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理组件,从KV存储中提取特征数据、分析计算,最终得出推荐结论,展示给用户。 三、推荐系统的存储痛点上一节中我们介绍了游戏行业中推荐系统的架构,这也是推荐系统的一个典型架构。从架构图可以看出,KV存储在整套链路中,承载着重要的承上启下作用。然而,推荐系统中的KV存储却存在着两个大的痛点,第一个是成本高,第二个是扩容慢。
什么是深拷贝 在JavaScript/TypeScript中,深拷贝是指创建一个对象的副本,而不仅仅是创建对原始对象的引用。对复制的对象进行的任何更改都不会影响原始对象,反之亦然。 这个副本将完全复制基础对象,包括每个嵌套级别的所有属性和字段,生成新的引用。 为什么需要深拷贝
threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下,可适当调大此参数,以提升Broker处理能力。 num.replica.fetchers 1 副本向Leader请求同步数据的线程数。增大这个数值会增加副本的I/O并发度。 num
应用是服务化的方式提供,业务敏捷性前提之下,对技术体系的持续发布、分布式海量并发、灰度发布和线上测试都是基本诉求。业务的敏捷性持续发布,应用平台的弹性诉求,商业环境的变化,这是整个云原生产生的业务背景。 一个中心三个基本点,真正构建云原生能力 云原生时代,在享受架构解耦与云端弹性
并发锁。 今天接着聊:高并发场景下的数据库同步的3种解决方案 在高并发场景下,数据主从同步是必然的方式,除了数据库主从同步外,还会涉及到分布式环境下的数据同步。@mikechen 01 数据主从同步的由来 互联网的很多业务,特别是在高并发的场景下,基本都是读远远大于写,如果数据库
慢盘现象与古老的木桶效应如出一辙:木桶效应指的是木桶最多能盛的水,不是由最高的那块木板所决定,而是由最短的那块木板所决定。与此类似,分布式存储的性能不是由最快的磁盘决定,而是由最慢的磁盘所决定。 二、慢盘的现象 对于DWS来说,慢盘最突出的表现为业务执行慢,等待视图存在大量等IO的的等待状态
过对象存储服务(OBS)存储,再由数据可视化服务(DLV)读取数据呈现为可视化报表,实现数据的一站式采集、处理和分析。 图1 场景说明 在本示例中,我们实现下述场景: 设备上报数据到物联网平台,物联网平台将数据以CSV格式存储到对象存
可以满足MongoDB数据量大量增长的需求,通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据 1 分片集角色 Mongos (Query Routers) 前端路由,客户端由此接入,且让整个集群看上去像单一数据库,前端应用可以透明使用 本身不存储数据和索引信息, 数据的查询目录和索引信息被保存config
的、独立的数据库,每个小数据库只包含一部分数据。这可以有效减轻单个数据库的压力。 分表则是将一个大型表按某种规则拆分成多个小表,每个小表只存储一部分数据。分表后的数据可能分布在同一个数据库中,也可能在不同的数据库中。 通过分库和分表,原先集中在一处的数据分散到多个数据库和表中,大
ShardingSphere-JDBC 相关知识点,并实战演示一番。 1 ShardingSphere 生态 Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统,它包含两大产品: ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-JDBC ▍一、
ava面向对象技术好像顿悟了。从此,我对Java和面向对象的理解进入了新的境界,不再害怕它,而是去亲近它,进一步追求Java在软件算法和分布式并行计算方向上的突破。 算法技术驱动产品从无到有突破2011年,业界开始探索和实践如何评估一张网络的用户业务体验到底好不好,我调入产品开发
另一个挑战是数据的处理和分析。物联网设备产生的海量数据需要进行有效的处理和分析,以提取有价值的信息和洞察。这涉及到数据存储、实时处理和机器学习等复杂的技术。鸿蒙提供了强大的数据处理能力和分布式计算的支持,为物联网数据的处理和分析提供了高效的解决方案。 然而,正是这些挑战催生了机遇。鸿蒙作为一个开
Master主要负责管理元数据,执行分布式存储元数据操作,Secondary master用户checkpoint日志(journal)和容错 Alluxio Worker负责存储块数据,每个worker管理自己存储的块的元信息,执行底层基于数据的存储操作 Client是应用与Alluxio交互的工具
摘要: Spring Cloud是一套用于构建分布式系统的强大框架,其中的Feign组件提供了声明式REST客户端的能力。本文将深入介绍Spring Cloud中的Feign组件,包括其背景、特性、工作原理以及与其他Spring Cloud组件的配合使用等方面,帮助读者更好地理解和使用Feign。
NCF孵化项目,期待与更多伙伴与开发者们共建繁荣社区。 针对AI分布式训练和大数据场景,Volcano Gang Scheduling解决了分布式训练任务中的无休止等待和死锁问题, 任务拓扑和IO感知的调度,将分布式训练的传输延迟降至最低,性能提升31%,minResources解决了高并发场景下Spark
到开发利用。而对于无蜂窝系统来说,只要无线网络侧的天线数足够多,就可以在相同频率上支持足够多的用户同时通信,即分布式MU-MIMO通信,其系统总频谱效率与由此构成的分布式MU-MIMO的空间自由度成正比。综上所述,传统蜂窝系统以“时间—频率”域的无线资源开发利用为基础,而大规模协
连接地址 填写Kafka的连接地址和端口号。 如果Kafka有多个副本(Broker),可点击“添加地址”填写多个连接地址。 是否SSL
数据节点DB(主)主备自动切换 数据节点DN(备)- 通用的X86或ARM LinuxGaussDB 100是基于Share-nothing架构的分布式、并行数据库集群。单机/主备部署产品架构请参下图,如果单机部署则无备DN。注:本文摘自“墨天轮”GaussDB频道
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