2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
； 跨数据中心CBO：将集群负载、网络带宽等因子纳入代价估算，选择最优的跨数据中心执行计划，拆分子查询到不同DC的多个计算引擎执行； 最优计算引擎选择：支持对接多种不同类型的分布式计算引擎 (如Spark...：对比SuperSQL和Spark JDBC的99条SQL的平均时间，耗时短的更快； 性能提升：Spark JDBC的平均执行时间除以SuperSQL的平均执行时间，表示SuperSQL相比Spark基线查询响应时间降低的倍数...由于1GB的数据规模实在太小，每条query的执行时间都很短，将时间比值作为性能评价依据存在一定的局限性，因此在100GB的结果分析中中，这种现象将会被更加详细的分析。...100GB查询时间分析 耗时分布对比 上图展示了在103条TPC-DS查询中，SuperSQL和Spark JDBC查询时间的对比情况。...需要说明的是，在100GB Hive + PG的组别中，Spark JDBC有46组查询过程中抛出异常，没有返回结果，但是SuperSQL则不会出现类似的情况。
； 跨数据中心CBO：将集群负载、网络带宽等因子纳入代价估算，选择最优的跨数据中心执行计划，拆分子查询到不同DC的多个计算引擎执行； 最优计算引擎选择：支持对接多种不同类型的分布式计算引擎 (如Spark...和Spark JDBC的99条SQL的平均时间，耗时短的更快； 性能提升：Spark JDBC的平均执行时间除以SuperSQL的平均执行时间，表示SuperSQL相比Spark基线查询响应时间降低的倍数...由于1GB的数据规模实在太小，每条query的执行时间都很短，将时间比值作为性能评价依据存在一定的局限性，因此在100GB的结果分析中中，这种现象将会被更加详细的分析。 平均耗时对比 ?...100GB查询时间分析 耗时分布对比 ? 上图展示了在103条TPC-DS查询中，SuperSQL和Spark JDBC查询时间的对比情况。...需要说明的是，在100GB Hive + PG的组别中，Spark JDBC有46组查询过程中抛出异常，没有返回结果，但是SuperSQL则不会出现类似的情况。
; } } 在这个示例中，我们定义了一个名为 Weekday 的枚举，其中包括每个星期的日子。...enum 可以很好地表示对象的状态，因此它是实现状态模式的常见选择。在 C# 中，您可以使用 switch 语句来根据不同的 enum 值执行不同的操作。...该类中的核心方法是 GetEnumerations，它使用反射获取当前枚举类型中的所有字段，并将它们转换为枚举值。...在这个过程中，它还会检查字段的类型是否与枚举类型相同，并将值存储在一个字典中，以便以后可以快速地访问它们。...ToJson()); } } 看完上述的示例代码，智能枚举最明显的好处应该非常直观：就是代码行数增加了亿点点，而不是一点点！ 小结 好了，不扯太远了，今天我们就简单总结一下内容吧。
同时缩短SQL执行的时间（如小SQL使用Presto），和增强SQL执行的可靠性（如海量大SQL使用Spark）。...没有引入计算提效优化之前，SuperSQL默认的跨源计算引擎是Livy（Spark3），而单源SQL则是TDW Hive（THive）中的Spark 2.x。...由于Spark Yarn资源申请的开销，不少轻量级、访问较小TDW库表的用户SQL，执行时间较为缓慢，用户体验不好。...目前SuperSQL的决策树算法正在迭代优化中，一是因为Presto资源是共享的，避免作业饿死的情况，二是Presto对THive兼容性度还在不断提升中。...Presto vs THive 以下是通过Presto及THive执行的部分现网业务SQL的查询性能对比，Presto相比THive on Spark、THive on MR分别能有7倍、18倍的平均性能提升
该功能主要是在查询开始执行后，周期性的统计查询预计读取的数据量以及已完成的任务执行时间来预测查询整体的执行时间，对于预测超过阈值的查询提前进行取消，从而避免计算资源浪费，提升集群稳定性。...与 SparkSQL 相比，Presto 是一个常驻的 MPP 架构的 SQL 查询引擎，避免了 Spark Context 启动以及资源申请的开销，端到端延迟较低。...与 Hive/Spark Thrift Server 相比，Presto Coordinator 更加成熟，轻量，稳定，同时 Presto 基于全内存的 Shuffle 模型可以有效的降低查询延迟。...在这一场景下，不仅，QPS 大幅提高，同时还要求查询引擎能给出比较低的查询延迟。 为了应对这些挑战，我们做了一个比较重要的工作——在 Presto 中引入了物化视图。...在这个链路中，业务数据和日志数据经由 Spark/Flink Streaming 任务增量写入到 Hudi 表中，数据分析师可以直接查询这部分数据。目前，该链路可以做到分钟级别的数据延迟。
