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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
  • 阅读149
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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
  • 阅读197
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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
  • 阅读140
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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
  • 阅读97
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