高并发下争夺共享资源,比如秒杀对于库存这种共享资源需要用到分布式锁,如果不用分布式锁很可能造成超卖。
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。
刚刚,英伟达发布了一款开源软件TensorRT-LLM,能够加速H100上大型语言模型的推理。
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代,大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例,来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来,用户的各类行为形成了一个实时数据流,我们称之为用户行为日志。
不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提供更好的性能,帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈,包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能,NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试,这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构,最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构,其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录,展示了NVIDIA 平台的多功能性。
在近期的应用性能问题分析中, 有时候会发现业务异常, 但是却无法在APM监控中找到相关的请求, 这可能是由于请求并非HTTP请求, 而可能是批处理或其他非HTTP请求导致的. 因此无法监控分析.
实现批处理的技术许许多多,从各种关系型数据库的sql处理,到大数据领域的MapReduce,Hive,Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢?
无限流处理:输入数据没有尽头;数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始,持续不停地进行
Transwarp Inceptor是针对于批量处理及分析的数据库,被广泛应用于数据仓库和数据集市的构建。Inceptor基于Hadoop和Spark技术平台打造,加上自主开发的创新功能组件,有效解决了企业级大数据数据处理和分析的各种技术难题,帮助企业快速构建和推广数据业务。 📷 这是Inceptor 5.1的架构图,与5.0版本相比,其中有两个模块发生了明显变化。一个是分步执行引擎中增加了向量化执行引擎Windrunner,另一处是在分布式列存中将Holodesk构建于新引入的存储架构Shiva。 除了功
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,其临时表功能在处理大量数据和复杂查询时非常有用。然而,使用临时表可能会对性能产生一定的影响。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在高并发环境下,数据库性能是至关重要的。然而,在使用临时表时,特别是在高并发环境中,可能会遇到一些性能问题。
本文将深入探讨Flink实时流处理框架的原理、应用,以及面试必备知识点与常见问题解析,助你在面试中展现出深厚的Flink技术功底。
来源:blog.csdn.net/a18505947362/article/details/123667215 本文记录个人使用MySQL插入大数据总结较实用的方案,通过对常用插入大数据的4种方式进行测试,即for循环单条、拼接SQL、批量插入saveBatch()、循环 + 开启批处理模式,得出比较实用的方案心得。 一、前言 最近趁空闲之余,在对MySQL数据库进行插入数据测试,对于如何快速插入数据的操作无从下手,在仅1W数据量的情况下,竟花费接近47s,实在不忍直视!在不断摸索之后,整理出一些较实用的方
最近跟在粉丝群先聊到一个问题,数据库的写入方式,最多能写入多少行数据。经过一些网络搜索和查询,据悉MySQL单表插入极限是3w~5w。
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark,探索它们在数据处理方面的差异和优势,以帮助您确定最适合的数据处理框架。
今日,NVIDIA 正式宣布一项令人振奋的消息:TensorRT-LLM(大型语言模型加速器)正式开源!这是一个重大突破,将为那些想要在NVIDIA GPU上加速和优化最新LLMs的推理性能的人们带来福音。让我们一起深入了解这个激动人心的开源项目,探索它的意义和应用。
AI 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在成为解决机器人、零售、医疗保健、工业等各个领域的各种计算问题的有效工具。对低延迟、实时响应和隐私的需求已经推动了在边缘运行 AI 应用程序。
在大数据时代,SQL作为数据分析的通用语言,其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时,往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此,为适应大数据场景,Apache Hive、Presto(现更名为Trino)等专门针对大数据查询优化的工具应运而生,它们不仅保留了SQL的易用性,还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto(Trino)的特点、应用场景,并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。
最近业务试水电商,接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀,讨论电商,这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。
为了让开发者可以快速复现顶尖的精度和超高的性能,NVIDIA与飞桨团队合作开发了基于ResNet50的模型示例,并将持续开发更多的基于NLP和CV等领域的经典模型,后续陆续发布的模型有BERT、PP-OCR、PP-YOLO等,欢迎持续关注。
作为Hadoop的分布式计算框架,MapReduce扮演着分布式计算的任务,适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能,通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述:Spark是基于内存计算的,其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。
MySQL 一直是互联网数据内核的主宰,但是在经历从互联网到企业级的转变中,却是困难重重。然而在 2019年,越来越多的企业级客户开始在业务核心中使用 MySQL 数据库,这是一个标志性的转变,代表 MySQL 打开了更广泛的企业市场,而MySQL的技术变革也正在以更快的步伐去满足更广泛的用户需求。
最近新的项目写了不少各种 insertBatch 的代码,一直有人说,批量插入比循环插入效率高很多,那本文就来实验一下,到底是不是真的?