A 厂商 vs DLC A 厂商产品 Spark SQL 无法通过 SQL 编辑器提交，需要额外购买资源通过 client 提交，增加用户使用成本和学习成本。...DLC 支持 Presto 和 spark 引擎，根据使用场景选型，支持多种计费模式，节约用户成本。...6.8 高性能内核引擎，海量数据查询 DLC 持续为用户提供最新版本的内核引擎，当前已经支持 Spark 最新版本 3.2 ，该版本主要优化了查询分析的性能：如自适应查询执行，对正在执行的查询任务进行优化...在与友商 Spark 引擎下大数据量查询的性能对比中，体现出了明显的优势，友商在对比中扫描数据量比 DLC 多，耗时更久。...Presto和 Spark 独享引擎均支持按量计费和包年包月。 云原生数据湖为什么要选择 DLC？
为了保障数据查询服务的稳定与高效，该数仓不仅采用了Spark引擎，还部署了Presto集群，目的是能够根据用户提交的SQL的特点，智能选择最合适的查询引擎。...1.整体架构 ■ 经营数仓分析工具是自助的数据提取与数据分析服务平台，具备 SQL 查询、点选、数据聚合以及可视化等能力，可以通过 JDBC/HTTP 等方式承载用户 SQL 请求，数据平台调用 Spark...目前，腾讯广告经营数仓场景的 Presto 和 Spark 两种计算引擎接入 天穹DOP Cache，加速用户任务。 在日均查询量稳定的情况下，观察任务运行时间 P99 曲线，加速效果明显。...Spark 场景任务平均等待耗时和任务平均执行时间均下降 40%+。Presto 场景任务平均耗时下降 30%+。...此外，引入天穹 DOP Cache 后，底层存储节点的请求峰值整体下降 50%+，提升了底层存储系统的稳定性。 通过实施上述方案，腾讯广告业务数据仓库场景中SQL的平均执行时间有了显著下降。
在类 Unix 系统中，这是非常容易的! 有一个专门为此设计的程序名叫 GNU time。 使用 time 程序，我们可以轻松地测量 Linux 操作系统中命令或程序的总执行时间。...在 Linux 中查找一个命令或进程的执行时间 要测量一个命令或程序的执行时间，运行： $ /usr/bin/time -p ls 或者， $ time ls 输出样例： dir1 dir2 file1...中内建的关键字 一个是可执行文件，如 /usr/bin/time 由于 shell 关键字的优先级高于可执行文件，当你没有给出完整路径只运行 time 命令时，你运行的是 shell 内建的命令。...在大多数 shell 中如 BASH、ZSH、CSH、KSH、TCSH 等，内建的关键字 time 是可用的。 time 关键字的选项少于该可执行文件，你可以使用的唯一选项是 -p。...$ man time 想要了解有关 Bash 内建 time 关键字的更多信息，请运行： $ help time 总结 以上所述是小编给大家介绍的在 Linux 中查找一个命令或进程的执行时间，希望对大家有所帮助
这也是Presto性能比Hive快很多倍的决定性原因。 与Spark的比较： 目标：Presto强调查询，但Spark重点强调计算。 架构：Presto的体系结构与MPP SQL引擎非常相似。...这意味着仅针对SQL查询执行进行了高度优化，而Spark是一个通用执行框架，能够运行多个不同的工作负载，如ETL，机器学习等。 任务启动：Presto的查询没有太多开销。...数据处理：在spark中，数据需要在进入下一阶段之前完全处理。Presto是流水线式处理模式。只要一个page完成处理，就可以将其发送到下一个task（这种方法大大减少了各种查询的端到端响应时间）。...如果一个Query会 被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。...Impala官方宣传其计算速度是一大优点，在实际测试中我们也发现它的多表查询性能和presto差不多，但是单表查询方面却不如presto好。
