1 Overview 参考文章: https://medium.com/@0x0ece/a-quick-demo-of-apache-beam-with-docker-da98b99a502a Apache...Apache Beam 是统一的批/流数据处理的编程模型。本文主要是参考官方文档，用 Docker 来快速跑起来一个用 Beam 来构建的 Flink 程序来处理数据的 Demo。...base 中的 Dockerfile 是 Ubuntu 的基础镜像，这里就不分析了。剩下的逐一分析一下，分析写在里 Dockerfile 里。...bin # 将 Flink 的一些配置放入镜像中 ADD conf/flink-conf.yaml /usr/local/flink/conf/ ADD config-flink.sh /usr/local...flink # 下载 beam-starter，可以先理解为一个预先写好的基于 Beam 的 Flink 作业 RUN curl -L https://github.com/ecesena/beam-starter
Index FlumeJava／Millwheel／Dataflow Model的三篇论文 Apache Beam的诞生 Apache Beam的编程模式 ?...Apache Beam的诞生 上面说了那么多，感觉好像和Apache Beam一点关系都没有，但其实不然。...Apache Beam的编程模式 在了解Beam的编程模式前，我们先看看beam的生态圈： ?...Beam SDK中有各种转换操作可以解决。比如，我们需要统计一篇文章中单词出现的次数，我们需要利用Transform操作将文章转换成以单词为Key，出现次数为Value的集合。...References 百度百科 蔡元楠-《大规模数据处理实战》22-23 小节 —— 极客时间
在使用Apache Flink对数据进行处理时候，通常需要设置并行度。并行度是Apache Flink中一个非常重要的概念。...如何设置并行度 Apache Flink支持在不同的级别设置并行度。配置文件、env级别、算子级别。...配置文件默认 在我们提交一个Job的时候如果没有考虑并行度的话，那么Flink会使用默认配置文件中的并行度。我们可以通过命令查看Flink配置文件的并行度。...例如在算子中设置的策略会覆盖配置文件中的parallelism。...并行度设置的数量 Apache Flink的并行度设置并不是说越大越好、数据处理的效率就越高。而是需要设置合理的并行度。那么何谓合理呢？
Apache Beam 是什么？ Beam 是一个分布式数据处理框架，谷歌在今年初贡献出来的，是谷歌在大数据处理开源领域的又一个巨大贡献。 数据处理框架已经很多了，怎么又来一个，Beam有什么优势？...Beam的解决思路 1）定义一套统一的编程规范 Beam有一套自己的模型和API，支持多种开发语言。 开发人员选择自己喜欢的语言，按照Beam的规范实现数据处理逻辑。...SparkRunner.class); Pipeline p = Pipeline.create(options); 读取数据，得到一个集合 PCollection p.apply(TextIO.Read.from("gs://apache-beam-samples...Beam 的出发点很好，可以一次编码，多引擎平滑迁移，但他的目标有点大，想做成大数据处理的标准，有点难度，希望能 Beam 能顺利发展起来，值得关注。...项目地址 http://beam.apache.org
假设需要生成的句子的最大长度为，beam size为 ，则最坏情况下，我们需要执行次前向解码。如何利用CUDA的并行计算能力更加高效地实现该过程呢？...= vocab['']] # 输出已经遇到eos的句子的beam id(即seqs中的句子索引) complete_inds = list(set(range(...size = k, 此时每个时间步可以将次的前向计算合成为一次并行的前向计算，更加高效地利用GPU进行beam search。...如上图所示，我们可以通过token在当前矩阵的id(记为beam_token_id)和如下计算得到beam_id以及token_id(在未展开的矩阵中的token_id)。...从而将新的单词索引加入到输出序列中，同时更新log_prob向量。 参考Transformers我们可以得到多个句子的beam search实现方式。
外部数据库mysql指标正常 4.查看checkpoint情况，几十毫秒完成 5.topic 生产消费速度，震惊~ 生产速度double了 至此可以确认消费能力不足导致，那就使用增加资源大法，调大任务并行度...，看似一起都非常完美， 一顿操作调大并行度，重启任务，wath ?...看到这里，已经发现问题的根源，缓存数据状态使用的是operator-list 类型，改变任务并行度，会导致list数据被重新分配到不同的task中，对于延时的数据很有可能就会出现在不同的task出现属于同一个...解决方案： 1.首先并行度不做改变，在initializeState 方法中，将获取的状态数据直接刷写到mysql中 2.延时数据在写入到缓存时，做一次窗口分配、合并操作，保证延时缓存中的数据key+windowTime...是唯一的 3.最后重新调整任务并行度 至此bug解决完成，做事还是不能太嚣张啊~ 回顾一下任务并行度改变对状态产生的影响： 1.对于keyed state ， flink 在状态恢复的时候会按照key
什么让拓扑运行 Storm 区分以下 3 个主要的实体，用来运行 Storm 集群中拓扑: Worker 进程 Executors 线程 Tasks 这是一个简单的例子, 以说明他们之间的关系 ?...Task 执行实际的数据处理 - 在你代码中实现的 spout 或 bolt 在集群上执行尽可能多的 Task。...配置拓扑的并行度 请注意，在 Storm 的术语中, parallelism 专门用来描述所谓的 parallelism hint，表示一个组件的 Executor 的初始化数量。...Storm 还提供了额外的配置来设置拓扑的并行度: TOPOLOGY_MAX_TASK_PARALLELISM: 此参数设置单个组件 Executor 数量的上限。...如何改变正在运行中的拓扑的并行度 Storm 的一个很好的特性是可以增加或减少 Worker 进程 或 Executor 的数量，不需要重新启动集群拓扑。这样的行为称之为 rebalance。
mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定，而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个...2、FileInputFormat中默认的切片机制： a) 简单地按照文件的内容长度进行切片 b) 切片大小，默认等于hdfs的block大小 c) 切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片...选择并发数的影响因素： 1、运算节点的硬件配置 2、运算任务的类型：CPU密集型还是IO密集型 3、运算任务的数据量 3、hadoop2.6.4源码解析 org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter...类 //得到job的map任务的并行数量 private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext job,...blkLocations[blkIndex].getCachedHosts())); bytesRemaining -= splitSize; } map并行度
图1 Apache Beam架构图 需要注意的是，虽然Apache Beam社区非常希望所有的Beam执行引擎都能够支持Beam SDK定义的功能全集，但在实际实现中可能并不一定。...目前Google DataFlow Cloud是对Beam SDK功能集支持最全面的执行引擎，在开源执行引擎中，支持最全面的则是Apache Flink。...对于用户分数任务，“WWWH”四维度分析结果如下： ?...每小时团队分数 按照小时统计每个团队的分数，获得最高分数的团队可能获得奖励，这个分析任务增加了对窗口的要求，不过我们依然可以通过一个批处理任务实现，该任务的“WWWH”四维度分析如下： ?...的兼容度也越来越高。
在这一设计下，指令发射结构时固定的，而且所有的冒险可以由编译器事先检测并处理，这很大程度可以降低硬件实现的复杂度。在Simple TPU中借鉴了VLIW的思想进行设计，如下所示(示意图) ?.../卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。...256并行度进行计算，指令调度；第4-6层循环按向量处理器的设计思路进行设计，通过一条指令完成三层循环的计算。...中一条指令可以完成大量数据的计算，提高了数据并行度。...这些数据会并行的进入到计算阵列中完成计算（可以认为是多条车道）。由于SimpleTPU中数据的读取延时是固定的（指从SRAM），因此向量化的设计较一般处理器还更为简单。
前言：这是在算子链的博客基础上写的，想要看到一些作业流程，可以去flink之算子链的那篇博客理清作业的并行度的关系。...1）任务槽（Task Slots）Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。...在这种场景下，总共需要的slot数量，就是各个slot共享组最大并行度的总和。二、任务槽和并行度的关系任务槽和并行度都跟程序的并行执行有关，但两者是完全不同的概念。...举例说明：假设一共有3个TaskManager，每一个TaskManager中的slot数量设置为3个，那么一共有9个task slot，表示集群最多能并行执行9个同一算子的子任务（同一算子在slot充足的情况下会分配给不同的...通过这个例子也可以明确地看到，整个流处理程序的并行度，就应该是所有算子并行度中最大的那个，这代表了运行程序需要的slot数量。
， Supervisor节点运行过程中，通过supervisor.slots.ports参数配置启动的workers,由于storm集群在运行的过程中采用的是多进程方式，这个进程实际上就是workers...根据文档描述，上述代码最终的并行度计算为5 ?...可以推导出如下公式： 并行度 = sum(实际的executers总数)/workers总数 为什么要用实际的executers总数 而不是 parallelism 之和呢？...对于storm并行度及配置参数的影响，可以参考这篇文章： https://www.cnblogs.com/quchunhui/p/8271349.html ?...4.如果不设置executer的数量，只通过设置task的数量，并不能提高并发度，反而会造成大量的任务串行，降低效率。
背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...适合用于大规模运算的场景。从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...2、以前的计算机是单核的，现代的计算机Cpu都是多核的，服务器甚至都是多Cpu的，并行计算可以充分利用硬件的性能。 3....Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。
前言 由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。...a Beam Search的应用场景 单隐层的神经网络被认为能够拟合所有的函数，所以在理论上我们的模型可以使得在训练样本上的损失为0，但这往往不是我们想要的，我们希望我们训练好的模型能够更好的预测未知的数据...比如我们比较熟悉的使用神经网络训练语言模型的任务中，语言模型中测试的标准就是给定目标句子上的perplexity（复杂度）值，perplexity值越小说明我们训练的语言模型越好，在机器翻译的应用中，真实应用的测试步骤和语言模型的测试步骤有所不同...自动生成翻译句子的步骤就是在解码的过程中，每一步预测的单词中概率最大的单词被选为这一步的输出，并复制到下一步的输入中，最终的输出序列就是我们最终的翻译结果。 ?...最大的target sequence也就是 ? 序列，其中 ? 属于target sequence词汇表 ? 中的任意词项。然后人工方式对输出的 ? 序列翻译的质量进行评估。