世界级的开源分布式数据库 TiDB 自 2016 年 12 月正式发布第一个版本以来,业内诸多公司逐步引入使用,并取得广泛认可。
目前“大数据”( Big data)已成为一个炙手可热的名词。从表面上看,其表示数据规模的庞大,但仅仅从数据规模上无法区分“大数据”这一概念和以往的“海量数据”(Massive data)和“超大规模数据”(Verylarge data)等概念的区别。
来源:https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发,cache,锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
之前在学习JDBC使用的过程中,主要使用了实现类是StatementImpl单独执行的一些SQL语句,一直也是相安无事。在最近复习JDBC的过程中,发现了一些新知识,发现了新大陆 PreparedStatement 。
比如有10件商品要秒杀,可以放到缓存中,读写时不要加锁。 当并发量大的时候,可能有25个人秒杀成功,这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
Flink 是流批一体计算框架,早些年主要用于流计算场景。近些年随着流批一体概念的推广,越来越多的企业开始使用 Flink 处理批业务。
解决问题的层面不一样 Hadoop实质上是解决大数据大到无法在一台计算机上进行存储、无法在要求的时间内进行处理的问题,是一个分布式数据基础设施。 HDFS,它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,通过将块保存到多个副本上,提供高可靠的文件存储。 MapReduce,通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型,可以在一个由几十台上百台的机器上并发地分布式处理大量数据集,而把并发、分布式和故障恢复等细节隐藏。 Hadoop复杂的数据处理需要分解为多个Job(包含一
在刚过去的618购物节,某大型电商企业的订单量在几小时内激增至平时的几十倍。如果该企业的大数据计算引擎无法及时处理这些数据,订单处理、库存管理和客户服务将面临严重滞后,导致客户体验下降和销售机会流失,甚至损害品牌声誉。这一场景,展示了高性能大数据计算引擎对企业运营的重要性。
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Spark Streaming是Spark最初的流处理框架,使用了微批的形式来进行流处理。
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统,比如像我们面向B端提供摄像头服务,很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来,展示给用户,我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据,并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中,因为我们数据量和业务复杂性的增长,确实遇到了一些明显的性能问题,分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级,而调一次数据库最快也得1-2毫秒,有着2-3个数量级的差距。
选自微软博客 机器之心编译 参与:路雪、黄小天、蒋思源 近日在 Hot Chips 2017 上,微软团队推出了一个新的深度学习加速平台,其代号为脑波计划(Project Brainwave),机器之心将简要介绍该计划。脑波计划在深度学习模型云服务方面实现了性能与灵活性的巨大提升。微软专为实时人工智能设计了该系统,它可以超低延迟地处理接收到的请求。云基础架构也可以处理实时数据流,如搜索查询、视频、传感器流,或者与用户的交互,因此实时 AI 变的越发重要。 近来,FPGA 对深度学习的训练和应用变得越来越重要
超出最大数据包限制了,可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容,不过由于30万条数据超出太多,这个不可取,梭哈看来是不行了 😅😅😅
OLAP(On-Line Analytical Processing)即联机分析处理,通过对数据大量分析,得出分析报告,提供决策支持,其侧重数据分析能力,比喻说用户行为分析。
「我们已经用起来了」,是我们最喜欢听到的话,简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。从今天开始,我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享,从业务的角度,看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。 本篇文章将介绍 TiDB 助力中国电信翼支付金融核心场景的故事。
某医药销售企业因业务发展,需要建立线上药品销售系统,为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
当我们需要比较复杂的表的时候,且我们有明确的列信息,就可以使用AI工具直接生成我们的DDL语句,如果需要插入一些DML语句也可以直接让其生成,自行执行插入即可。
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
导读:本文探讨了在 Intel® 数据中心 GPU 上采用 BigDL-LLM INT4 和 FP16 (使用 Self-Speculative Decoding) 进行大型语言模型推理的性能评估。文章介绍了 BigDL LLM 的 Self-Speculative Decoding,通过测量下一个 Token 延迟,分析了不同配置下的推理性能,并提供了性能测试所采用的工具包和硬件环境。结果显示,在 Intel® 数据中心 GPU Max 1100C 上利用 BigDL LLM 进行 FP16 (Self-Speculative Decoding)的大语言模型推理,可以显著改善推理的延迟。这篇文章将为对大型语言模型推理性能感兴趣的读者提供有益的参考和启示。
Intel® LLM Library for PyTorch (IPEX-LLM) 是英特尔开源的大语言模型低比特优化库,可以高效的运行在英特尔®至强®可扩展处理器上。IPEX-LLM 利用第四代英特尔®至强®可扩展处理器提供的 AMX 指令集,以及一系列低比特优化,使业界流行的大语言模型得以流畅运行,体现了在英特尔®至强®可扩展处理器运行大语言模型推理的优异性价比。同时,IPEX-LLM 也无缝支持各种大语言模型社区,优化和方案,例如 Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, vLLM, llama.cpp, ollama 等等。
unity3D 对于移动平台的支持无可厚非,但是也有时候用Unity3D 开发出来的应用、游戏在移动终端上的运行有着明显的效率问题,比如卡、画质等各种问题。自己在做游戏开发的时候偶有所得。对于主要影响性能的因素做个总结。
刚刚,MLCommons发布了MLPerf v3.1版本更新,并加入了两个全新基准:LLM推理测试MLPerf Inference v3.1,以及存储性能测试MLPerf Storage v0.5。
实时数据仓库,简称实时数仓,是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统,强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流,能够实时地接收、处理和存储数据,并提供实时的数据分析结果。
在 MapReduce 流行这些年之后,针对大数据集的分布式批处理执行引擎已经逐渐成熟。到现在(2017年)已经有比较成熟的基础设施可以在上千台机器上处理 PB 量级的数据。因此,针对这个量级的基本数据处理问题可以认为已经被解决,大家的注意力开始转到其他问题上:
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