计算层会根据不同场景，采用不同的计算引擎，其中Spark负责ETL、报表场景，Presto负责交互式查询场景，Hermes负责日志检索、用户画像场景，Doris负责数据湖查询分析，PowerFL负责安全数据计算...SuperSQL将SQL语法分为两大类即通用型（如SQL标准语法，以及常见的Spark、Hive、Flink等大数据查询语法）、独特型（自定义语法，不具有普适性），基于分类语法模板、语义扩展定义、配置文件生成多样的...SuperSQL默认使用通用Parser，其基于SQL标准语法，支持大部分通用大数据语法（如Spark、Hive语法），适用于大部分的大数据系统组件。...、Spark等）来执行，以提升用户体验（如响应时间快、可靠性高等）和资源利用率（CPU、内存等）。...宽表的每一条记录对应一条历史SuperSQL查询，包括查询签名、执行时间、引擎类型、结果状态、数据量、引擎shuffle数据等信息。
1、打开Git Bash，输入命令：ssh-keygen 2、提示‘输入保存密钥的文件(//.ssh/id_rsa):’，按回车 3、提示输入密码显示“输入密码(空密码)”。...5、SSH密钥已生成 6、找到生成的SSH文件：id_rsa_pub，打开后复制密钥到GitLab中的个人资料中 7、点击增加密钥，即成功增加SSH密钥 未经允许不得转载：肥猫博客 » 如何在...GitLab中的个人资料里增加SSH密钥
计算层会根据不同场景，采用不同的计算引擎，其中 Spark 负责 ETL、报表场景，Presto 负责交互式查询场景，Hermes 负责日志检索、用户画像场景，Doris 负责数据湖查询分析，PowerFL...SuperSQL 将 SQL 语法分为两大类即通用型（如 SQL 标准语法，以及常见的 Spark、Hive、Flink 等大数据查询语法）、独特型（自定义语法，不具有普适性），基于分类语法模板、语义扩展定义...SuperSQL 默认使用通用 Parser，其基于 SQL 标准语法，支持大部分通用大数据语法（如 Spark、Hive 语法），适用于大部分的大数据系统组件。...Presto、Spark 等）来执行，以提升用户体验（如响应时间快、可靠性高等）和资源利用率（CPU、内存等）。...宽表的每一条记录对应一条历史 SuperSQL 查询，包括查询签名、执行时间、引擎类型、结果状态、数据量、引擎 shuffle 数据等信息。 3.
项目背景 目前企业大多数的数据分析场景的解决方案底层都是围绕 Hadoop 大数据生态展开的，常见的如 HDFS + Hive + Spark + Presto + Kylin，在易果集团，我们初期也是采取这种思路...另外我们的查询目前主要以 Presto 为主，Presto 对接 Kudu 和 PostgreSQL 都是需要考虑兼容性的问题，而 TiDB 兼容 MySQL 协议，在应用初期可以直接使用 Presto-MySQL...进行统一查询，下一步再考虑专门开发 Presto-TiDB。...TiDB-ansible 中也带有 TiSpark 的配置，由于我们已经拥有了 Spark 集群，所以直接在现有的 Spark 集群中集成了 TiSpark。...在 TiSpark 的使用过程中，我们发现 TiSpark 的查询结果在百万级时，执行时间都非常稳定，而 TiDB 的查询时间则会随着数据量的增长而增长（经过与 TiDB 官方沟通，这个情况主要是因为没有比较好的索引进行数据筛选
本文的主要重点是描述我们如何改进Presto的架构，以应对这些挑战，从以下三个方面说明。首先，延迟和效率。随着数据量的增加，相同查询的扫描成本增加，导致等待变长。...由于集群中机器的RPC连接数量不能无限增加，添加更多机器到集群中会达到一个极限。此外，使用更多机器本质上增加了单个机器故障的可能性。...提供了各种哈希策略，如简单模块哈希或一致性哈希。相同的逻辑也适用于查询路由。由于Presto在全球范围内部署在多个数据中心，路由器将重定向查询到具有缓存数据的集群，并采取热点预防措施作为备选方案。...要启动Presto on Spark查询，Spark首先在其进程中作为库启动简化的Presto协调器，以解析和优化查询。...如果容器崩溃，Spark集群管理器将自动重试RDD线程。请注意，原始的Presto服务，如协调器和工作器，都作为库提供。这些库不相互通信，也不管理内存、线程或网络。