首先，PCollection的全称是 Parallel Collection（并行集合），顾名思义那就是可并行计算的数据集，与先前的RDD很相似（BigData |述说Apache Spark），它是一层数据抽象...Beam要求Pipeline中的每个PCollection都要有Coder，大多数情况下Beam SDK会根据PCollection元素类型或者生成它的Transform来自动推断PCollection...因为Coder会在数据处理过程中，告诉Beam如何把数据类型进行序列化和逆序列化，以方便在网络上传输。...References 百度百科 蔡元楠-《大规模数据处理实战》24 小节 —— 极客时间 Apache Beam编程指南 https://blog.csdn.net/ffjl1985/article/details.../78055152 一文读懂2017年1月刚开源的Apache Beam http://www.sohu.com/a/132380904_465944 Apache Beam 快速入门（Python 版
AJAX的串行 串行特点：只有上一个请求成功，才能执行第下一个，串行中，上一个请求的数据会做下一次请求的依赖。...需求 希望得到日门的语文成绩全世界排名，首先第一次请求获得到他的个人基本信息，然后第二次请求，获得他的全部分数列表，最后的第三次请求，获取到日门的语文成绩排名。...AJAX的并行 并行特点：多个请求可以同时发送，但是需要等到所有请求都成功才会做一件事。多个请求之间没有相互依赖。...math, success: result => { mathpaiming = result count++ flag() } }) 以上就是AJAX的并行...通过对于AJAX串行和并行的示例，我们发现，串行导致的回调地狱，并行时设置的计数器，其实是不方便的，但是这串行和并行的设计思路和模式是对实际项目处理复杂逻辑有很大的帮助的，因此引入了Promise的设计模式
Spark 和开发中的 Apache Flink 的支持。到今天它已经有5个官方支持的引擎，除了上述三个，还有 Beam Model 和 Apache Apex。...下面是在成熟度模型评估中 Apache Beam 的一些统计数据： 代码库的约22个大模块中，至少有10个模块是社区从零开发的，这些模块的开发很少或几乎没有得到来自谷歌的贡献。...这是我对创建 Apache Beam 感到非常兴奋的主要原因，是我为自己在这段旅程中做出了一些小小的贡献感到自豪的原因，以及我对社区为实现这个项目投入的所有工作感到非常感激的原因。”...它采用参数服务器架构，解决了上一代框架的扩展性问题，支持数据并行及模型并行的计算模式，能支持十亿级别维度的模型训练。...打开平台有许多好处： Apache Beam 支持的程序越多，作为平台就越有吸引力 Apache Beam的用户越多，希望在Google Cloud Platform上运行Apache Beam的用户就越多
Apache Beam是一个统一的编程模型，用于构建可移植的批处理和流处理数据管道。...Apache Beam概述 Beam的核心概念包括PTransform（转换）、PCollection（数据集）和Pipeline（工作流程）。...在Go中，这些概念的实现如下： import "github.com/apache/beam/sdkgo/pkg/beam" func main() { pipeline := beam.NewPipeline...生态不成熟：Go SDK的第三方库和社区支持相对较少，可能需要自行实现特定的转换和连接器。 性能优化：Go SDK的性能可能不如Java和Python版本，尤其是在大规模并行计算时。 4....理解并熟练使用Beam模型，可以编写出可移植的分布式计算程序。在实践中，要注意类型匹配、窗口配置和错误处理，同时关注Go SDK的更新和社区发展，以便更好地利用这一工具。
如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。...在master上，在事务进入prepare阶段之前，全局计数器的当前值会被储存在事务中。这个值称为此事务的commit-parent。...在master上，commit-parent会在事务的开头被储存在binlog中。 在slave上，如果两个事务有同一个commit-parent，他们就可以并行被执行。...由上分析，新模式Lock-Based Scheme机制的并发度比旧模式Commit-Parent-Based Scheme的并发度要好。...，可以发现，如果sequence_number - last_committed的差值越大，并发度会越高。
数据库的并行度使用需要很谨慎，很容易造成数据库运行缓慢以及严重的等待。...比较常见的由于 并行度 设置错误导致的等待事件： PX Deq Credit: send blkd PX Deq Credit: need buffer 错误的并行度设置往往可能是由于在创建索引或者重建索引时开启并行度创建...： alter index noparallel; 当我们遇到这样的等待事件很严重时，可以使用下方脚本快速查看是否存在不正确的并行度设置！...Value from v$parameter where name in ('parallel_threads_per_cpu' , 'cpu_count' ); 该 SQL 检查当前数据库中所有用户中存在不同并行度的...该 SQL 检查当前数据库中所有用户中存在不同并行度的 索引： set pagesize1000 Rem How many indexes a user have with different DOPs
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