模型中有一个主机，并且有一个或多个OpenCL 设备与其相连。每个OpenCL 设备可划分成一个或多个计算单元(CU)，每个计算单元又可划分 成一个或多个处理元件(PE)。...主机上的OpenCL 应用程 序提交命令(command queue)给设备中的处理元件以执行计算任务(kernel)。...计算单元中的处理元件会作为SIMD 单元（执行 指令流的步伐一致）或SPMD 单元（每个PE 维护自己的程序计数器）执行指令流。 ? 对应的中文名字模型 ?...我们知道,可以通过调用clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数就可以得到OpcnCL设备的计算单元(CU)数目，但是如何获取每个计算单元(CU)中处理元件...获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE就可以了： /* * 获取OpenCL设备每个计算单元(CU)中处理单元(PE)个数 */ size_t
图片在Redis集群中，节点的故障和重新加入会通过以下步骤进行处理：1. 节点故障处理：当一个节点故障时，集群会自动检测到这个节点的故障，并将该节点标记为"FAIL"状态。...如果故障节点是主节点，集群会从该节点的从节点中选举一个新的主节点。如果故障节点是从节点，集群会将该故障节点从其他节点的从节点列表中移除。...如果故障节点重新加入集群后，由于与其他节点的数据同步时间等因素，它可能会以从节点的身份加入集群。2. 节点重新加入处理：如果一个节点因为故障离开集群，然后重新加入，集群会自动将该节点重新加入到集群中。...如果离开的节点是主节点，集群会从该节点的从节点中选举一个新的主节点。如果离开的节点是从节点，集群会将它添加到其他节点的从节点列表中。...在面临网络分区时，Redis集群采用以下机制来保持一致性和可用性：分区决策机制：Redis集群使用Gossip协议进行节点间的通信，每个节点通过交换信息来了解集群的状态。
图片ClickHouse字典中的字典关键字用于定义和配置字典。字典是ClickHouse中的一个特殊对象，它存储了键值对数据，并提供了一种在查询中使用这些数据的高效方式。...我们创建了一个名为user_names的字典，它有一个整数类型的键id和一个字符串类型的值name。...在字典中设置和处理分区数据的方法如下：1. 创建分区表并定义字典：首先创建一个分区表，使用PARTITION BY子句按照某个列的值进行分区。...处理分区数据：当分区表和字典都创建好后，可以通过字典来查询和处理分区数据。使用字典的get函数来查询某个分区的数据，并配合WHERE子句来指定分区条件。...当使用字典查询分区数据时，ClickHouse会自动将查询分发到对应分区的节点进行处理，从而实现高效的查询和处理分区数据。
参考批处理之家写给百度知友的。 @echo off echo 批处理初始工作目录为%cd%,开始切换...
第三阶段是“NLP+”：仿照“人工智能+”或“互联网+”的概念，实际上就是把自然语言处理技术深入到各个应用系统和垂直领域中。...5词性标注 词性标注是指为给定句子中的每个词赋予正确的词法标记，给定一个切好词的句子，词性标注的目的是为每一个词赋予一个类别，这个类别称为词性标记，比如，名词（noun）、动词（verb）、形容词（adjective...它是自然语言处理中重要的和基础的研究课题之一，是一个预处理过程，也是其他许多智能信息处理技术的基础，已被广泛的应用于机器翻译、文字识别、语音识别和信息检索等领域。...其中典型代表是文本词袋（Bag of Words）模型，每个文档被表示为一个特征向量，其特征向量每一维代表一个词项。所有词项构成的向量长度一般可以达到几万甚至几百万的量级。...另一篇是在去年微软研究院的一个分词和登录词识别方法。 ?
基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...处理依次后，移动一次头，然后接着在进行一次迭代，这样依次处理所有数据。图1c是将输入数组逻辑分块，提出stride-block的风格。本例中，定义步长为2，块大小为8。...我们基于分区的SIMD处理概念通过访问模式和分区隐式地对数据进行分区，页面分配给SIMD通道。SIMD通道操作他们本地的页面。 理解：相当于将一大串输入数据逻辑分块，每个块内分配g*k个页。...4、应用案例 4.1 向量化查询处理 一个基于分区的SIMD方式的应用场景是基于列存的向量化查询。每个查询算子迭代处理多个值的向量。优势是良好的指令缓存和CPU利用率，同时保持较低的物化代价。...处理完所有数据时，sum值汇总到SIMD寄存器中并返回。对于每个向量，AggSum算子将列A的相关数据传输到一个SIMD寄存器中，并从上一个操作符中加载位置等下的bitmask。
最新一位朋友在知乎上私信我问了一些他在面试中遇到Kafka的问题，由于自己没有及时回复，这位朋友后来通过联系方式加了微信私聊了很久。...其中分享一个问题就是 Kafka 中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？ 对于这个问题，印象特别深刻！最近才画得图~ ?
