Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格 式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1 ) Seque nceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.这种二进制文件内部使用Hadoop

原文链接 简介 为发挥 SIMD1 的最大作用,除了对其进行矢量化处理2外,我们还需作出其他努力.可以尝试为循环添加 #pragma omp simd3,查看编译器是否成功进行矢量化,如果性能有所提升,则达到满意状态. 然而,可能性能根本不会提升,甚至还会降低. 无论处于何种情况,为了最大限度发挥 SIMD 执行的优势并实现性能提升,通常需要重新设计算法和数据布局,以便生成的 SIMD 代码尽可能高效. 另外还可收到额外的效果,即标量(非矢量化)版代码会表现得更好. 本文将通过一个 3D 动画算

作为一名Linux小白,第一次看到a.out这个名字,感觉实在是奇怪,搜了一下才知道这是编译器输出的默认可执行文件名 然后vi一下,哇,各种乱码,仔细看看,发现了三个清晰的字符ELF.继续搜索, 第一感觉就是这就是windows下的*.exe 顺便看到了readelf这条命令,就读了一下这个文件,发现这里边好多东西都不懂,后来在学习linux的过程中渐渐明白了 一部分,前几天刚好跟同学说到了关于ELF文件数据布局的问题,今天总结一下(罗嗦了这么多,真是不好意思). 今天讨论的问题是:我们在源程序

本人已整理好发布到github,已优化. github地址:https://github.com/buhuiming/StatusLayoutManager 使用:compile 'com.bhm.sdk.manager.library:StatusLayoutManager:1.0.0' 有这样的情况,打开activity,加载数据:如果没有网络,显示没有网络的友好提示布局:如果没有数据,显示空数据的友好提示布局.... 像这样的情况,我遇到过大约有6个不一样的布局,在不同的场景下展示.那么,

title: [CUDA 基础]5.2 共享内存的数据布局 categories: - CUDA - Freshman tags: - 行主序 - 列主序 toc: true date: 2018-06-02 21:01:03 Abstract: 本文主要研究几个关于共享内存的例子,以此来了解共享内存的性质,为我们的核函数加速 Keywords: 行主序,列主序,填充与无填充,从线程索引体映射数据元素 开篇废话 同一个东西,A花大工夫做到极致,成本100,售价200:C模仿A的做法快速的通过仿制

Rust 允许你指定不同于默认的数据布局策略,并为你提供了不安全代码指南. repr(C) 这是最重要的"repr".它的意图相当简单:做 C 所做的事.字段的顺序.大小和对齐方式与你在 C 或 C++ 中期望的完全一样.任何你期望通过 FFI 边界的类型都应该有repr(C),因为 C 是编程世界的语言框架.这对于合理地使用数据布局做更多的技巧也是必要的,比如将值重新解释为不同的类型. 我们强烈建议使用rust-bindgen和/或cbindgen来为你管理 FFI 的边界.Rust

repr(Rust) 首先,所有类型都有一个以字节为单位的对齐方式,一个类型的对齐方式指定了哪些地址可以用来存储该值.一个具有对齐方式n的值只能存储在n的倍数的地址上.所以对齐方式 2 意味着你必须存储在一个偶数地址,而 1 意味着你可以存储在任何地方.对齐至少是 1,而且总是 2 的幂. 基础类型通常按照其大小对齐,尽管这是特定平台的行为.例如,在 x86 上u64和f64通常被对齐到 4 字节(32 位). 一个类型的大小必须始终是其对齐方式的倍数(零是任何对齐方式的有效大小),这就保证了该

只要设置 contentType: false, //不设置内容类型 processData: false, //不处理数据 $("#btn").on("click",function(e){ e.preventDefault(); // 得到提交的参数 var name = $("#name").val(); var gender = $("input[type='radio']:checked").val(); var i

非正常大小的类型 大多数的时候,我们期望类型在编译时能够有一个静态已知的非零大小,但这并不总是 Rust 的常态. Dynamically Sized Types (DSTs) Rust 支持动态大小的类型(DST):这些类型没有静态(编译时)已知的大小或者布局.从表面上看这有点离谱:Rust 必须知道一个东西的大小和布局,才能正确地进行处理.从这个角度上看,DST 不是一个普通的类型,因为它们没有编译时静态可知的大小,它们只能存在于一个指针之后.任何指向 DST 的指针都会变成一个包含了完善

