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HBase性能优化方法总结

默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡。

  • 2021-08-07
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HBase数据库性能调优(1)

配置优化 zookeeper.session.timeout 默认值:3分钟(180000ms) 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管. 调优: 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低,可以减少因等待超时而被延长的failover时间。 不过需要注意的是,对于一些Online应用,RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的(网络闪断,crash等故障,运维可快速介入),如果调低timeout时间,反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时,HMaster就开始做balance了 (让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复)。当故障的RS在人工介入恢复后,这个balance动作是毫无意义的,反而会使负载不均匀,给RS 带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。 hbase.regionserver.handler.count 默认值:10 说明:RegionServer的请求处理IO线程数。

  • 2021-08-07
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边缘计算硬件架构介绍

边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合,并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能(AI),而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置,例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜,对硬件施加了不同的限制。

  • 2021-08-06
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基于TensorFlow的分布式深度学习技术

随着各大企业和研究机构在TensorFlow上训练越来越多的机器学习模型,项目的数据和计算能力需求正在急剧增加。在大部分情况下,模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的,但随着数据集的增大和训练时间的增长,有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此,开发者们不得不寻求分布式训练的方法。 今天分享的内容包括分布式深度学习概述(深度学习模型、分布式计算框架、分布式训练目标),分布式TensorFlow、模型训练优化技术和分布式计算提升方法。

  • 2021-08-06
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人工智能和智能边缘方案及实践

什么是边缘计算 在靠近终端设备或数据源头的边缘节点,融合联接、计算、存储、控制和应用,满 足用户实时、智能、数据聚合和安全需求。 智能边缘,就是将简单的边缘节点智能化,将云上AI能力下沉到边缘节点,做到本 地处理。边缘计算是为减轻传统云计算架构的计算负担,是其补充或延伸,云边协同。 ? 连上云的边缘才有强大能力和灵活性。 ? 连上边的云才有数据引流上云和应用服务落地点。 人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能, 感知环境、获取知识 并使用知识获得最佳结果的理论、 方法、技术及应用。

  • 2021-08-06
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谷歌发布史上最强人类大脑「地图」,在线可视3D神经元「森林」

长久以来,科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构,以了解神经系统是如何工作的。 不知你是否看过高分辨自动重建的3D大脑皮层地图? 近日,谷歌与哈佛大学的Lichtman实验室合作,发布了最新的「H01」数据集,这是一个 1.4 PB 的人类脑组织小样本渲染图。 H01 样本通过连续切片电子显微镜以 4nm 分辨率成像,再通过自动计算技术重建和注释,最后可以看到初步的人类大脑皮层结构。

  • 2021-08-06
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一文看懂国产芯片现状(设计、制造、封测、材料等)

半导体是电子产品的核心,信息产业的基石。半导体行业因具有下游应用广泛、生产技术工序多、产品种类多、技术更新换代快、投资高风险大等特点,产业链从集成化到垂直化分工越来越明确,并经历了两次空间上的产业转移。全球半导体行业大致以4-6年为一个周期,景气周期与宏观经济、下游应用需求以及自身产能库存等因素密切相关。2017半导体产业市场规模突破4000亿美元,存储芯片是主要动力。

  • 2021-08-05
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为何国内MES项目平均交付率低于50%?

在最近的联合国制造业出口排名中,中国位居榜首。但随着“工业 4.0”推动制造业经历近几十年来最深刻的变革,中国这个制造业大国也面临一个至关重要的问题:数字化转型,随着制造业数字化转型或者智能制造升级改造情况越演越烈,关于智能制造方面的内容也自然而然收到了聚焦,应网友提出的问题“为何国内MES项目平均交付率低于50%”,简单阐述下自己的一部分理解。

  • 2021-08-04
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