是指在Apache Beam框架中用于读取和写入数据的序列化协议。序列化是将数据转换为字节流的过程,以便在网络上传输或存储在磁盘上。Beam框架支持多种序列化协议,包括Avro、Parquet、JSON、CSV等。
这些序列化协议在Beam中具有不同的特点和适用场景,开发人员可以根据实际需求选择合适的协议来读写序列化数据。
Apache Beam是Google开源的,旨在统一批处理和流处理的编程范式,核心思想是将批处理和流处理都抽象成Pipeline、Pcollection、PTransform三个概念。Apache Beam本身是不具备计算功能的,数据的交换和计算都是由底层的工作流引擎(Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, and Google Cloud Dataflow)完成,由各个计算引擎提供Runner供Apache Beam调用,而Apache Beam提供了Java、Python、Go语言三个SDK供开发者使用。
机器之心发布 机器之心编辑部 这应该是业界第一款完整支持 Transformer、GPT 等多种模型高速推理的开源引擎。 2017 年 Google 提出了 Transformer [1] 模型,之后在它基础上诞生了许多优秀的预训练语言模型和机器翻译模型,如 BERT [2] 、GPT 系列[13]等,不断刷新着众多自然语言处理任务的能力水平。与此同时,这些模型的参数量也在呈现近乎指数增长(如下图所示)。例如最近引发热烈讨论的 GPT-3 [3],拥有 1750 亿参数,再次刷新了参数量的记录。 如此巨大
AI前线导读:本文是 **Apache Beam实战指南系列文章** 的第二篇内容,将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系,对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析,并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合Beam玩转Kafka和Flink。系列文章第一篇回顾Apache Beam实战指南之基础入门
导读:大家好,很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想,从进入 IT 行业以来,不停的搬运数据,不管职务为前端,还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展,各种数据库,数据源,应运而生,大数据组件,框架也是千变万化,从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink,数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL,不断延伸。那么有没有统一的框架,统一的数据源搬砖工具呢?
在一开始接触到PCollection的时候,也是一脸懵逼的,因为感觉这个概念有点抽象,除了PCollection,还有PValue、Transform等等,在学习完相关课程之后,也大致有些了解。
Josh Triplett (Linux主要開發者之一)在一次的演講提到了Rust的可能性,
大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程,荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点,希望可以帮助工程师们看到技术的探索、选择过程,以及最终历史告诉我们什么是正确的选择。
序列化(编码)是将对象序列化为二进制形式(字节数组),主要用于网络传输、数据持久化等;而反序列化(解码)则是将从网络、磁盘等读取的字节数组还原成原始对象,主要用于网络传输对象的解码,以便完成远程调用。
•该异常不是必现的,偶尔才会出现;•出现该异常后重启应用或者过一会就好了;•序列化协议使用了hessian。
作为大数据技术生态当中的第一代框架,Hadoop至今仍然具有不可替代的核心优势,对于企业而言,Hadoop在底层架构上所提供的支持,仍然是企业入场大数据的重要支持框架。今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲Hadoop序列化的入门知识点。
知道了如何读写文本文件要读写二进制文件也就很简单了,下面的代码实现了复制图片文件的功能。
一年前,笔者刚刚接触RPC框架,从单体式应用向分布式应用的变革无疑是让人兴奋的,同时也对RPC背后到底做了哪些工作产生了兴趣,但其底层的设计对新手而言并不是很友好,其涉及的一些常用技术点都有一定的门槛。如传输层常常使用的netty,之前完全没听过,想要学习它,需要掌握前置知识点nio;协议层,包括了很多自定义的协议,而每个RPC框架的实现都有差异;代理层的动态代理技术,如jdk动态代理,虽然实战经验不多,但至少还算会用,而cglib则又有一个盲区;序列化层倒还算是众多层次中相对简单的一环,但RPC为了追求
Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架,用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序,是目前最流行的 NIO 框架,Netty 在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用,知名的 Elasticsearch 、Dubbo 框架内部都采用了 Netty。
Protocol buffers 在序列化数据方面,它是灵活的,高效的。相比于 XML 来说,Protocol buffers 更加小巧,更加快速,更加简单。一旦定义了要处理的数据的数据结构之后,就可以利用 Protocol buffers 的代码生成工具生成相关的代码。只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述,即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写。 Protocol buffers 很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式
以下内容来自reddit 社区(Distributed computing in Rust, https://www.reddit.com/r/rust/comments/155hxlf/distributed_computing_in_rust/),由小编重新整理后发布,读起来也许会更流畅些,因为在整理过程中,会揉一些小遍的思考进去,感兴趣的小伙伴,可以在读完本文后,去读读原文,链接在上方。因为是边看reddit,边译边写边思考,可能行文会有些乱。见谅!