第三，在Hadoop中，每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中，所以每一步计算都要进行硬 盘的读取和写入，大大增加了系统的延迟。 第四，只支持批数据处理，欠缺对流数据处理的支持。...分区 分区代表同一个RDD包含的数据被存储在系统的不同节点中。逻辑上，我们可以认为RDD是一个大的数组。数组中的每个元素代表一个分区（Partition）。...在物理存储中，每个分区指向一个存放在内存或者硬盘中的数据块（Block），而这些数据块是独立的，它 们可以被存放在系统中的不同节点。 ? RDD中的每个分区存有它在该RDD中的index。...然后调用map函数去映射产生第二个RDD lineLengths，每个元素代表每一行简单文本的字数。...DataFrame每一行的类型固定为 Row，他可以被当作DataSet[Row]来处理，我们必须要通过解析才能获取各列的值。
Mapper的执行过程 每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出。...每一个输入片由一个Mapper进程处理。这里的三个输入片，会有三个Mapper进程处理。 第二阶段是对输入片中的记录按照一定的规则解析成键值对。有个默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。...“键”是每一行的起始位置(单位是字节)，“值”是本行的文本内容。 第三阶段是调用Mapper类中的map方法。第二阶段中解析出来的每一个键值对，调用一次map方法。...比如我们的键表示省份(如北京、上海、山东等)，那么就可以按照不同省份进行分区，同一个省份的键值对划分到一个区中。默认是只有一个区。分区的数量就是Reducer任务运行的数量。...默认只有一个Reducer任务。 第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值对、、，键和值分别是整数。
RDD 具有以下特性：分区、不可变和并行操作 分区 顾名思义，分区代表同一个 RDD 包含的数据被存储在系统的不同节点中，这也是它可以被并行处理的前提。...逻辑上，我们可以认为 RDD 是一个大的数组。数组中的每个元素代表一个分区 ( Partition）。...在物理存储中，每个分区指向一个存放在内存或者硬盘中的数据块（Block），而这些数据块是独立的，它们可以被存放在系统中的不同节点。 所以，RDD 只是抽象意义的数据集合，分区内部并不会存储具体的数据。...通过 RDD 的 ID 和分区的 index 可以唯一确定对应数据块的编号，从而通过底层存储层的接口中提取到数据进行处理。...然后调用 map 函数去映射产生第二个 RDD lineLengths，每个元素代表每一行简单文本的字数。
调用RecordWriter，将Reducer处理后的keyout-valueout写出到文件 示例 需求： 统计/hello目录中每个文件的单词数量， a-p开头的单词放入到一个结果文件中， q-z...(LineRecordReader)对象， RecordReader负责从每个切片的数据中读取数据，封装为key-value LineRecordReader: 将文件中的每一行封装为一个key（offset...map()会循环调用，对输入的每个Key-value都进行处理！...(分组、分类) 在Mapper输出后，调用Partitioner，对Mapper输出的key-value进行分区，分区后也会排序（默认字典顺序排序） 分区规则： a-p开头的单词放入到一个区 q-z开头的单词放入到另一个区...） LineRecoreWriter将一个key-value以一行写出，key和alue之间使用\t分割 在输出目录中，生成文件part-r-0000 hadoop 3 hello 2 hi
MySQL8 支持以下几类窗口函数， 序号函数：用于为窗口内的每一行生成一个序号，例如 ROW_NUMBER()，RANK()，DENSE_RANK() 等。...分布函数：用于计算窗口内的每一行在整个分区中的相对位置，例如 PERCENT_RANK()，CUME_DIST() 等。...UNBOUNDED PRECEDING: 表示分区中的第一行。 UNBOUNDED FOLLOWING: 表示分区中的最后一行。 expr PRECEDING: 表示当前行减去expr的值。...窗口函数优缺点 优点： 窗口函数可以在不改变原表行数的情况下，对每个分区内的查询行进行聚合、排序、排名等操作，提高了数据分析的灵活性和效率。...缺点： 窗口函数的语法较为复杂，需要注意OVER子句中的各个参数的含义和作用。 窗口函数的执行效率可能不如普通聚合函数，因为它需要对每个分区内的每个查询行进行计算，而不是折叠为单个输出行。
我们可以将数据湖中摄取的所有数据集大致分为两类。 插入/事件数据 插入或事件数据表示新写入表的数据和之前写入的数据没有任何交集，更具体点就是表中每一行数据都是新的一行并且和之前写入的数据没有重叠。...比如从App中摄取日志到表中，每一行日志都是新的一行，和之前写入的日志没有关系，因此新的写入不需要任何之前写入的上下文来决定新数据应该写入到哪里。...更具体点就是表中每一行数据不是新行并且可能和之前写入的行会重叠，在这种场景下，系统需要决定哪一行需要被更新，因此需要找到需要更新哪个fileId。...MOR数据集中的典型分区可能有一个基础文件和N个小增量文件，假设在这个索引中每个桶都有一个相似的结构。每个桶应该有一个基本文件和N个较小的delta文件，每个文件都有一个内联HFile。...使用这种布局，回滚和提交也很容易处理。上面结构得到与Hudi分区相同的文件系统视图（基础HFile和增量HFile）。
MySQL 窗口函数提供了一种灵活的方式来处理 SQL 查询中的数据，它们允许你在不需要对数据进行分组的情况下对行集进行分析。窗口函数最常用于分析性操作，比如计算排名、累计和、移动平均值等。...常见窗口函数 ROW_NUMBER() 为每个分区的每一行分配唯一的行号。...ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS row_num FROM employees; RANK() 为每个分区的每一行分配排名...n 个桶中，并为每一行分配桶号。...求某段时间内的累计销售额。计算移动平均值或累计和。分析和报告需要复杂数据操作的情况。通过使用窗口函数，开发者可以在查询中轻松实现复杂的分析和报告功能，而不需要进行额外的数据处理。
步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。...如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。 ...步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。...每轮合并io.sort.factor（默认10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。 ...让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。 四、ReduceTask工作机制 1、工作机制 ?
