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- 本篇内容 在上一篇的“初识”环节，我们已经在本地和Hadoop集群中，成功的运行了几个MapReduce程序，对MapReduce编程，已经有了最初的理解。 在本篇文章中，我们对MapReduce编程进行进一步的了解，包括：配置API、辅助类、调试手段、调优手段。 总体来说，我个人的理解是： （1）本地开发阶段，对于Ecl... 本篇内容 在上一篇的“初识”环节，我们已经在本地和Hadoop集群中，成功的运行了几个MapReduce程序，对MapReduce编程，已经有了最初的理解。 在本篇文章中，我们对MapReduce编程进行进一步的了解，包括：配置API、辅助类、调试手段、调优手段。 总体来说，我个人的理解是： （1）本地开发阶段，对于Ecl...
- 本书摘自《企业级大数据平台构建：架构与实现》——书中第2章，2.5.2节，作者是朱凯。 本书摘自《企业级大数据平台构建：架构与实现》——书中第2章，2.5.2节，作者是朱凯。
- 本文围绕微前端架构下数据请求冗余与状态不一致的核心痛点，展开GraphQL批处理与缓存共享的深度实践探讨。通过对请求语义聚合、依赖拓扑分析与分层缓存体系的构建，实现跨应用数据一次获取、全域复用的治理目标。文章从真实工程视角出发，阐述批处理与缓存共享的协同闭环逻辑，兼顾架构自治性与数据一致性。 本文围绕微前端架构下数据请求冗余与状态不一致的核心痛点，展开GraphQL批处理与缓存共享的深度实践探讨。通过对请求语义聚合、依赖拓扑分析与分层缓存体系的构建，实现跨应用数据一次获取、全域复用的治理目标。文章从真实工程视角出发，阐述批处理与缓存共享的协同闭环逻辑，兼顾架构自治性与数据一致性。
- 在处理TB级数据的那个不眠夜，我第一次深刻体会到了并行计算的威力。当时公司的推荐系统需要在4小时内完成用户行为数据的全量计算，传统的单机处理方案已经彻底失效。经过两个月的优化实践，我们最终将处理时间缩短到了40分钟。这段经历让我对并行算法设计有了全新的认识。 一、并行算法设计的核心思想记得刚接触并行编程时，我犯过一个很多人都会犯的错误：简单地把串行代码拆分成多个线程。结果发现性能不升反降，... 在处理TB级数据的那个不眠夜，我第一次深刻体会到了并行计算的威力。当时公司的推荐系统需要在4小时内完成用户行为数据的全量计算，传统的单机处理方案已经彻底失效。经过两个月的优化实践，我们最终将处理时间缩短到了40分钟。这段经历让我对并行算法设计有了全新的认识。 一、并行算法设计的核心思想记得刚接触并行编程时，我犯过一个很多人都会犯的错误：简单地把串行代码拆分成多个线程。结果发现性能不升反降，...
- 🌟 一、核心挑战：实时AI推理的“不可能三角”实时AI推理面临一个根本性的“不可能三角”挑战：实时AI推理不可能三角高吞吐量低延迟低成本需要批量处理GPU并行需要即时响应减少等待需要资源共享提高利用率目标冲突!表1：实时推理场景的性能要求应用场景最大容忍延迟吞吐量要求可用性要求典型SLA实时推荐50-100ms10k-100k QPS99.9%P95 < 80ms欺诈检测10-50ms1... 🌟 一、核心挑战：实时AI推理的“不可能三角”实时AI推理面临一个根本性的“不可能三角”挑战：实时AI推理不可能三角高吞吐量低延迟低成本需要批量处理GPU并行需要即时响应减少等待需要资源共享提高利用率目标冲突!表1：实时推理场景的性能要求应用场景最大容忍延迟吞吐量要求可用性要求典型SLA实时推荐50-100ms10k-100k QPS99.9%P95 < 80ms欺诈检测10-50ms1...
- 1. 引言在Cocos2d-x游戏开发中，渲染性能优化是决定游戏流畅度的关键因素。当场景中存在大量使用相同纹理的精灵时，如果逐个渲染会导致大量的Draw Call，严重影响性能。批处理（BatchNode）技术通过将相同纹理的精灵合并到一个批次中进行渲染，可以显著减少Draw Call数量。而自动图集工具则进一步简化了资源管理流程，自动将分散的小图片合并为图集，为批处理提供基础支持。本文将深... 1. 引言在Cocos2d-x游戏开发中，渲染性能优化是决定游戏流畅度的关键因素。当场景中存在大量使用相同纹理的精灵时，如果逐个渲染会导致大量的Draw Call，严重影响性能。批处理（BatchNode）技术通过将相同纹理的精灵合并到一个批次中进行渲染，可以显著减少Draw Call数量。而自动图集工具则进一步简化了资源管理流程，自动将分散的小图片合并为图集，为批处理提供基础支持。本文将深...
- Hadoop自定义分组比较器实现分组功能在Hadoop MapReduce编程中，默认情况下，框架会根据键（Key）的自然排序来进行分组。然而，在某些应用场景下，我们可能需要根据特定的业务逻辑来对数据进行分组。这时，就需要自定义分组比较器（Grouping Comparator）来满足需求。本文将详细介绍如何在Hadoop中实现自定义分组比较器，并通过一个具体的例子来说明其应用。1. Had... Hadoop自定义分组比较器实现分组功能在Hadoop MapReduce编程中，默认情况下，框架会根据键（Key）的自然排序来进行分组。然而，在某些应用场景下，我们可能需要根据特定的业务逻辑来对数据进行分组。这时，就需要自定义分组比较器（Grouping Comparator）来满足需求。本文将详细介绍如何在Hadoop中实现自定义分组比较器，并通过一个具体的例子来说明其应用。1. Had...
- 1 物联网项目中的数据库事务优化实践 1.1 从一次生产故障说起去年我们的智能工厂监控系统出了个问题。当时需要批量更新几万台设备的状态信息，结果一个大事务直接把数据库给锁死了，整个车间的设备监控界面都卡住不动。事务本质上就是把多个数据库操作打包在一起，要么全成功，要么全失败。MySQL的事务有四个特点：原子性、一致性、隔离性、持久性，简称ACID。这些特性保证了数据不会乱套。但是当事务变得... 1 物联网项目中的数据库事务优化实践 1.1 从一次生产故障说起去年我们的智能工厂监控系统出了个问题。当时需要批量更新几万台设备的状态信息，结果一个大事务直接把数据库给锁死了，整个车间的设备监控界面都卡住不动。事务本质上就是把多个数据库操作打包在一起，要么全成功，要么全失败。MySQL的事务有四个特点：原子性、一致性、隔离性、持久性，简称ACID。这些特性保证了数据不会乱套。但是当事务变得...
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