--user-data-dir="C:\chrome_new" 如果想再建一个独立的 chrome，创建一个新的文件夹并指向它就好了。...如果想新的 chrome 可以加载原来的一些配置信息，可以把原来的配置信息找到放到新的独立空间对应的位置，比如加载某些插件。
newCompactorMetrics：创建并返回一个新的CompactorMetrics实例。 NewLeveledCompactor：创建并返回一个新的LeveledCompactor实例。...StartTime：获取TSDB实例的起始时间。 Dir：获取TSDB实例的存储目录。 run：运行TSDB实例。 Appender：用于向TSDB追加数据。 ApplyConfig：应用配置更改。...reload：重新加载TSDB实例。 reloadBlocks：重新加载块。 openBlocks：打开块。 DefaultBlocksToDelete：获取默认的删除块函数。...预分配空间有助于提高写入性能，并减少文件系统碎片。该变量为一个常量，具体数值可以根据需求进行调整。...multiError结构体：该结构体用于存储多个错误，它包含一个错误切片并实现了error接口。这个结构体的作用是在多个错误出现时，能够将它们聚合成一个错误。
下面的截图展示了确切的数值： 平均每个实例大约有 500 万个时间序列，但实际上，我们的实例有的非常小，有的非常大，最大的实例每个存储了大约 3000 万个时间序列。...非常简单，我们所需要做的就是添加标签并指定它们的名称。之后，我们还需要在增加计数时额外传递标签值信息（要与指定标签名称的顺序一致）。 为此，让我们调整下示例代码。...如果我们尝试追加一个时间戳晚于当前 Head Chunk 最大允许时间的样本，那么 TSDB 将创建一个新的 Head Chunk，并根据追加速率为其计算一个新的最大时间。...第 4 步：内存映射旧样本块 在经过几个小时的运行和指标收集后，我们的时间序列中可能会出现多个样本块： 一个“Head Chunk”—— 最多只能包含最后两个小时的时间槽。...过去，我们遇到了很多 Prometheus 实例过载的问题，并开发了许多工具来帮助我们处理这些问题，包括自定义补丁。
下面分享我认识的一位大佬华中科技大学985硕，图森未来暑期实习一面。...返回最小损失 6、给定一个数组arr，和一个长度k，我们可以将数组分隔为多个长度最大为k的子数组，在完成分隔后，子数组内所有值都会变为子数组中元素的最大值。...如果需要调整复制设置，可以在从库上执行相应的SQL命令。 通过以上步骤，你可以实现MySQL的主从复制并解决分布式环境中的数据同步问题。如有需要，可以添加更多的从库或调整复制设置以适应你的需求。...Redis记录服务器接收到的所有写操作命令到一个追加日志文件（append only file）中。在Redis启动时，会通过载入这个追加日志文件来重建数据集。...AOF持久化的默认配置是每秒写一次追加日志文件，或者当接收到新的写命令时也会立即追加到日志文件。当然这个是可以配置的。
通常来说可以通过数据库来恢复这些数据, 但这会给数据库带来非常大的读压力, 并且这个过程会非常缓慢, 并导致程序响应慢, 因此 Redis 提供了把内存数据持久化到硬盘, 并通过备份文件来恢复数据的功能...包含两个命令: save: 阻塞 Redis 进程, 并进行 RDB 持久化, 直到其完成为止, 对于内存占用大的实例会造成长时间阻塞. bgsave: background save, 让 Redis...工作流程 AOF的工作原理可以概括为几个步骤：命令追加（append）、文件写入与同步（fsync）、文件重写（rewrite）、重启加载（load）. 1 追加命令 append 当 AOF 持久化功能开启时...然后, bgrewriteaof 子进程逐一把拷贝的数据写成操作, 并记入重写日志, 因此在重写过程中, 只有当 fork 操作发生时会阻塞主线程. 4 重启并加载 load Redis启动后通过loadDataFromDisk...发生这种情况时, Redis会按照配置项aof-load-truncated 的值来进行不同的操作： yes：尽可能多的加载数据, 并以日志的方式通知用户； no：以系统错误的方式产生崩溃, 并禁止重启
接着具体解说下这两种持久化： 如果的内存中的数据量非常大的时候，rdb持久化的临时文件就会非常大，几乎是原文件的1倍，性能有所降低。...而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。...redis的主从复制功能非常强大，一个master可以拥有多个slave，而一个slave又可以拥有多个slave，如此下去，形成了强大的多级服务器集群架构。...考虑到性能问题，需要对redis持久化做些调整，调整如下： 1）主库不开启AOF持久化，并关闭save快照功能（即注释默认的三个save设置），只在每晚12点定时手动做一次bgsave快照，并将快照文件转移到异地...从库备份AOF并bgrewriteaof脚本（redis_backup.sh ：对单个实例） #!
