在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为科技领域的一股强大力量，而深度神经网络（DNN）则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型，通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而，随着DNN模型的不断演进和复杂化，对计算资源的需求也与日俱增。
市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。请问在计算机领域，mysql,redis,ssh框架等等他们不是内
宿主机物理内存 - 系统保留内存4GB - N个虚拟机物理内存 - （N个虚拟机 * 2GB虚拟机管理内存）
通过使用内存计算，EnCharge的定制插件硬件可以加速服务器和“网络边缘”机器中的AI应用。
---- 新智元推荐 来源：至顶网 【新智元导读】IBM Research 称，已经开发出了一种内存计算新方法，可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。该方法被称为“混合精度内存计算”，论文发表在 Nature Electronics 期刊。 IBM Research 称，已经开发出了一种内存计算新方法，可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。 在近日 Nature Electronics 期刊上发表的一篇论文中，IBM 研究人员描述了这种新的 “混
冯诺依曼架构自1945年提出以来，已经成为计算机系统设计的基础。然而，随着现代计算需求的不断增长，冯诺依曼架构的一些局限性逐渐显现出来。本文将讨论一种新的统一计算架构，该架构旨在解决冯诺依曼架构的瓶颈，并探讨其潜在的优势和应用。
Hazelcast 是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎，可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架 , 它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架，通过简单的配置, 就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的分布式内存计算能力，可以带你瞬间进入内存计算的时代。
因为本人考试经常MLE，所以想总结一下与内存计算有关的内容 内存计算公式 内存=变量数量*变量类型所占的字节/1024/1024（M） 常见的变量类型所占的字节 bool 1 char 1 int 4 long long 8 double 8 long double 12 short 2 float 4 如果忘记了可以使用sizeof函数查看 1 printf("%d",sizeof(a)); 常见数组大小所占的内存 所有类型均为int，单位:M 1e6
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。
总结来说，Memory表引擎适用于中小规模的数据处理，当数据集过大时，需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎，并根据实际情况进行优化配置和查询优化。
据普林斯顿大学网站2018年11月报道，通过改变计算的一个基本特性，普林斯顿的研究人员研发了一种新型的计算机芯片，获得了更好的性能，并大大降低了该芯片应用于人工智能系统中的能量需求。
最近，IBM推出一款全新的14nm模拟AI芯片，效率达到了最领先GPU的14倍，可以让H100物有所值。
①Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；
与Hadoop MapReduce相比，Spark的优势如下： ❑ 中间结果：基于MapReduce的计算引擎通常将中间结果输出到磁盘上，以达到存储和容错的目的。由于任务管道承接的缘故，一切查询操作都会产生很多串联的Stage，这些Stage输出的中间结果存储于HDFS。而Spark将执行操作抽象为通用的有向无环图（DAG），可以将多个Stage的任务串联或者并行执行，而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。 ❑ 执行策略：MapReduce在数据Shuffle之前，需要花费大量时间来排序，而Spar
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Spark是基于内存计算大数据分析引擎，提高了在大数据环境下数据处理的实时性。Spark目前来说仅仅只涉及到数据的计算，并没有涉及到数据的存储。
● 论文一的研究对象是纯内存计算的 OLTP 引擎，作者通过引入 C++ 20 的 coroutine 特性将 thread-to-transaction 的执行模型修改为两级 coroutine-to-transaction，在不需要内部接口改动的条件下实现了事务间的 batch 机制和基于协程的 prefetch，减少了后续计算的 cache miss，提升了事务的整体执行性能。
