全局二级索引 – 查询无法准确的定位数据位于哪个节点。 由于全局二级索引的同步依赖于事务，因此 分布式事务 是所有分布式数据库产品都需要解决的核心问题。...使用 DRDS 柔性事务 开启 DRDS 柔性事务只需要一行代码： SET drds_transaction_policy = 'flexible'; SHOW VARIABLES LIKE 'drds_transaction_policy...相比 TCC 或消息事务, DRDS 不需要业务编写补偿操作的回滚语句。DRDS 会根据事务中 SQL 语句的语义，自动生成相应的补偿操作。...使用 DRDS XA 事务 新版本 DRDS 也支持 XA 事务，在柔性事务的基础上提供了强一致能力。...在默认配置下，DRDS 将提供标准的事务 ACID 保证，以及高于业界水准的性能；而应用只需要付出较少的代价，就可以适配 DRDS 的特性，获得更高的水平扩展能力和性能保证。
异构索引表的作用如果《面试官：分库分表有什么好的方案？》说的是分库分表的方法和策略，那么本文所探讨的“异构索引表”，则是在实施分库分表过程中一个非常巧妙的设计，可以有效的解决分库分表的查询问题。...解决分库分表的查询问题本文重点：“异构索引表”是可以解决这个问题的。引入异构索引表简单来说，“异构索引表”是一个拿空间换时间的设计。...引入“异构索引表”后，因为同一个uid经过哈希取模运算后得到的结果是一致的，所以，该uid所有的订单id也一定会被分布到同一张user_order表中。...异构索引表解决不了的场景“异构索引表”只适合简单的分库分表查询场景，如果存在复杂的查询场景，还是需要借助搜索引擎来实现。...总结异构索引表作为一种巧妙的设计，避免了分库分表查询存在的两个问题：全库扫描和不必要的计算资源消耗。但是，异构索引表并不适用所有场景，对于复杂的查询场景可能需要结合其他技术或策略来解决问题。
需求 Hadoop 从 2.4 后开始支持异构存储，异构存储是为了解决爆炸式的存储容量增长以及计算能力增长所带来的数据存储需求，一份数据热数据在经历计算产生出新的数据，那么原始数据有可能变为冷数据，随着数据不断增长差异化存储变的非常迫切
这就是我今天要和大家讨论的数据异构，将数据进行异地异构存储，比如说需要整合多张表数据构成一条记录然后异地存储。 我们先来看下第一种方案，就是双写，业务代码在对数据库操作时同步缓存。...那有没有更好的方案完成数据异构呢？答案就是利用Mysql的binlog日记。...可以看出binlog日记具备高可靠性、低时延性，所以我们可以利用binlog日记来完成数据异构。...好，今天我主要和你讨论了关于如何利用数据异构实现多级缓存，这个技术还可以解决下面这种问题，比如数据库分库分表后如何进行数据迁移，当然后者的实现更加复杂，需要考虑数据校验问题，就不再展开了。
“多源异构”和“异构同源”定义区分详解 一、多源异构 1、定义 2、示例解释 二、异构同源 1、定义 2、示例解释 三、综合举个简单栗子： 叮嘟！这里是小啊呜的学习课程资料整理。...一、多源异构 1、定义 多源异构简单而言就是指一个整体由多个不同来源的成分而构成，既有混合型数据（包括结构化和非结构化）又有离散性数据（数据分布在不同的系统或平台），互联网就是一个典型的异构网络，融合传播矩阵就是一个典型的多源异构数据网络...从简单的文件数据库到复杂的网络数据库构成了媒体的异构数据源。...二、异构同源 1、定义 异构同源不强求物理上的集中，而是保持组织数据的分布现状，将各个系统的数据通过接口包装成服务，注册到组织服务总线，通过组织服务总线提供统一的数据服务，从而实现数据在逻辑上的整合。...就汽车零部件生产渠道数据、行驶数据而言可以说这辆汽车的数据是多源异构的。
