1. Mapreduces适用于：可以并行处理的应用程序 2. PageRank是一个函数，它对Web中的每一个网页赋予一个实数值，它的意图在于网页的PageRank越高，那么它就：越重要 3. 在Bigtable中，GFS主要用来存储子表数据以及一些日志文件 4. 当不知道数据所带标签时，可以使用 ...
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2020-06-14 20:15:50
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转自：https://blog.csdn.net/qq_42427219/article/details/88956874 #如何解决多并发的问题 ##1.负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 （1）单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设 ...
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2020-06-05 12:56:59
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一、MPP 架构 1、MPP架构的基础概念 MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼 ...
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2020-06-04 13:54:20
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九、PostgreSQL12.2并行查询调优1、PG并行概述2、TPC-H测试环境搭建3、ParallelAggregation描述4、分配多少workers最佳?5、PG并行工作机制?6、为什么没有使用并行查询?7、Nestedloopjoins、HashJoin、MergeJoin并行处理方式8、Partition-wisejoin并行处理案例9、ParallelAppend操作机制10、相关
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2020-05-20 21:35:48
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概述 Map Reduce 分布式并行编程：借助一个集群通过多台机器同时并行处理大规模数据集 1、mapreduce编程思想 核心设计两个函数：Map函数和Reduce函数 策略：分而治之，把非常庞大的数据集，切分成非常多独立的小分片，然后为每一个分片单独地启动一个map任务，最终通过多个map任务 ...
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2020-05-18 00:31:27
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一、共性 1.1、RDD 从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API。从根本上来说，一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合，在集群中跨节点分布，可以通过若干提供了转换和处理的底层 API 进行并行处理。关于RDD的详细介绍可以参考这篇文章：https://www ...
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2020-05-04 17:33:48
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谈到并行，我们可能最先想到的是线程，多个线程一起运行，来提高我们系统的整体处理速度；为什么使用多个线程就能提高处理速度，因为现在计算机普遍都是多核处理器，我们需要充分利用cpu资源；如果站的更高一点来看，我们每台机器都可以是一个处理节点，多台机器并行处理；并行的处理方式可以说无处不在，本文主要来谈谈... ...
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2020-04-25 14:17:11
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下面一个示例程序中，我们将使用ZMQ进行超级计算，也就是并行处理模型： 任务分发器会生成大量可以并行计算的任务； 有一组worker会处理这些任务； 结果收集器会在末端接收所有worker的处理结果，进行汇总。 taskvent: #include <stdlib.h> #include <zmq. ...
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2020-04-24 13:13:35
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1.数据库架构设计 Shared Everthing：完全透明共享 CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的；如：SQL Server Shared Storage：各个处理单元使用自己的私有 CPU 和 Memory,共享磁盘系统； Shared Nothing：各个处理单元都有自己私有的 ...
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2020-04-23 23:02:18
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从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即： 对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor) 非一致存储访问结构(NUMA：Non-Uniform Memory Access) 以及海量并行处理结构(MPP：Massive Parallel Processi ...
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2020-04-21 16:45:17
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