用户可以对开启了事务的Hive表进行insert，update和delete，并通过Apache Spark或Presto进行查询。...通过上表，你可以发现如果要支持所有的特性，对Hive的改动会最小，具体来说只需要： 增加Presto和Spark对Hive ACID的读/写支持； 增加Hive ACID支持Parquet文件格式的更新...3.4 Spark实现 如之前提到的，我们正在开发使用Spark读取Hive ACID事务表功能，并将这块功能开源，我们想选择一种易于开源的设计方法。...事务 - Presto拥有自己的事务管理，我们扩展了该事务管理，以便为Presto事务中的每个查询设置Hive事务。...多个Hive事务（一次仅一个活动的）可以成为Presto事务的一部分。它们在查询开始时打开，并在查询结束时关闭；Hive事务中的任何失败都会使整个Presto事务失败。
在查询方面，CarbonData支持Spark、Hive、Flink、TensorFlow、pyTorch和Presto。...分布式索引服务器可以与查询引擎（如spark, presto）一起启动，以避免跨运行重新加载索引，并实现更快和可扩展的查找。 Delta【开源】 ?...与Spark的深度集成可能是最好的特性，事实上，它是唯一一个具有Spark SQL特定命令（例如：MERGE），它还引入了有用的DML，如直接在Spark中更新WHERE或DELETE WHERE。...Delta Lake不支持真正的数据血缘关系（即跟踪数据何时以及如何在Delta Lake中复制数据的能力），但是有审计和版本控制（在元数据中存储旧模式）。...CarbonData是市场上最早的产品，由于物化视图、二级索引等先进的索引，它具有一定的竞争优势，并被集成到各种流/AI引擎中，如Flink、TensorFlow，以及Spark、Presto和Hive
Presto 接入了查询路由 Gateway，Gateway会智能选择合适的引擎，用户查询优先请求Presto，如果查询失败，会使用Spark查询，如果依然失败，最后会请求Hive。...在Gateway层，我们做了一些优化来区分大查询、中查询及小查询，对于查询时间小于3分钟的，我们即认为适合Presto查询，比如通过HBO（基于历史的统计信息）及JOIN数量来区分查询大小，架构图见：...我们有Spark兜底，ETL功能依赖Spark、Hive 4....同时，因为使用Gateway，即使SQL查询出错，SQL也会转发到Spark及Hive上，所以我们没有使用Presto的Spill to Disk功能。...而在技术选型时，我们没有在Presto上层，即没有在Gateway这层做SQL兼容，主要是因为开发量较大，且UDF相关的开发和转换成本太高，另外就是需要多做一次SQL解析，查询性能会受到影响，同时增加了
Spark SQL在整个Spark体系中的位置如下： Spark SQL对熟悉Spark的同学来说，很容易理解并上手使用：相比于Spark RDD API，Spark SQL包含了对结构化数据和在其上运算的更多信息...Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。...Presto和Spark SQL有很大的相似性，这是它区别于Hive的最根本的区别。...在MPP结构中增加节点就可以线性提供系统的存储容量和处理能力 较好的并发支持及高可用性支持除了提供硬件级的Raid技术外，还提供数据库层Mirror机制保护，提供Master/Stand by机制进行主节点容错...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Impala、Presto、Greenplum等都在此列。当规模继续扩大到上百亿以上时，则会选择批处理引擎，如Hive、Spark来进行数据处理。 今天分享的Impala就是针对分析型数仓的查询引擎。...前段时间我们对Impala、presto和spark3.0进行了对比测试。测试用例选择tpcds，并行节点8个。 ?...总的来说，Impala相比Presto有明显的优势，相比Spark 3.0也有一定的优势。...通过这种方式，提供了更健壮的查询服务模式。 4. 支持更多存储后端 对于后端存储的支持，网易团队增加了对iceberg表的创建和查询的支持。已经在云音乐业务上使用，并且贡献给了Impala社区。 ?...云音乐A/B测试早期使用Spark按照小时粒度，完成从ODS到DWD层的数据清洗工作，之后生成用户分流表和指标统计表，再使用Spark关联这两张表的结果写入到Kudu中，最后使用Impala对接数据，供用户查询
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