DRDS的功能相对很完备，如全局Sequence、异构索引表、分库分表策略、分布式Join、小表广播、分布式事务（柔性事务和强一致事务）、读写分离和只读实例、HTAP查询等。...运维视角下的DRDS ? 如上是运维视角下的DRDS的架构图。（注：这里划分和后面各个概念都是个人理解。运维人员是能看到DRDS的各个组成模块。） DRDS数据库整体上是分为两层。...业务视角下的DRDS ? 如上是业务视角下的DRDS架构图。对业务而言看到的就是一个数据库实例，实例下有库有表。...如某些分布式数据库产品可能不支持某些特殊类型的列，或者不支持外键，或者不支持全局索引等。不能简单的按传统数据库的用法去用。 理论上业务只要申请到DRDS实例然后建库建表即可。...关于这个Z的指定，DRDS在内外业务上的处理方法稍有不同。 DRDS建表语句支持指定分表数，指定的就是这个Z的值（并不是指定总的分表数）。DRDS对这个Z值并没有建议要求。
为了实现数据的互联互通和业务的顺畅运行，异构系统的集成成为了企业信息化建设的必然选择。然而，传统异构和集成平台异构在实现方式和效果上存在显著差异。传统集成异构与集成平台异构的对比1....实施难度与成本传统集成异构：对于企业用户而言，传统异构系统的实施难度较大，需要为每个系统单独开发适配器或API，这不仅耗时长、成本高，而且容易出错。此外，随着系统数量的增加，维护成本也会呈指数级增长。...集成平台异构：相比之下，集成平台异构的实施难度较低，成本也更可控。企业只需通过统一的集成平台接入各个异构系统，无需为每个系统单独开发适配器。这大大降低了实施难度和成本，同时也提高了系统的可维护性。...灵活性与响应速度传统集成异构：传统异构系统在面对业务变化时，灵活性较差。新增系统或修改现有系统的接口需要耗费大量时间和资源，无法快速响应业务需求的变化。...集成平台异构：集成平台异构具有更高的灵活性和响应速度。企业可以通过集成平台轻松实现系统的新增、修改和删除，快速响应业务变化。这有助于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。3.
异构信息网(HIN) 信息网络(Information Network) 信息网络是带有对象类型映射ϕ: V → A和链接映射ψ: E → R的有向图G=(V,E)。...异构/同构信息网络(Heterogeneous/homogeneous information Network) 如果|A| > 1 或者 |R| > 1 ，则该信息网络为异构信息网络，或简称为异构网络...比如下面的例子： 网络模式(Network schema) 异构信息网络（G = (V, E)with ϕ(v) ∈ A 并且 ψ(e) ∈ R）的network schema TG = (A, R)，...要指定objects和links的类型约束，就是这种约束使得异构网络变为半结构化。
前言 ---- Hadoop在2.6.0版本中引入了一个新特性异构存储.异构存储关键在于异构2个字.异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势.一个很适用的场景就是上篇文章提到的冷热数据的存储...2套独立的集群来存放冷热2类数据,在一套集群内就能完成.所以这个功能特性还是有非常大的实用意义的.本文就带大家了解HDFS的异构存储分为哪几种类型,存储策略如何,HDFS如何做到智能化的异构存储....异构存储类型 ---- 上文提到了多次的异构这个名词,那么到底异构存储分为了种类型呢,这里列举一下HDFS中所声明的Storage Type....异构存储原理 ---- 了解完了异构存储的多种存储介质之后,我们有必要了解一下HDFS的异构存储的实现原理.在这里会结合部分HDFS源码进行阐述.概况性的总结为3小点: DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的...总结 ---- HDFS异构存储功能的出现绝对是解决冷热数据存储问题的一把利器,希望通过本文能给大家带来全新的认识和了解.
