第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修

NET中并行开发优化 让我们考虑一个简单的编程挑战:对大数组中的所有元素求和.现在可以通过使用并行性来轻松优化这一点,特别是对于具有数千或数百万个元素的巨大阵列,还有理由认为,并行处理时间应该与常规时间除以CPU核心数一样多.事实证明,这一壮举并不容易实现.我将向您展示几种并行执行此操作的方法,它们如何改善或降低性能以及以某种方式影响性能的所有细节. 简单的循环方法 private const int ITEMS = 500000; private int[] arr = null; publi

最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作,在进行CPU热点排查时,发现了存储层上出现的CPU热点问题.于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码,取得了较好的性能优化效果.借用本篇手记记录下问题的发现,解决过程一些对于C/C++程序性能问题的一些解决思路,希望各位也能有所收获. 1.热点代码的发现 最近在进行Doris的部分查询调优工作,通过perf定位CPU执行热点时,发现了以下的热点部分: 这里通过perf可以看到,将近一半的CPU耗时损耗在BinaryDictPage

二值图像的细化算法也有很多种,比较有名的比如Hilditch细化.Rosenfeld细化.基于索引表的细化.还有Opencv自带的THINNING_ZHANGSUEN.THINNING_GUOHALL喜欢等等.这些都属于迭代的细化方式,当然还有一种是基于二值图像距离变换的细化方法,二值想比较,我个人认为是基于迭代的效果稳定.可靠,但是速度较慢,且速度和图片的内容有关,基于距离变换的版本,优点是速度稳定,但是效果差强人意.本文这里还是选择基于迭代的方式予以实现. 相关的参考文章有:http://c

一.缘起 mysql主从复制,读写分离是互联网用的非常多的mysql架构,主从复制最令人诟病的地方就是,在数据量较大并发量较大的场景下,主从延时会比较严重. 为什么mysql主从延时这么大? 回答:从库使用[单线程]重放relaylog. 优化思路是什么? 回答:使用单线程重放relaylog使得同步时间会比较久,导致主从延时很长,优化思路不难想到,可以[多线程并行]重放relaylog来缩短同步时间. mysql如何“多线程并行”来重放relaylog,是本文要分享的主要内容. 二.如何多线程

https://www.cnblogs.com/bbqzsl/p/15510377.html 近期在做优化时,对一些函数分别在不同编译平台上进行bench测试.发现了不少问题. 现在拿其中一个问题来分享. 1 typedef float MAFloat; 2 3 MAFloat sma(const MAFloat* seq, const int cnt, const int N, const int M) 4 { 5 const MAFloat C1 = (MAFloat)M/N; 6 cons

最近在迁移公司导入导出项目时,发现导出速度特别慢,大概2K数据需要导出近半个小时,通过在程序各个地方埋点,最终定位到了Sqlsugar的Mapper中,随后通过并行Foreach单独抽出Mapper中的业务方法,性能提升近30倍,当然,此属于个人总结可能并不适用于读者业务逻辑,最重要的一点:业务上优化远比技术层面优化要来得快,效率更高! 有性能瓶颈吗? SqlSugar的Mapper经过打印日志发现,即使mapper中的执行是串行的,在内存中处理数据速度也是非常快的,但是当在mapper中有些耗

            本文是.Net中的并行编程第六篇,今天就介绍一些我在实际项目中的一些常用优化策略.      一.避免线程之间共享数据 避免线程之间共享数据主要是因为锁的问题,无论什么粒度的锁,最好的线程之间同步方式就是不加锁,这个地方主要措施就是找出数据之间的哪个地方需要共享数据和不需要共享数据的地方,再设计上避免多线程之间共享数据. 在以前做过的某项目,开始时设计的方案: 开始设计时所有的数据都放入到了公共队列,然后队列通知多个线程去处理数据,队列采用互斥锁保证线程同步,造成的结果就

   本章重点介绍的是基于 Java并行程序开发以及优化的方法,对于多核的 CPU,传统的串行程序已经很好的发回了 CPU性能,此时如果想进一步提高程序的性能,就应该使用多线程并行的方式挖掘 CPU的潜能.本章知识点:           常用的多线程设计模式,比如 Future模式,Master-Worker 模式,Guarded Suspeionsion模式.不变模式.生产者消费者模式等等.          JDK 内置的多线程框架和各种线程池技术:          JDK 内置的并发数

  并行流    多线程    把一个内容分成多个数据块  不同线程分别处理每个数据块的流   串行流   单线程  一个线程处理所有数据   java8 对并行流优化  StreamAPI 通过parallel()     并行流                                                          sequential()   顺序流     注意: 使用并行流并不是一定会提高效率,因为jvm对数据进行切片和切换线程也是需要时间的. 所以数据量越小

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.