/ ETL 即 Extract-Transform-Load，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。...美图业务繁多、用户基数大、数据量庞大，除此之外业务方希望数据采集后就能快速地查询到数据。 2.灵活配置、满足多种数据格式。...这样我们可以做到在同一个 map 内对多个文件进行写入追加。 检测数据消费完整性 (Commit) ?...如图 9 所示是第三种重跑方式的整体流程，ETL 是按照小时调度的，首先将数据按小时写到临时目录中，如果消费失败会告警通知并重跑消费当前小时。...如果某个 topic kafkaEvent 需要处理的数据过大，评估在合理时间范围单个 mapper 能消费的最大的条数，再将 kafkaEvent 水平拆分成多个子 kafkaEvent，并分配到各个
AOF的工作流程操作：命令写入 （append）、文件同步（sync）、文件重写（rewrite）、重启加载 （load）。 图片 （1）所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。...（3）加载AOF/RDB文件成功后，Redis启动成功。 （4）AOF/RDB文件存在错误时，Redis启动失败并打印错误信息。...RDB和AOF的优缺点 RDB优点 RDB 是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点的数据集,非常适用于数据集的备份,比如你可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,...与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB 方式会更快一些。...而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
在多个行业的数据架构案例中都有 Elasticsearch 的广泛应用。...Postgres到Elasticsearch复制的使用案例通过CDC或查询复制从Postgres到Elasticsearch复制的一些常见用例包括：大容量数据的高效搜索：Elasticsearch的主要用途是作为一个搜索引擎...从全文和加权搜索，甚至到使用内置的NLP模型进行复杂的语义搜索，Elasticsearch都非常灵活且可调整。它常用于摄取和索引大量的日志，甚至作为搜索大型网站和内部知识库的支持引擎。...我们已经看到在几个小时内移动了几个太字节的数据，而不是几天。...加入我们的 Slack 并打个招呼！
# 以下设置会让 redis 在满足60秒内至少有1000个数据被改动，这一条件被满足时，自动保存一次数据集 save 60 1000 可以设置多个规则，满足任意规则都会触发保存机制。...每次执行命令都会将所有 redis 内存数据快照到一个新的 rdb 文件，并覆盖原有的 rdb 快照文件。...当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis用新的RDB文件替换原来的RDB文件，并删除旧的RDB文件。...通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相对 RDB 来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很长的时间。...这样在 Redis 重启的时候，可以先加载 RDB 内容，然后在增量重放 AOF 日志，大幅度提升效率。
比如每6小时执行bgsave备份，并把RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中（如hdfs），用于灾难恢复。•Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。...4）当Redis服务器重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。...加载AOF时，当遇到此问题时会忽略并继续启动，同时打印如下警告日志： # !!! Warning: short read while loading the AOF file !!! # !!!...如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程执行重写工作。 3. 内存 内存消耗优化： 1）同CPU优化一样，如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程在工作。...d）对于单机配置多个Redis实例的情况，可以配置不同实例分盘存储AOF文件，分摊硬盘写入压力。
项目背景 前些日子，我所在的Team接到了一个“大活儿”，为我们公司某个服务（出于保密的原因，这里不能直说）做数据可视化及数据分析平台。...EggJS可以通过启动时注入环境变量来加载不同的配置文件，并且挂在到context上，应用代码根本不用关心环境的差异，多环境问题轻松解决。...多了异常监控sentry 系统稳定性需要关注的几点： 多实例+多进程：一个进程”倒下”了，立即拉起一个新的进程并关闭异常进程，保证一直有健康正常的进程来响应前端请求。...这个页面查询数据的特点： 聚合是按照时间维度（小时、天） 查询有多个指标 所以最后的解决方案是，对各个业务线在小时和天两个级别将上面的所有指标数据提前计算出来，并落到clickhouse上，所以此页面的计算会是在中间表上进行查询...但是我系统中还很多不完美的地方： 虽然通过追加中间表来提高了查询速度，但是精细筛选条件下的数据查询依然很慢，原因是中间表是在没有筛选条件下进行聚合在落库的。
例如，你可能想要每小时归档最近24小时的RDB文件，每天保存近30天的RDB快照。这允许你很容易的恢复不同版本的数据集以容灾。...父进程实例不需要执行像磁盘IO这样的操作。 4）RDB在重启保存了大数据集的实例时比AOF要快。 RDB的缺点 1）当你需要在Redis停止工作(例如停电)时最小化数据丢失，RDB可能不太好。...你可以配置不同的保存点(save point)来保存RDB文件(例如，至少5分钟和对数据集100次写之后，但是你可以有多个保存点)。...AOF也需要fork()，但是你可以调整多久频率重写日志而不会有损(trade-off)持久性(durability)。...重写是绝对安全的，因为Redis继续往旧的文件中追加，使用创建当前数据集所需的最小操作集合来创建一个全新的文件，一旦第二个文件创建完毕，Redis就会切换这两个文件，并开始往新文件追加。