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层

  安卓系统默认提供了一下几种数据储存的方式: Shared Preferences 内部储存 外部储存 SQLite数据库 保存到网络服务器   使用Shared Preferences       Shared Preferences类主要用于保存键值对的数据类型.我们可以使用它保存一些简单的数据类型.        获得SharedPreferences对象有两种方法: 通过getSharedPreferences()方法 通过getPreferences()方法   上面两种方法的分别主

前段时间一直在忙碌写毕设与项目的事情,很久没有写一些学习心得与工作记录了,开了一个新的坑,希望能继续坚持写作与记录分布式存储相关的知识.为什么叫小视角呢?因为属于随想型的内容,可能一个由小的视角来审视海量数据的存储与计算技术,把知识点分为两到三章来梳理.管中窥豹,可见一斑,希望能利用这个过程提高自己,也欢迎阅读的朋友多指正. 第一章先从Facebook的一篇论文<RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement Structure in MapR

转载自: 1.http://blog.csdn.net/saintwinona/article/details/6972754 2. (1).GTK 主题指南 1.Widgets         GTK拥有一套大量的widget集合,如按钮,滚动条,编辑框等,每一种组件的属性都可以单独进行配置. 所有的widget由GtkWidget派生出来的.也就是说,更改GtkWidget的属性所有的widgets会受到影响.幸运的是,大多数widget有其父类,如GtkButton的属性同样使GtkChe

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 Hive的工作原理简单来说就是一个查询引擎 先来一张Hive的架构图: Hive的工作原理如下: 接收到一个sql,后面做的事情包括:1.词法分析/语法分析 使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树-AST2.语义分析 从Megastore获取模式信息,验证SQL语句中队表名,列名

基于Dedup的数据打包技术 0.引言    Tar, winrar, winzip是最为常见的数据打包工具软件,它们把文件集体封装成一个单独的数据包,从而方便数据的分布.传输.归档以及持久保存等目的.这类工具通常都支持数据压缩技术,从而有效减少数据的存储空间,常用压缩算法有Huffman编码.Z77/z78.LZW等.压缩算法的原理是通过对数据的重新编码,高频率数据片段采用较短的编码,低频率数据片段采用较长的编码,从而获得全局的上数据量较小的文件表示. 1.Dedup原理   Deduplic

转:https://blog.csdn.net/zhonglunshun/article/details/78615980 服务启动机制system/core/init/init.c文件main函数中parse_config_file(init.rc)读取并解析init.rc文件内容.将service信息放置到system/core/init/init_parser.cpp的service_list中system/core/init/init.c文件main函数继续执行restart_servi

bbed是随oracle软件公布的一款数据块查看和编辑工具,作为一款内部工具.bbed的功能很强大,可是假设使用不当可能给数据库造成无法挽回的损失.因此.我们建议在使用bbed改动数据块前备份被改动的数据文件,而且在成功修复数据块后马上将数据库数据导出.并新建数据库. 编辑并使用bbed 首次使用bbed前必需要经过链接编译.编译方法例如以下: [oraten@yue lib]$ make -f ins_rdbms.mk $ORACLE_HOME/rdbms/lib/bbed Linking B

Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表

写在前面 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.Hive的运行原理--实际上是mapreduce的客户端,最终转换为mapreduce程序放到yarn上面执行. 常见问题 1.什么是metastore. metadata即元数据.包含database.tabel.column names.partitions信息.bucketing信息等的元数据信息. 元数据默认是

概要 数据湖的业务场景主要包括对数据库.日志.文件的分析,而管理数据湖有两点比较重要:写入的吞吐量和查询性能,这里主要说明以下问题: 1.为了获得更好的写入吞吐量,通常把数据直接写入文件中,这种情况下会产生很多小的数据文件.虽然小文件的使用可以增加写入的并行度,且能够并行读取文件以提高读取速度,但会出现一个数据量很小,需要从多个小文件中读取数据,增加了很多IO. 2.数据按照进入数据湖的方式写入到文件中,在同一个文件上,数据局部性不是最佳的. 数据之间,与传入批次相关,相近的批次的数据会相关联,

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据