还应该每处理一批事务就提交一次数据库。这减少了其他程序不可用的数据数据量，也压缩了数据不可用的时间。 另一个可以使用的方案就是使用逻辑行基本的锁定实现来替代物理锁定。...乐观锁假设记录争用的可能性很低。这通常意味着并发批处理和在线处理所使用的每个数据表中都有一个时间戳列。当程序读取一行进行处理时，同时也获得对应的时间戳。...控制表应该为每个共享资源分配一行记录，不管这些资源是否被某个程序所使用。执行并行作业的批处理架构或程序随后将查询这个控制表，以确定是否可以访问所需的资源。...拆分的结果有一个最大值和最小值的位置，这两个值可以用作限制每个 批处理/提取程序处理部分的输入。 预处理可能有一个很大的开销，因为它必须计算并确定的每部分数据集的边界。...这个中心仓库通常只由单个表组成，叫做分区表。 存储在分区表中的信息应该是是静态的，并且只能由 DBA 维护。每个多分区程序对应的单个分区有一行记录，组成这个表。
在了解了窗口函数实现原理 spark、hive中窗口函数实现原理复盘 和 sparksql比hivesql优化的点（窗口函数）之后，今天又撸了一遍hive sql 中窗口函数的源码实现，写个笔记记录一下...传统的 UDAF 函数只能为每个分区返回一条记录，而我们需要的是不仅仅输入数据是一张表，输出数据也是一张表（table-in, table-out），因此 Hive 社区引入了分区表函数 Partitioned...1、代码流转图 PTF 运行在分区之上、能够处理分区中的记录并输出多行结果的函数。 ?...执行每一行数据 forward() --把处理好的每一行数据发送到下个Operator 当遇到窗口函数时，会生成PTFOperator，PTFOperator 依赖PTFInvocation读取已经排好序的数据...这里的partition与map-reduce中的分区不同，map-reduce分区是按照key的hash分，而这里是要把相同的key要放在同一个ptfpartition，方便后续的windowfunction
MySQL8 支持以下几类窗口函数， 序号函数：用于为窗口内的每一行生成一个序号，例如 ROW_NUMBER()，RANK()，DENSE_RANK() 等。...分布函数：用于计算窗口内的每一行在整个分区中的相对位置，例如 PERCENT_RANK()，CUME_DIST() 等。...frame_clause frame_clause 是窗口函数的一个可选子句，用来指定每个分区内的数据范围，可以是静态的或动态的。...UNBOUNDED PRECEDING: 表示分区中的第一行。 UNBOUNDED FOLLOWING: 表示分区中的最后一行。 expr PRECEDING: 表示当前行减去expr的值。...缺点： 窗口函数的语法较为复杂，需要注意OVER子句中的各个参数的含义和作用。 窗口函数的执行效率可能不如普通聚合函数，因为它需要对每个分区内的每个查询行进行计算，而不是折叠为单个输出行。
步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N 表示当前溢写次数）中。...如果用户设置了 Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。...步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。...让每个 MapTask 最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。...的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。
但因为缺乏一个标准的、可重用的批处理框架导致在企业客户的IT系统中存在着很多一次编写,一次使用的版本,以及很多不同的内部解决方案。...在同一个批处理不要做两次一样的事。例如,如果你需要报表的数据汇总,请在处理每一条记录时使用增量来存储,尽可能不要再去遍历一次同样的数据。...并发批处理/在线处理 批处理程序处理的数据如果会同时被在线用户更新,就不应该锁定在线用户需要的所有任何数据(不管是数据库还是文件),即使只需要锁定几秒钟的时间.还应该每处理一批事务就提交一次数据库.这减少了其他程序不可用的数据...,那么这个服务就应该使用分区数据来实现.另一种选择是使用控制表来构建一个架构模块以维护他们之间的相互依赖关系.控制表应该为每个共享资源分配一行记录,不管这些资源是否被某个程序所使用.执行并行作业的批处理架构或程序随后将查询这个控制表...存储在分区表中的信息应该是是静态的,并且只能由DBA维护.每个多分区程序对应的单个分区有一行记录,组成这个表.这个表应该包含这些列: 程序ID编号,分区编号(分区的逻辑ID),一个分区对应的关键列（keycolumn
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