DB拓扑结构，获得单机数据库一样的使用体验，同时借鉴了淘宝TDDL丰富的分布式数据库实践经验，实现了对分布式Join支持，SUM/MAX/COUNT/AVG等聚合函数支持以及排序等函数支持，通过异构索引...5.异构索引 解决分布式场景下数据拆分维度和数据查询使用维度不一致导致的低效问题。 当数据表被拆分为多个分库分表时，数据在分库分表的分布规则就固定了。...执行在单库上完成，实际采用的方式就是用“空间换效率”的方案，也就是将同一份数据表，冗余存储多份，按照不同的业务使用场景进行拆分，保持拆分维度和使用维度统一，而多份数据之间会实时数据复制以解决数据一致性问题，这就是“异构索引...当然异构索引表不能无限制滥用，过多的异构索引表会影响同步效率，对源数据表造成同步压力。...数据来源较多，需要介入各种异构数据的场景。
本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。...一个NDRange是一个一维、二维或三维的索引空间。还需要指定全局工作节点的数目，工作组中节点的数目。...每当主机提交内核程序到设备上执行时，系统便会创建一个Ｎ维（N可取1,2,3）的索引空间NDRange。如下图所示。...内核程序将索引空间中的每一点用一个工作项（work-item）来表示，将若干个工作项划分成一个工作组（work group）。...图8.执行模型索引空间 （3）内存模型 设备上有４块存储区域可以提供给工作项进行访问： （a）全局内存：所有工作项对其中的任意数据都可以读写，容量较大，但访问延迟较高。
一、关于异构微服务 异构微服务 = 异构 + 微服务 异构：系统中的不同功能，使用不同的技术栈。 微服务：系统可以被拆分为多个功能，这些被拆分出来的功能，可提供独立的服务，被称为微服务。...二、异构微服务的必要性 2.1异构微服务难点： 异构微服务涉及更多的技术栈，更多种类的开发技能，如果只用一套Python Django开放框架，那开发人员只需要学习Django, 如果要同时使用Node.js...2.2 异构微服务的使用场景 老的技术栈已经不能满足需求，需要通过异构微服务，逐步替换旧的技术栈模块，比如创业公司用Python写了很多服务，随着业务量的加大，Python出现性能瓶颈，需要用用Go语言进行重构...异构微服务管理平台就像是一个考官，出一份试卷，需要接入的微服务，通过考核才可以接入，如果考核不通过，只能补全所需的接入条件，再尝试接入管理平台。 四、异构微服务实践 4.1 统一管理 ?...异构微服务平台，提供不同技术栈的各类中间件，不同技术栈的微服务，接入平台时，需要使用平台提供的对应中间件，异构微服务控制台通过微服务中的中间件，实现服务治理。
（按照通用性从高到低排序）本文是 异构计算系列 的第二篇文章，重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。...机器学习与异构计算 在机器学习领域，异构计算技术的应用是近年来备受产业界和学术界关注的话题。在数据高速增长的背景下，异构计算技术是提升机器学习应用开发流程中“人”与 “机”的效率的重要途经。...异构加速技术对“人”与“机”的效率带来了巨大的提升空间。当前的异构加速算法覆盖了数据整合、特征提取、模型训练等环节。...异构计算资源调度与列式处理这两项内容为 Spark 核心组件的异构加速工作奠定了良好的基础。此外，也为有定制需求的高级用户提供了异构加速 UDF 的条件。...但异构计算技术在人工智能领域仍处于快速发展期，进一步丰富工具链以及完善与已有生态的整合是异构计算技术加速落地的重要挑战。
本文将详细讨论异构数据融合的概念、常用的技术手段、挑战以及代码示例。 2. 异构数据融合的概念 异构数据是指数据在格式、维度、来源等方面存在差异。...根据异构性的不同，可以将异构数据大致分为以下几类： 模态异构：不同类型的数据模态，例如文本、图像、音频等。 结构异构：数据的结构形式不同，如关系型数据库中的表数据与社交网络中的图数据。...时间异构：数据的时间分布不同，例如历史数据与实时数据的融合。 空间异构：数据来自不同的地理位置，或具有空间相关性。 分辨率异构：数据的精度或粒度不同，例如卫星图像中的低分辨率和高分辨率图像。...异构数据融合的挑战 虽然异构数据融合在理论上可以带来显著的性能提升，但在实际应用中依然面临着诸多挑战： 4.1 数据预处理与对齐 异构数据可能具有不同的时间和空间分布，因此在进行融合之前，需要进行数据对齐...总结 异构数据融合在机器学习中具有广泛的应用前景，但其复杂性也带来了许多挑战。通过采用合适的融合策略和算法，结合对实际问题的深刻理解，可以充分发挥异构数据的潜力，提高模型的预测性能。
是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS...等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。...为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。
是离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS...等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
异构计算的主要目标是通过不同类型的计算单元的组合使用，优化计算任务的执行效率，提高系统的性能和能效比。...通过在同一计算任务中将适合的计算工作负载分配给最适合它们的计算单元，异构计算能够显著提高计算效率和处理速度。...在实际应用中，异构计算架构已经被广泛应用于多个领域，其中自动驾驶、深度学习和大数据处理是最典型的应用场景。这些应用场景通常需要极高的计算能力和低能耗，异构计算正好能满足这些需求。...异构计算还涉及到特定的编程模型和软件架构，如 OpenCL 和 CUDA，这些技术旨在简化异构计算环境下程序的开发和优化。...总的来说，异构计算架构通过结合使用具有不同指令集和体系架构的多种计算单元，为解决高性能计算和能效优化提供了一种有效的手段。随着计算需求的不断增长和技术的进步，异构计算将继续在各个领域发挥重要作用。
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原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
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