杂七杂八

CATEGORY ARCHIVE
分布式深度学习里的通信严重依赖于规则的集群通信,诸如 allreduce, reducescatter, allgather 等,因此,实现高度优化的集群通信,以及根据任务特点和通信拓扑选择合适的集群通信算法至关重要。 本文以数据并行经常使用的 allreduce 为例来展示集群通信操作的数学性质。 Allreduce 在干什么? 如图 1 所示,一共 4个设备,每个设备上有一个矩阵(为简单起见,我们特意让每一行就一个元素),allreduce 操作的目的是,让每个设备上的矩阵里的每一个位置的数值都是所有设备上对应位置的数值之和。 如图 2 所示, allreduce 可以通过 reducescatter 和 allgather 这两个更基本的集群通信操作来实现。基于 ring 状通信可以高...
Optional Java8中引入java.util.Optional,这是一个封装Optional值的类。 举例来说,如果一个人可能有也可能没有车,那么Person类内部的car变量就不应该声明为Car,遭遇某人没有车时不应该把null引用赋值给它,而是应该将其声明为Optional类型。 在代码中始终如一地使用Optional,能非常清晰地界定出变量值的缺失是结构上的问题,还是算法上的缺陷,抑或是数据中的问题。 引入Optional类的意图并非要消除每一个null引用。与此相反,它的目标是帮助更好地设计出普适的API,以便看到方法签名,就能了解它是否接受一个Optional的值。这种强制会积极的将变量从Optional中解包出来,直面缺失的变量值。 举个例子: [代码] 但是很多时候,我...
1. explode hive wiki对于expolde的解释如下: explode() takes in an array (or a map) as an input and outputs the elements of the array (map) as separate rows. UDTFs can be used in the SELECT expression list and as a part of LATERAL VIEW. As an example of using explode() in the SELECT expression list, consider a table named myTable that has a single column (m...
进程 一个在内存中运行的应用程序。每个进程都有自己独立的一块内存空间,一个进程可以有多个线程,比如在Windows系统中,一个运行的xx.exe就是一个进程。 线程 进程中的一个执行任务(控制单元),负责当前进程中程序的执行。一个进程至少有一个线程,一个进程可以运行多个线程,多个线程可共享数据。 与进程不同的是同类的多个线程共享进程的堆和方法区资源,但每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈,所以系统在产生一个线程,或是在各个线程之间作切换工作时,负担要比进程小得多,也正因为如此,线程也被称为轻量级进程。 Java 程序天生就是多线程程序,我们可以通过 JMX 来看一下一个普通的 Java 程序有哪些线程,代码如下。 [代码] 上述程序输出如下(输出内容可能不同,不用太纠结下面每个线...
Apache Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用程序并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商用硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据谷歌公司发表的MapReduce 和Google文件系统的论文自行实现而成。所有的Hadoop模块都有一个基本假设,即硬件故障是常见情况,应该由框架自动处理。具体参考官方教程。 Hadoop架构 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 MapReduce: 分布式计算 Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式 内部各个节点基本都是采用MasterWoker架构 Hadoop HDFS 架构 Block数据块; NameNode Secondary NameNode DataN...
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。 大数据,首先你要能存的下大数据 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器,但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据,你引用的是一个文件路径,但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户,不需要...