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，关于大数据有些思考，结合FineBI的Spider引擎，可看看Spider引擎对于大数据的阐释，以及在大数据平台架构中，可以处于什么样的位置。
Apache Spark 、 Apache Ignite 两个都是顶级开源软件，同属于内存计算框架与平台。在功能上有交集也有侧重点，一山不容二虎，但是在IgniteRDD的作用下，将两个内存计算平台无缝的连接了起来变成了一个新的完美的内存计算框架。
腾讯云轻量应用服务器性能评测，CPU内存计算性能、公网带宽和系统盘详解来看值得买，轻量价格这么便宜是不是性能不行？还真不是，CPU内存计算性能和标准型云服务器差不多，只是轻量服务器限制月流量，从CPU内存计算性能、公网带宽（限制流量）和系统盘三方面来详细说明轻量应用服务器到底值不值得买。
接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
Spark SQL比Hadoop Hive快，是有一定条件的，而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快，相反，Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。
这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。
Hadoop应用程序或者Yarn的作业随机的出现OutOfMemory(OOM)，在Cloudera Manager界面显示如下警告：
美国伊利诺伊大学香槟分校的计算机科学家提出了一种新架构，使计算和存储能更紧密地结合在一起。这一想法并不是要完全取代处理器，而是将新功能添加到内存中，这样就可以在不需要更多电力的情况下让设备变得更智能。
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论，巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
【编者按】作者Yiftach Shoolman是Redis Labs的联合创始人兼CTO，拥有着丰富的实践经验。Yiftach 之前曾是Crescendo Networks（后被F5收购）的总裁、创建者兼CTO，更早还是Native Networks的技术副总裁。在本文中，Yiftach直述了当下开发者对内存数据库所存在的偏见，并提出了一些技术选型参考意见。 以下为译文 时下，我们正处于一个日新月异的时代，而优秀应用的响应时间往往需要被控制在0.1秒内。这也意味着，如果可接受网络通信时间为50毫秒，那么
1. Tomcat Cluster 官网：http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/cluster-howto.html Tomcat原生支持的集群方案，通过组播消息实现。
Presto是Facebook在2012年开发的，是专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在早期Facebook依赖Hive做数据分析，Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析，时间可能需要分钟级到小时级别，不能满足交互式查询的数据分析场景。2012年秋季，Facebook开发Presto，目前该项目在Facebook中运行超过30000个查询，每日处理数据PB以上。Presto的查询速度是Hive的5-10倍。
在ClickHouse中，虽然不能直接自定义MergeTree引擎，但可以通过自定义表引擎来实现特定的场景需求。
Apache Ignite是一个高性能、可扩展的分布式内存计算和数据存储平台，它允许开发者在内存中处理大规模数据集，实现高速的实时计算和事务处理。Ignite不仅仅是一个缓存系统，它还支持SQL查询、分布式计算、事件处理和机器学习等多种高级功能。本文将简明扼要地介绍Ignite的核心优势、常见问题、易错点及其避免策略，并辅以代码示例，帮助读者快速掌握Ignite的使用。
问题导读： 1、什么是GemFire分布式内存数据技术？ 2、12306购票网站是如何实现大规模访问？ 摘要： 背景和需求 中国铁路客户服务中心网站(www.12306.cn)是世界规模最大的实时交易系统之一，媲美Amazon.com，节假日尤其是春节的访问高峰，网站压力巨大。据统计， 在2012年初的春运高峰期间，每天有2000万人访问该网站，日点击量最高达到14亿。大量同时涌入的网络访问造成12306几近瘫痪。 中国铁道科学院电子计算技术研究所作为12306互联网购票系统的承建单位，急需寻
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
Apache Hadoop是一个成熟的开发框架,其连接着庞大的生态系统，并且得到了Cloudera、Hortonwork、Yahoo这些卓越机构的支持与贡献，并且为各个组织提供了许多工具来管理不同大小规则的数据。 在过去，Hadoop中运用MapReduce进行批处理的特性足以满足许多组织的处理需求。然而，随着信息化时代的发展，越来越多组织亟需使用更加快速的数据处理。这些需求来自各个领域的驱动，其中包括最近发展的流媒体技术、物联网、实时分析处理，这些也仅仅只是其中一部分。他们需要一套新的数据处理模型。在