主要的节点包括（PS: Druid 的所有功能都在同一个软件包中，通过不同的命令启动）： Coordinator 节点：负责集群 Segment 的管理和发布，并确保 Segment 在 Historical...，一个MiddleManager可以运行多个 Peon 实例 Broker 节点：负责从客户端接收查询请求，并将查询请求转发给 Historical 节点和 MiddleManager 节点。...然后为每个 DataSource 配置加载 Rule : rule1: 加载最近30天的1份 Segment 到 "hot" 分组； rule2: 加载最近180天的1份 Segment 到 "_default_tier...我们已经进行了一些优化和调整，首先调整 warmingPeriod 参数，整点前启动 Druid 的 Index 任务；对于一些 TPS 低，但是 QPS 很高的 DataSource ，调大 SegmentGranularity...5.4 历史数据自动 Rull-Up 现在大部分 DataSource 的 Segment 粒度( SegmentGranularity )都是小时级的，存储在 HDFS 上就是每小时一个Segment
/configure --prefix=/usr/local/memcached make && sudo make install # 启动并使用 memcached cd /usr/local/memcached...存储命令 append 命令用于向已存在的 key 的 value 后面追加数据。 存储命令 prepend 向已存在 key 的value 的千面追加数据。...最大连接数限制：内部基于事件机制（类似于 JAVA NIO）所以这个限制和 nio 类似，只要内存、操作系统参数进行调整，轻松几十万。...建议 memcached 实例独占服务器，而不是混用。 建议每个 memcached 实例内存大小都是一致的，如果不一致则需要进行权重调整。...Memcached 应用场景 ---- 数据查询缓存：将数据库中的数据加载到 memcached，提供程序的访问速度。
父进程实例不需要执行像磁盘IO这样的操作。 4）RDB在重启保存了大数据集的实例时比AOF要快。 RDB持久化缺点 1）当你需要在Redis停止工作(例如停电)时最小化数据丢失，RDB可能不太好。...你可以配置不同的保存点(save point)来保存RDB文件(例如，至少5分钟和对数据集100次写之后，但是你可以有多个保存点)。...如果数据集很大的话，fork()比较耗时，结果就是，当数据集非常大并且CPU性能不够强大的话，Redis会停止服务客户端几毫秒甚至一秒。...AOF也需要fork()，但是你可以调整多久频率重写日志而不会有损(trade-off)持久性(durability)。...重写是绝对安全的，因为Redis继续往旧的文件中追加，使用创建当前数据集所需的最小操作集合来创建一个全新的文件，一旦第二个文件创建完毕，Redis就会切换这两个文件，并开始往新文件追加。
都比较轻松； 易于调整 Kylin 在页面拖拽即可调整分析的维度和度量，无需开发； 节约成本 实测下来节省了 50% 的计算资源。...此外 Kylin 还大幅降低需求变更的难度，原先增加一个维度/度量，需要改多个脚本，几天的开发量；现在只需在页面上调整，做一下测试，然后重新构建一下即可，小时内即可完成。...因为 Kylin 专用 HBase 集群没有写入，而是通过 Bulkload 加载，故可针对读进行优化。...后续希望能够分析现有的 Hive 查询，自动发现内聚度高的表，构建 Cube 并代替掉原有的查询； 2. 集群化 当前每个业务一个实例，稍微有一些大查询就会引起性能波动。...若给每个业务部署多个实例，则平时利用率又非常低。通过集群化部署的模式，每个用户都能用到全部的实例，稳定性会大幅提升； 3. 平台化 平台化也会继续深入，降低业务构建 Cube 的代价。
20.04CUDA 12.2Python 3.10.16requirements.txt我的软硬件配置（我的个人电脑GPU只有500M显存，所以使用了云主机）：ModelScope 免费提供的阿里云PAI-DSW实例...）获取代码# 从 github 下载代码并进入项目目录git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.gitcd minimind# 创建虚拟环境并激活.../dataset总共下载了 20 多 G 的数据，都是 jsonl 格式：预训练预训练需要执行一个 python 文件：python train_pretrain.py预训练过程其实是有一些参数可以调整的...下面我们使用 python eval_model.py 来比较两个模型的表现，eval_model.py 这个文件接收两个参数：--load 参数，用来指示加载我们自己训练的模型（在 out 目录），还是加载从...如果你也对此感兴趣，或者有学习大模型的建议，欢迎指点和交流！
完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...以下脚本用于加载原始数据集，并将日期时间信息解析为 Pandas DataFrame 索引。「No」列被删除，每列被指定更加清晰的名称。最后，将 NA 值替换为「0」值，并删除前一天的数据。 ?...下面的代码加载了「pollution.csv」文件，并且为每个参数（除用于分类的风速以外）绘制了单独的子图。 ? 运行上例创建一个具有 7 个子图的大图，显示每个变量 5 年中的数据。 ?...运行此示例输出训练数据的维度，并通过测试约 9K 小时的数据对输入和输出集合进行训练，约 35K 小时的数据进行测试。 ? 我们现在可以定义和拟合 LSTM 模型了。...我们将预测与测试数据集相结合，并调整测试数据集的规模。我们还用预期的污染指数来调整测试数据集的规模。 通过初始预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数。
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