目录 12.6 移动端渲染优化 12.6.1 渲染管线优化 12.6.1.1 使用新特性 12.6.1.2 管线优化 12.6.1.3 带宽优化 12.6.2 资源优化 12.6.2.1 纹理优化 12.6.2.2 顶点优化 12.6.2.3 网格优化 12.6.3 Shader优化 12.6.3.1 语句优化 12.6.3.2 状态优化 12.6.3.3 汇编级优化 12.6.4 综合优化 12.6.4.1 光影优化 12.6.4.2 后处理优化 12.6.4.3 精灵渲染优化 12.6.4.

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(

分支判断的语句一般来说是不太适合进行SSE优化的,因为他会破坏代码的并行性,但是也不是所有的都是这样的,在合适的场景中运用SSE还是能对分支预测进行一定的优化的,我们这里以某一个算法的部分代码为例进行讲解. 在某一个版本的USM锐化算法中有这样的一段代码: int IM_UnsharpMask(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, int Radius, int Amount, in

转载: https://www.awaimai.com/1050.html 1 字符串 1.1 少用正则表达式 能用PHP内部字符串操作函数的情况下,尽量用他们,不要用正则表达式, 因为其效率高于正则. 没得说,正则最耗性能. str_replace函数要比preg_replace快得多,strtr函数又比str_replace来得快. 有没有你漏掉的好用的函数? 例如:strpbrk().strncasecmp().strpos().strrpos().stripos().strripos()

在前面讨论并行解码的章节中,我们专注于讨论解码的宏块重建部分,甚至把宏块重建描述成宏块解码,这是因为在解码工作中,宏块重建确实占了相当大的比重,不过解码还包含其它的部分,按照解码流程可粗略分为: 读取并初步解析码流(front-end) 熵解码(本文章只讨论CABAC) 帧间预测.帧内预测 (主要讨论部分为运动向量预测) 宏块重建 在以前的并行解码文章,我们主要讨论了宏块重建的并行算法,得知采用不同的算法,会产生不同的并行度.在不考虑硬件负担的情况下,并行度可以达到几十,甚至上千,如此一来,除开

MySQL性能优化目的如何合理的设计数据库?什么样的数据库设计才能给后期DBA优化提供基石? 数据库设计与程序设计的差异? 数据库设计早期优化1. 关系明确(理清表之间的关系,可以通过冗余的方式提高效率)2. 节省空间(根据业务经验,设置字段长短)3. 提高效率 数据库表开发流程 原型=>逐步完善(表的设计也是如此) 数据库种类1. 层级数据库(注册表) 如:Windows操作系统的核心就是一个注册表,由于配置项比较多,采用层级关系的数据存储2. 关系型数据库 如:MySQL3. 时序数据库4.

MIC性能优化主要包括系统级和内核级:系统级优化包括节点之间,CPU与MIC之间的负载均衡优化:MIC内存空间优化:计算与IO并行优化:IO与IO并行优化:数据传递优化:网络性能优化:硬盘性能优化等.内核级优化包括并行度优化:负载均衡优化:进程/线程的同步优化:线程扩展优化:向量化优化:cache优化:数据对齐优化:库函数的选择等. 并行度优化 MIC上的并行化主要涉及并行线程/进程的数目,并行层级,并行粒度等方面. 并行度 MIC卡上包含众多的物理核,同时每个核上可以开启4个线程.例如一块60

来源:歪麦博客 https://www.awaimai.com/1050.html 1 字符串 1.1 少用正则表达式 能用PHP内部字符串操作函数的情况下,尽量用他们,不要用正则表达式, 因为其效率高于正则. 没得说,正则最耗性能. str_replace函数要比preg_replace快得多,strtr函数又比str_replace来得快. 有没有你漏掉的好用的函数? 例如:strpbrk().strncasecmp().strpos().strrpos().stripos().strrip

php性能优化 1.尽量静态化: 如果一个方法能被静态,那就声明它为静态的,速度可提高1/4,甚至我测试的时候,这个提高了近三倍. 当然了,这个测试方法需要在十万级以上次执行,效果才明显. 其实静态方法和非静态方法的效率主要区别在内存:静态方法在程序开始时生成内存,实例方法在程序运行中生成内存,所以静态方法可以直接调用,实例方法要先成生实例,通过实例调用方法,静态速度很快,但是多了会占内存. 任何语言都是对内存和磁盘的操作,至于是否面向对象,只是软件层的问题,底层都是一样的,只是实现方法不同.静