一个高性能、异步事件驱动的 NIO 框架,它提供了对 TCP、UDP 和文件传输的支持 使用更高效的 socket 底层,对 epoll 空轮询引起的 cpu 占用飙升在内部进行了处理,避免 了直接使用 NIO 的陷阱,简化了 NIO 的处理方式。 采用多种 decoder/encoder 支持,对 TCP 粘包/分包进行自动化处理 可使用接受/处理线程池,提高连接效率,对重连、心跳检测的简单支持 可配置IO线程数、TCP参数, TCP接收和发送缓冲区使用直接内存代替堆内存,通过内存 池的方式循环利用 ByteBuf 通过引用计数器及时申请释放不再引用的对象,降低了 GC 频率 使用单线程串行化的方式,高效的 Reactor 线程模型 大量使用了 volitale、使用了 CAS 和原子类、线程安全类的使用、读写锁的使用
序列化是指把Java对象保存为二进制字节码的过程,Java反序列化是指把二进制码重新转换成Java对象的过程
以上步骤只是为了说明原理。事实上编译器经常会做优化,对于参数和返回值少的情况会直接将其存放在寄存器,而不需要压栈弹栈的过程,甚至都不需要调用call,而直接做inline操作。
在实际开发中,常常需要对程序中的数据进行持久化操作,而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词,可能需要先科普一下关于文件系统的知识,对于这个概念,维基百科上给出了很好的诠释,这里不再浪费笔墨。
【导读】传统RPC性能差的原因有三个,一是网络传输方式是同步阻塞的,二是Java原生序列化性能差,无法跨语言使用,序列化之后体积大等,三是线程模型会占用大量系统资源。所以今天来看以下Netty的高性能是如何建立的?
实际开发中常常会遇到对数据进行持久化操作的场景,而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词,可能需要先科普一下关于文件系统的知识,但是这里我们并不浪费笔墨介绍这个概念,请大家自行通过维基百科进行了解。
当我们需要在跨语言之间进行通信的时候,我们可能需要规范一下传输数据(消息)的格式以满足我们的需求 ,当然GRPC的优势远不止这些,下面我们来慢慢的研究一下。。。。
1. 背景 1.1. 惊人的性能数据 最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术,他们实现了10W TPS(1K的复杂POJO对象)的跨节点远程服务调用。相比于传统基于Java序列化+BIO(同步阻塞IO)的通信框架,性能提升了8倍多。 事实上,我对这个数据并不感到惊讶,根据我5年多的NIO编程经验,通过选择合适的NIO框架,加上高性能的压缩二进制编解码技术,精心的设计Reactor线程模型,达到上述性能指标是完全有可能的。 下面我们就一起来看下Netty是如
大家好,我们是字节跳动 Web Infra 团队,目前团队主要专注的方向包括现代 Web 开发解决方案、低代码搭建、Serverless、跨端解决方案、终端基础体验、ToB 等等。Node.js 基础设施建设是我们负责的方向之一,包括但不限于:
Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架,它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持,作为一个异步NIO框架,Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的,通过Future-Listener机制,用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。
在python中,使用open函数,可以打开一个已存在的文件夹,或者创建一个新文件
https://app.diagrams.net/#G1PhnRks5A6CWAfC_PciixgG7DQYyq6nZv
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起,已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark、Flink、Beam的演进特性来看大规模数据处理计算引擎应该具备什么样的能力。
最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术,他们实现了10W TPS(1K的复杂POJO对象)的跨节点远程服务调用。相比于传统基于Java序列化+BIO(同步阻塞IO)的通信框架,性能提升了8倍多。
最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用 Netty4 + Thrift 压缩二进制编解码技术,他们实现了 10W TPS(1K 的复杂 POJO 对象)的跨节点远程服务调用。相比于传统基于 Java 序列化 +BIO(同步阻塞 IO)的通信框架,性能提升了 8 倍多。
编写好后 双击运行 我们就会看到生成的文件了,这就是我们需要的 Protobuf的java文件
在源码分析-Netty: 架构剖析中,我们介绍了Netty的逻辑架构,本篇将继续深入,从架构层面对Netty的高性能设计和关键代码进行分析,看Netty如何支撑高性能网络通信。
Netty是 一个异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。Netty是基于nio的,它封装了jdk的nio,让我们使用起来更加方法灵活。
ByteBuf 是必须要掌握的核心工具类,并且能够理解 ByteBuf 的内部构造。ByteBuf 包含三个指针:读指针 readerIndex、写指针 writeIndex、最大容量 maxCapacity,根据指针的位置又可以将 ByteBuf 内部结构可以分为四个部分:废弃字节、可读字节、可写字节和可扩容字节。如下图所示。
Java IO 流共涉及 40 多个类,这些类看上去很杂乱,但实际上很有规则,而且彼此之间存在非常紧密的联系, Java IO 流的 40 多个类都是从如下 4 个抽象类基类中派生出来的。
小结:根据上图测评,序列化后的空间开销与解析性能上,Avro与Protobuf不相上下独占鳌头;另外根据“Protobuf协议介绍及性能实测”文中测评来看,报文在几千个字节以内,Protobuf与JSON/XML并没有太大优势,而hessian2表现更优秀;当报文大小超过10万字节,Protobuf性能是XML的3倍,是JSON的2倍,Hessian2的2倍;当报文大小超过10万字节,序列化后的字节大小约XML的1/4,约JOSN的1/2,约Hessian2的1/3;高性能原因Protobuf优化的二进制消息格式,JSON/XML是文本描述的;适用于性能要求高的RPC调用。
因为当Server端收到Client端的SYN连接请求报文后,可以直接发送SYN+ACK报文。其中ACK报文是用来应答的,SYN报文是用来同步的。
答案 : (1) IO线程模型 :同步非阻塞,用最少的资源做更多的事情。 (2) 内存零拷贝 :尽量减少不必要的内存拷贝,实现了更高效率的传输。 (3) 内存池设计 :申请的内存可以重用,主要指直接内存。内部实现是用一颗二叉查找树管理内存分配情况。 (4) 串行化处理读写 :避免使用锁带来的性能开销。即消息的处理尽可能再同一个线程内完成,期间不进行线程切换,这样就避免了多线程竞争和同步锁。表面上看,串行化设计似乎CPU利用率不高,并发程度不够。但是,通过调整NIO线程池的线程参数,可以同时启动多个串行化的线程并行运行,这种局部无锁化的串行线程设计相比一个队里-多个工作线程模型性能更优。 (5) 高性能序列化协议 :支持protobuf等高性能序列化协议。 (6) 高效并发编程的体现 :volatile的大量、正确使用;CAS和原子类的广泛使用;线程安全容器的使用;通过读写锁提升并发性能。
Bssom.Net是一个使用bssom结构协议实现的高性能结构化二进制序列化器,它具有以下特点,小巧,快速,功能性强.
生成古诗词 序列到序列学习实现两个甚至是多个不定长模型之间的映射,有着广泛的应用,包括:机器翻译、智能对话与问答、广告创意语料生成、自动编码(如金融画像编码)、判断多个文本串之间的语义相关性等。 在序列到序列学习任务中,我们首先以机器翻译任务为例,提供了多种改进模型供大家学习和使用。包括:不带注意力机制的序列到序列映射模型,这一模型是所有序列到序列学习模型的基础;使用Scheduled Sampling改善RNN模型在生成任务中的错误累积问题;带外部记忆机制的神经机器翻译,通过增强神经网络的记忆能力,来完
Protocol buffer是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法,它可用于(数据)通信协议、数据存储等。是谷歌的开源数据交换格式。
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV),这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能,但如果输入数据是错误的,所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务,因为它们可以手动检查。然而,在实践中,数据太大,难以手动检查,并且数据通常大块连续地到达,因此有必要自动化和规模化数据分析、验证和监视任务。
gRPC 是一个高性能、开源、通用的RPC框架,由Google推出,基于HTTP/2协议标准设计开发,默认采用Protocol Buffers数据序列化协议,支持多种开发语言。gRPC提供了一种简单的方法来精确的定义服务,并且为客户端和服务端自动生成可靠的功能库。
无论是什么语言、什么规模的代码项目,总是需要进行代码间的相互调用,而在企业中,大型项目通常都是多人甚至多团队合作完成的,此时,项目会被拆分为多个内聚的模块独立进行开发,但模块间的项目调用是必不可少的。 那么,如何进行多个模块间的相互调用呢?最通用和简单的模式莫过于通过 http 协议来进行调用,接口提供者与接口调用者共同协商一套规范,然后双方按照预定规范来进行独立开发即可。 在上述交互模式的开发过程中,存在哪些问题呢? 本文我们就来详细介绍一下 http 协议在实际使用中存在的问题,从而说明 rpc 存在的必要性,主页君本文先来详细说明 rpc 的一般性设计思想与构建原理,接着以跨语言的开源 RPC 协议 thrift 来说明 RPC 构建的实例。
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