在此次大会的大数据分析与生态系统论坛上，中兴飞流信息科技有限公司CTO郑龙发表了“Yita：基于数据流的大数据计算引擎”的演讲，阐述了数据流对于大数据的影响，以及中兴飞流自主研发的Yita平台能够给大数据产业带来的价值，在会议的间隙，CSDN记者有幸对中兴飞流信息科技有限公司CEO吕阿斌、CTO郑龙就数据流技术以及中兴飞流的Yita平台进行了深入的交流和探讨。 什么是数据流？ 中兴飞流CEO吕阿斌首先就数据流模型产生的背景进行了阐述，他表示，近年来，大数据成为继云计算以后一个重要的科技发展分支。大数据本质上
Apache Hive 2.1已于几个月前发布，它引入了内存计算，这使得Hive计算性能得到极大提升，这将会影响SQL On Hadoop目前的竞争局面。据测试，其性能提高约26倍。 Apache Hive 2.1新引入了6大性能，包括： （1）LLAP。Apache Hive 2.0引入了LLAP（Live Long And Process），而2.1则对其进行了极大的优化，相比于Apache Hive 1，其性能提升约25倍； （2）更鲁邦的SQL ACID支持； （3）2X ETL性能提升。引入更智能
计算效率是AI的核心问题。同时保持训练速度、准确性和能耗并不容易，但是最近硬件的进步使得这个目标比以前更容易实现。IBM将在本周展示AI训练方法，这些方法能带来比以往技术水平高出数量级的性能提升。
http://www.icfc.tsinghua.edu.cn/futurechips2018/index.html
清华大数据产业联合会授权转载 摘自：数据派（ID: datapi） 数据派是清华大数据产业联合会官方微信公众账号，定期发布清华大数据系列讲座信息，分享讲座实录。 如需转载，请联系christinaf
使用 " 基址寻址法 " 或 " 搜索定位法 " 搜索 指定文件中的代码 在内存中的位置 ;
通常我们认为 Spark 引擎是基于内存进行计算，无论如何，速度都是比 MapReduce 快，因为 MapReduce 需要频繁 Shuffle 。在 Spark 的官网早期介绍中，也有过一张 Spark 比 Hadoop 计算速度快100倍的宣传，虽然它似乎违反了我们的广告法。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
Apache Hadoop是一个成熟的开发框架,其连接着庞大的生态系统，并且得到了Cloudera、Hortonwork、Yahoo这些卓越机构的支持与贡献，并且为各个组织提供了许多工具来管理不同大小规则的数据。 在过去，Hadoop中运用MapReduce进行批处理的特性足以满足许多组织的处理需求。然而，随着信息化时代的发展，越来越多组织亟需使用更加快速的数据处理。这些需求来自各个领域的驱动，其中包括最近发展的流媒体技术、物联网、实时分析处理，这些也仅仅只是其中一部分。他们需要一套新的数据处理模型。在今天
人工智能算法无法以目前的速度保持增长。像深度神经网络这样的算法——它受到大脑的松散启发，多层人工神经元通过称为权重的数值相互连接——每年都在变大。但如今，硬件改进已无法跟上运行这些海量算法所需的大量内存和处理能力。很快，人工智能算法的规模可能会碰壁。
专题介绍 2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于 2010 年开源。2013 年，Spark 捐献给阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation），并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。如今，十年光景已过，Spark 成为了大大小小企业与研究机构的常用工具之一，依旧深受不少开发人员的喜爱。如果你是初入江湖且希望了解、学习 Spark 的“小虾米”，那么 InfoQ 与 FreeWheel 技术专家吴磊合作的专题系列文章——《深入浅出 Spark：原理详解与开发实践》一定适合你！本文系专题系列第一篇。
📷 💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要： 本篇文章着重介绍的是SAP公司最重要的产品时间线，主要包括R/1系统、R/2系统、R/3系统、MYSAP ERP(ECC)、S/4 HANA 。 🤟每日一言： 保护好
2.Spark之于Hadoop 更准确地说，Spark是一个计算框架，而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS，Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统，如Hbase、Hive等。 Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层，可融入Hadoop的生态系统，以弥补缺失MapReduce的不足。 Spark相比Hadoop MapReduce的优势[插图]如下。 （1）中间结果输出 基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结
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