weak的目的是为了保证当前的负载均衡性一致的情况下比较不同数量机器的并行效果。
- NUMA架构
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数据库内存管理操作系统
最近在学习.NET的并行计算技术,学到一个服务器NUMA架构,NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会,AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱,英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比,至强5500采用了
- 模式转变-并行编程方面的设计注意事项
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本文以VisualStudio工具的预发布版为基础。文中的所有信息均有可能发生变更。本文将介绍以下内容:并行计算并发编程性能提高本文使用了以下技术:多线程目录并发和并行结构化多线程数据并行性数据流数据并行性单程序,多数据并发数据结构总结从1986到2002年,微处理器的性能每年提高了52%。这一惊人的技术进步源自晶体管成本依据摩尔法则不断地缩减,以及处理器厂商在工程方面的出色表现。微软的研究员Ji
- CPU服务器如何应对大规模并行计算需求?
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大规模并行计算是指利用多个处理单元同时处理计算任务,以提高计算效率和缩短完成时间。这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域,面对海量数据与复杂计算时,传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心,这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。多核处理器可以大幅提升并行计算能力,适合处理大型计算任务。CPU服务器通常配备多级高速缓存(L1、L2、L3),有效减
- 环境安装-1:Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1
w坐看云起时
环境安装tensorflowpython人工智能
环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文,不要着急,慢慢来,我们肯定行,加油!一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(来自百度词条)2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反
- ISP(图像信号处理器)是什么?
FoGoiN
嵌入式硬件单片机物联网
由于刚接触到开发版,认识到了图像处理器(imageprocessor),又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor(ISP)。和电脑的GPU类似,通常采并行计算。功能:Bayertransformation图像传感器(就是光电转换器)中的光电二极管(吸收光子产生电流)其实是无法识别颜色的,为了能够识别颜
- 深度学习(二)
小泽爱刷题
深度学习人工智能
CuDNN(CUDADeepNeuralNetworklibrary)是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库,专门优化了深度神经网络(DNN)的常见操作,如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力,提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作:卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络(CNN)中最重要且最计算密集的
- Python 多线程和多进程用法
SmallerFL
Python相关python服务器linux多进程多线程
文章目录1.Python多进程1.1常见用法1.创建进程2.进程池3.进程间通信4.进程同步1.2结合进度条显示2.Python多线程2.1常见用法1.使用线程池2.2结合进度条显示1.Python多进程1.1常见用法multiprocessing是Python标准库中的一个模块,用于在多核或多处理器环境中并行执行任务。它提供了一种便捷的方法来创建和管理多个进程,以实现并行计算。multiproc
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在科技飞速发展的今天,新兴硬件技术不断涌现,为软件开发带来了前所未有的机遇和挑战。C++作为一种强大而高效的编程语言,如何更好地与这些新兴硬件技术结合,成为了众多开发者关注的焦点。首先,在与GPU(图形处理单元)的结合方面,C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力,能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。通过CUDA和OpenCL等技术,C++开发者可以充分利用GPU的性能优势,实现
- Unity3D UI Toolkit数据动态绑定详解
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前言在Unity3D中,ComputeShader是一种强大的工具,用于在GPU上执行并行计算任务,这些任务通常涉及大量的数据处理,如图像处理、物理模拟等。然而,由于GPU的并行特性,ComputeShader中的线程(也称为工作项)之间默认是不进行同步的。这意味着每个线程都是独立运行的,且无法直接访问其他线程的数据或执行状态,除非通过特定的机制进行通信。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以
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当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
- C语言中的多线程编程:POSIX线程库(Pthreads)入门与实战(一)
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目录一、引言背景介绍文章目的与读者定位二、夽线程基础概念线程与进程的关系并发与并行的区别多线程的优势与挑战三、POSIX线程库(Pthreads)简介POSIX标准与Pthreads规范Pthreads的兼容性与移植性总结一、引言背景介绍随着计算机硬件技术的飞速发展,多核处理器已经成为现代计算设备的标准配置。这种架构变革使得单个处理器芯片能够容纳多个执行核心,从而显著提升了并行计算能力。面对这样的
- 并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹
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并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架,通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL(NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary)的支持,为多GPU通信提供
- HPC&AI并行计算集群Slurm作业调度系统对通用资源(GRES)的调度
技术瘾君子1573
并行计算AI并行计算Slurm调度系统MPS管理GPU管理MIG多实例管理GPU切片
一、概述Slurm支持定义和调度任意通用RESources的功能(GRES)。为特定GRES类型启用了其他内置功能,包括图形处理单元(GPU)、CUDA多进程服务(MPS)设备,并通过可扩展的插件机制进行分片。二、配置默认情况下,群集的配置中未启用任何GRES。您必须在slurm.conf配置文件中明确指定要管理的GRES。的配置参数兴趣是GresTypes和Gres。有关详细信息,请参见slur
- CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建
小虾米欸
CUDA指南CUDA
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。以下是对CUDA的详细介绍:GPU与CPU的不同GPU(图形处理单元)与CPU(中央处理单元)在设计和功能上有所不同。GPU拥有更多的处理核心,专为并行处理设计,适合执行大量数据的并行计算任务。相比之下,CPU拥有较少的
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赵渝强老师
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RDD(ResilientDistributedDataset)叫做弹性分布式数据集,它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。它由分区组成,每个分区被一个Spark的Worker从节点处理,从而支持分布式的并行计算。RDD通过检查点Checkpoint的方式提供自动容错的功能,并且具有位置感知性调度和可伸缩的特性。通过RDD也提供缓存的机制,可以极大地提高数据处理的速度。 视频讲解如
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怪怪王
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前言不必害怕未知,无需恐惧犯错,做一个Creator!GPU(GraphicsProcessingUnit,图形处理单元)是一种专门用于处理图形和并行计算的处理器。GPU系统架构通常包括硬件和软件层面的组件。一、总体流程应用程序请求图形操作:应用程序通过图形API(如OpenGL、Vulkan)发送图形操作请求。图形API调用GPU驱动程序:图形API将请求传递给GPU驱动程序。GPU驱动程序解释
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Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现关注B站查看更多手把手教学:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本结构介绍Transformer结构是近年来自然语言处理(NLP)领域的重要突破,它完全基于注意力机制(AttentionMechanism)来实现,克服了传统RNN模型无法并行计算以及容易丢失长距离依赖信息的问题。Transformer
- 什么是Rust 语言
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Rust是一种专注于性能和内存安全的系统编程语言,其设计目标包括提供:零开销抽象、移动语义、内存安全、线程无数据竞争、类型安全和实时gc等功能。Rust使用RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)管理资源,通过所有权系统以编译时检查内存安全。它强调零开销的抽象和安全的并行计算。Rust语言的前景非常广阔,包括以下几个方面:系统编程:由于Rust的出色性能和
- CUDA与CUDNN 关系
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小知识caffe深度学习人工智能
CUDA与cuDNN1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学
- Unity中的Compute Shader
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渲染游戏开发unity图像处理
Unity中的ComputeShader前言一、定义二、创建三、computer代码解析四、c#调用方式五、计算关系六、平台支持七、引用前言游戏开发中,dot编程在处理大数量级的运算应用已经越来越广泛了,而GPU本身对大规模数据的并行计算已经越来越强了,因此现在许多游戏处理大量物体的计算可以利用GPU这一特性,加快并发计算速度,ComputeShader就是专门利用这一特性的。提示:以下是本篇文章
- TiDB 7.5.0 LTS 高性能数据批处理方案
TiDB_PingCAP
tidb分布式云原生数据库
过去,TiDB由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制,使得在TiDB上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。TiDB在面向这种超大规模数据的批处理场景,其能力也一直在演进,其复杂度也变得越来越低:○从TiDB5.0开始,TiFlash支持MPP并行计算能力,在大批量数据上进行聚合、关联的查询性能有了极大的提升○到了TiDB6.1版本,引入了BATCHDML(https://docs.pi
- AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析
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人工智能架构fpga开发
点击蓝字关注我们关注、星标公众号,精彩内容每日送达来源:网络素材ai芯片技术架构有哪些?AI芯片的技术架构可以根据其设计方式和特点进行分类。以下是几种常见的AI芯片技术架构:GPU(图形处理器)架构:GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的,但由于其高度并行的特性,逐渐被应用于深度学习计算。GPU架构采用多个计算单元(CUDA核心)进行并行计算,能够高效地执行浮点运算和矩阵计算。NVIDIA的Tens
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi