在 Hudi 0.11.0 版本中[4]，我们重新构想了用于数据湖的通用多模索引应该是什么样子。...3.1 文件Listing 云存储中分析管道的大型部署通常在 1000 多个分区中包含 100k 或更多文件。...文件分区存储数据表中每个分区的文件名、大小和活动状态等文件信息。 我们展示了在 Amazon S3 上使用包含不同数量的文件和分区的各种规模的 Hudi 表对文件列表的性能改进。...通过使用元数据表中的文件索引，与在 S3 上直接列出相比，文件列出延迟大大降低，提供 2-10 倍的加速（包括 1M 文件的非分区表，图中未显示）。...这大大减少了对具有 100 甚至 1000 列的大型数据集的索引查找，因为要查找的索引条目的数量大约为 O(num_query_columns)，通常很小（例如，5 到 10），而不是 O (num_table_columns
实际上，在这里讨论的三个系统中，Druid提供了最多的功能来实现真正方便的安装，请参阅下面的“在Druid中分层查询处理节点”。 在选择大数据OLAP系统时，请勿比较它们当前对于您的用例的最佳程度。...有关段的元数据在Druid中直接保存在zookeeper，在Pinot中的通过Helix框架保存在ZooKeeper 中。...段在“深层存储”层（例如，HDFS中的三个副本，或者在云blob存储（例如Amazon S3）中透明完成）和查询处理层中复制：通常在Druid和Pinot中，每个段在两个不同的节点上加载。...ClickHouse中有一种特殊的临时“分布式”表类型，可以在任何节点上进行设置，并且对该表的查询可以完成在Druid和Pinot中负责“代理”节点的工作。...通常，此类临时表是在参与分区表的每个节点上设置的，因此，实际上，每个节点都可以作为对ClickHouse集群进行查询的“入口点”。
介绍 在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。 令人鼓舞的是，只需更改存储数据的格式，我们就可以解锁新功能并提高整个系统的性能。...Iceberg Iceberg最初由Netflix发布，旨在解决在 S3 上存储大型Hive 分区数据集时出现的性能、可扩展性和可管理性挑战。...更新性能和吞吐量 对大型不可变对象的行级更新的支持可以通过多种方式完成，每种方式在性能和吞吐量方面都有其独特的权衡。 让我们看看每种数据格式用于 UPSERT 操作的策略。...这增加了写入成本，但将读取放大降低到零，使其成为读取繁重工作负载的理想选择。 Merge on Read Table — 更新立即写入基于行的日志文件，并定期合并到列式Parquet中。...但是，这意味着底层对象存储需要一种方法来提供 CAS 操作或当多个写入者开始覆盖彼此的日志条目时写入失败的方法。 与 Iceberg 类似，此功能可以在 HDFS 上开箱即用，但不受 S3 支持。
当查询请求进入时，它转到许多查询协调器之一，在该查询协调器中编译请求并开始计划。返回计划片段，协调员安排执行。中间结果在Impala服务之间进行流传输并返回。...Impala具有对S3，ADLS，HDFS，Hive，HBase等的原生的读/写功能，是运行低于1000个节点的集群（有100万亿行或更多的表，或者50PBB大小或者更大的数据集）时使用的出色SQL引擎...因此，Hive LLAP非常适合作为企业数据仓库（EDW）解决方案，在该解决方案中，我们将遇到许多需要长时间进行的长时间运行的查询，这些查询需要进行大量转换，或者在海量数据集的表之间进行多次联接。...由于您可以在CDP的CDW中混合和匹配相同的数据，因此您可以根据工作负载类型为每个工作负载选择合适的引擎，例如数据工程，传统EDW，临时分析，BI仪表板，在线分析处理（OLAP）或在线交易处理（OLTP...总结 如果您正在运行支持BI仪表板的EDW，则Hive LLAP将为您带来最佳效果。当您需要临时的、自助式和探索性数据集市时，请查看Impala的优势。
我们在补充文件中提供了更多的实验结果和分析。5.1、清华-腾讯100K结果清华-腾讯100K[38]是一个大型的交通标志基准，由于天气和复杂的背景造成了严重的照度变化。...由于小目标占主导地位，清华-腾讯100K是验证小目标检测性能的最佳基准之一。评价措施：遵循[38]协议，我们对182个类中包含100多个实例的45个类进行评估。...有一点值得注意的是，虽然我们只对小的建议进行了超分解，但我们也获得了中、大型目标的性能增益。这可能是因为大型预测器在没有考虑小建议的情况下进行了微调，这有助于将其建模能力集中在中型和大型目标上。...考虑到大约14%的目标在32×32和40×40之间，这可能是一个合理的原因来解释中等子集的性能提升。和最先进的方法的比较：表2显示，我们提出的模型在清华-腾讯100K数据集上实现了最新的性能。...我们观察到与清华大学100K类似的趋势，即检测增强在小、中、大目标的顺序中更为显著。?5.3、和超分方法的比较在本节中，我们进行了消融研究，定量和定性地分析了不同的超分辨率方法。
显示 ClickHouse 在集群中的可扩展性的示意图。 ClickHouse 独特之处是什么？ ClickHouse 的独特之处是其真正的面向列的 DBMS 设计。...并行和分布式处理：ClickHouse 利用多核和多服务器环境加速大型查询，这是面向列的 DBMS 中的一项罕见功能。...SQL 支持：ClickHouse 对 SQL 的广泛支持使其在处理各种查询时脱颖而出。 向量引擎：通过向量处理数据提高了 CPU 效率，这是 ClickHouse 卓越性能的独特方法之一。...需要注意的是，这些结果涉及特定的分析场景，实际结果可能因特定的用例和系统调优而有所不同。 您还可以查看 ClickHouse 在基准测试报告中与其他数据库的比较。...开始使用 ClickHouse 的最佳方法是什么？ 觉得自己可能已经准备好尝试 ClickHouse 了吗？有几种方式可以开始，其中最基本的是使用开源版本。 希望避免自己托管和扩展？
Spark 非常适合大型数据集❤️ 这篇博文会以问答形式涵盖你可能会遇到的一些问题，和我一开始遇到的一些疑问。 问题一：Spark 是什么？ Spark 是一个处理海量数据集的框架。...假设你的数据集中有 10 列，每个单元格有 100 个字符，也就是大约有 100 个字节，并且大多数字符是 ASCII，可以编码成 1 个字节 — 那么规模到了大约 10M 行，你就应该想到 Spark...用于 BI 工具大数据处理的 ETL 管道示例 在 Amazon SageMaker 中执行机器学习的管道示例 你还可以先从仓库内的不同来源收集数据，然后使用 Spark 变换这些大型数据集，将它们加载到...Parquet 文件中的 S3 中，然后从 SageMaker 读取它们（假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark 的 MLLib）。...我们介绍了一些 Spark 和 Pandas 的异同点、开始使用 Spark 的最佳方法以及一些利用 Spark 的常见架构。
MySQL需要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配WHERE子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。然后关键字被排序，并按排序顺序检索行。标红，重点。...一、引言MySQL是一款使用广泛的关系型数据库管理系统，被广泛应用于互联网领域。在大型互联网应用中，高效的SQL查询性能对于系统的稳定性和用户体验至关重要。...因此，对于SQL查询的优化和性能提升成为了开发者们需要解决的关键问题。在MySQL中，Using filesort是一个常见的查询执行计划的操作，它用于对查询结果进行排序。...当MySQL优化器决定使用Using filesort时，它会在内存或者磁盘上创建一个临时文件，将查询结果写入该临时文件，并进行排序操作。最后，将排序后的结果返回给用户。...将排序后的结果返回给用户。三、影响Using filesort性能的因素排序字段的选择排序字段在查询中的选择是影响Using filesort性能的重要因素。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 字符串常量池 StringTable 概述 常量池在java用于保存在编译期已确定的，已编译的class文件中的一份数据。...字符串常量池在JVM中的位置变化： jdk6及之前在方法区中，但是在jdk6中已经有向对堆中迁移的趋势。...打印结果是什么呢？...在调用了intern方法后将”11″加入到常量池中，再此之前常量池是没有”11″的，该方法返回的结果是常量池中的引用 而s4直接就是字符串常量池中的引用 最后进行比较，s3是String类型对象引用，s4...但是调用intern方法时会对其进行优化，发现在堆区域中已经有了”11″这个内容，于是就堆区中的String类型对象的引用在方法区中保存。
500 万个元素的数组，这是最佳结果: 替代方法在此测量中快27.3 倍(96.33%)。...以下是排名靠前的结果： 替代方法在此测量中快 7.5 倍 (86.59%)。平均而言，它快了约 4 倍 (76%)。...以下是排名靠前的结果： 替代方法在此测量中快2.2 倍(54.83%)。平均快 2 倍 (51%)。...额外的性能改进 以下是我在编码约定中搜集的一些附加方法，我发现它们可以略微提高性能 (如果适用)： 更喜欢 JSON 而不是 XML 在之前声明变量，而不是在循环的每次迭代中声明变量 避免循环头部中的函数调用...我同意，生产中的性能取决于诸如数据库查询之类的瓶颈，在处理性能时应该重点关注这些瓶颈。但我认为，如果有更快的替代方案，例如，在 regex 更容易处理和维护的情况下，为什么不使用它们呢？
MemSQL Pipeline 可以将数据并行地大量导入到分布式的表中。在 MemSQL 中，表可以是分布式的，也可以是非分布式的（即引用表）。表的存储类型有两种：内存级别的行存储以及列存储。...所有列存储表都有一个隐藏的，存储在内存的行存储表。MemSQL 会自动地将内存里的行存储里面的行分开存储到列存储里面。所有列存储表的数据，包括隐藏的行存储表，都是可查询的。...问题：是否可以将数据从内存中的行存储表移动到列存储表中？...在生产环境中的大型 Apache Kafka 集群能够以按每秒数百万条消息的高速度有序地传递消息。...就 S3 来说，MemSQL 中的数据库分区数等于每次在管道中处理的数据批次中的文件数。每个数据库分区会从 S3 存储桶中的文件夹里面提取特定的 S3 文件。这些文件是能被压缩的。
MySQL优化器是什么，它是如何工作的？MySQL优化器是数据库管理系统中的一个组件，负责分析和选择执行SQL查询的最佳方式。...- 一致性：确保事务的执行结果总是使数据库从一个有效状态转换到另一个有效状态。 - 隔离性：确保并发执行的事务彼此独立。 - 持久性：确保一旦事务提交，其结果就永久保存在数据库中。29....- 分批处理：将大型查询分解为多个小查询，逐步构建最终结果。 - 读取优化：在主从复制环境中，从从服务器读取数据以减轻主服务器负担。 - 硬件优化：确保有足够的内存和高效的存储来处理大型数据集。...这些方法有助于提高大型报告查询的性能，确保数据的准确和及时获取。66. 什么是MySQL中的分布式事务？...在MySQL中如何处理和优化大型UPDATE操作？处理和优化大型UPDATE操作的方法包括： - 分批进行UPDATE操作，避免一次性处理过多行。 - 在涉及的列上使用适当的索引。
每个（时间段、数据源）缓冲区在被清除之前会暂时保留在节点上——由于资源有限，节点需要定期从内存中清除记录缓冲区。在回收时，内存缓冲区中的数据将被写入“深度”存储系统（如 S3 或谷歌云存储）。...除了数据摄取之外，实时节点还对数据查询请求做出响应。为了响应这些请求，实时节点会使用内存中的临时索引进行扫描。 ...重要的是，片段是按照列（而不是行）来存储数据的——这种方法被称为“列式存储”。...虽然这两种扫描都会产生相同的结果，但基于行的扫描（几乎）肯定会访问不必要的列，而这些列不是查询所需要的，也不会出现在查询结果中。...对于所有不同的数据源，平均查询延迟大约为 550 毫秒，90% 的查询在 1 秒内返回，95% 在 2 秒内返回，99% 在 10 秒内返回。 数据摄入延迟是 Druid 设计的另一个重点。
在开发 Vue 应用时，我们有时候需要将用户数据保存在本地，实现持久化存储。...它可以在页面重载和恢复后继续存在，为临时数据需求提供便捷的解决方案。...该模块在 Node 环境中拷贝了浏览器的 localStorage，确保数据存储功能的一致性。...Deno 和 Bun 中的 localStorage Deno 运行时有一个有效的 localStorage API，因此运行 localStorage.setItem() 等方法会奏效，且 localStorage...要在 Bun 中本地存储数据，可以使用 bun:sqlite 模块。 总结 在现代 Web 开发领域，localStorage 是轻量级数据的存储神器，其简单性和速度使其成为迷你键值分配的最佳方案。
现在，每个角色都有可理解的数据，作为临时表 tmp_table 业务问题和数据可视化; 她可以查询此表，例如，以下问题： 数据是什么样的？ [image7.png] 有多少个不同的品牌？...当涉及基于特定关键字的好（1）或差（0）结果的二元预测时，适合于该分类的最佳模型是Logistic回归模型，这是一种预测有利结果概率的特殊情况的广义线性模型。...predictions 函数查询后放入 DataFrame 保存为一个临时表, 在我们的测试数据的评论中出现的单词 return 的结果在价值0的 Prediction 和 Label 和低评级的预期。...我们选择了S3分布式队列来实现低成本和低延迟。 [7s1nndfhvx.jpg] 在我们的例子中，数据工程师可以简单地从我们的表中提取最近的条目，在 Parquet 文件上建立。...创建服务，导入数据和评分模型 [euk9n18bdm.jpg] 考虑最后的情况：我们现在可以访问新产品评论的实时流（或接近实时流），并且可以访问我们的训练有素的模型，这个模型在我们的 S3 存储桶中保存
在ClickHouse中，数据可以保存在不同的shard上，每一个shard都由一组用于容错的replica组成，查询可以并行地在所有shard上进行处理。...这意味着，如果你是在提取一个10字节的列，那么它的处理速度大约是1-2亿行每秒。 对于分布式处理，处理速度几乎是线性扩展的，但这受限于聚合或排序的结果不是那么大的情况下。...处理大量短查询的吞吐量 在相同的情况下，ClickHouse可以在单个服务器上每秒处理数百个查询（在最佳的情况下最多可以处理数千个）。但是由于这不适用于分析型场景。...矢量编程被大量用于科学数据处理中。即使在关系型数据库中，这个想法也不是什么新的东西：比如，矢量编程也被大量用于 Vectorwise 系统中。...这使得它仅适用于批量插入数据，而不适用于非常频繁地一行一行插入 - 大约每秒一次是没问题的，但是每秒一千次就会有问题。我们这样做是为了简单起见，因为我们已经在我们的应用中批量插入数据。
你只需要#include 在你的代码中。 1.1 如何使用库 最简单的方法：将其include/nanoflann.hpp用于需要的地方。...它们的索引存储在结果对象中。查看示例使用代码： 2....在进行查 时，“树算法”通过选择叶节点结束，然后在叶中的所有元素内对查询的最近点执行线性搜索（一个接一个）。...因此，对于查询成本占主导地位的应用（例如ICP），似乎leaf_max_size10到50之间是最佳的。目前，其默认值为10。...因此这个操作是最重要的。nanoflann相对于原始flann实现可节省大约50％的时间（此图表中的时间以微秒为单位）： ?
我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。BigQuery仅表现出优越的性能的唯一例子就是大连接操作。...但是，从Panoply和Periscope数据分析的角度来看，在集群适当优化时，与BigQuery相比，Redshift显示出极具竞争力的定价： “每查询7美分，每位客户的成本大约为70美元。...随意更改数据类型和实施新表格和索引的能力有时可能是一个漫长的过程，事先考虑到这一点可以防止未来的痛苦。 在将数据注入到分析架构中时，评估要实现的方法类型非常重要。...根据Periscope数据，你可以： “......让您的隔夜ETL进程运行在更慢、更便宜的仓库资源上，然后在业务时间内通过更强大的仓库启用实时的临时查询。”...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。
文末会有一个简短的说明。 动 机 我们每天要处理保存在 Amazon S3 上的数以 PB 计的数据。...在大多数情况下，我们观测到的 mapper 速度大约是 5-7MB/s。...单独的基准测试 图 2：S3A 和 S3E 的吞吐量对比 * 在每种情况下，我们都是顺序读取一个 3.5GB 的 S3 文件，并将其写入本地的一个临时文件。...生产运行 我们在许多大型生产作业中测试了 S3E 实现。这些作业每次运行时通常都要使用数以万计的 vcore。图 3 是对比了启用 S3E 和不启用 S3E 时获得的指标。...我们正在把这项优化推广到我们的多个集群中，结果将发表在以后的博文上。 鉴于 S3E 输入流的核心实现不依赖于任何 Hadoop 代码，我们可以在其他任何需要大量访问 S3 数据的系统中使用它。
该技术首次在 DeepSeek v2 中引入，与分组查询和多查询注意力等传统方法相比，它是减少 KV 缓存大小的更佳方法。 我先简单介绍一下 KV 缓存。如果你对此很熟悉，可以直接跳到下一小节。...我们只是重新计算之前已经获得并丢弃的结果。 为了避免这种重新计算，一种有效的做法是缓存所有过去 token 的 Transformer 相关内部状态，然后在需要未来 token 时从此缓存中检索结果。...这是因为缓存读取不是免费的：我们需要将所有这些向量保存在 GPU 高带宽内存 (HBM) 中，然后在需要将它们参与计算时将它们加载到张量核心中。...到目前为止，开源模型中最流行的方法是分组查询注意。在这种架构设置中，我们为每对键和值头分配多个查询头，有效地将查询头分组在一起 - 因此得名该方法。...这会将 KV 缓存的大小减少一个因子，该因子等于我们选择的组大小。在 Llama 3.3 70B 和 Mistral Large 2 等模型中，分组查询注意将 KV 缓存大小减少了大约一个数量级。
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