加载distribute cache过大

最新推荐文章于 2023-02-08 14:53:47 发布
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#大数据 #数据结构与算法

本文探讨了在处理大量数据时，如何通过内存缓存和改进加载方式来提高效率。具体介绍了使用分布式缓存将小文件加载到内存中，以及在数据量过大时采用Join方式加载数据的策略，旨在减少不必要的磁盘I/O操作，优化大数据处理流程。

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为了节省一步join的MR，使用distribute cache把小文件加载到内存，分析的数据实在过大，导致特征词统计的小文件也可能要达到600M左右，解决办法两种：1.调整数据结构，减少内存中的数据条数；2.改用join的方式加载入数据

人工智能大模型技术基础系列之：分布式模型存储与加载
AI天才研究院
11-01 643
随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）如GPT-3、BERT、T5等在自然语言处理领域取得了突破性进展。这些模型通常包含数十亿甚至上千亿个参数，为了有效地存储、加载和推理如此庞大的模型，分布式技术成为了不可或缺的解决方案。本文将深入探讨大模型分布式存储与加载的核心技术，包括模型并行、张量并行、流水线并行等关键概念，以及它们在实际应用中的实现方法和优化策略。
GCC编译器高效利用cache的原理和参数
C++，存储，模糊测试，Linux
04-11 1523
如果大家对文章内容有疑问或建议，欢迎评论区留言，我们可以一起讨论，共同提高 转载请标明原作者:https://blog.youkuaiyun.com/qq_36622751 GCC高效利用cache的方法 cache简介 cache作为承接CPU计算单元和内存的重要通道，能够避免cpu频繁进行效率不高的读写内存操作。然后由于成本和物理空间的关系，cache的大小不能做的很大，差不多是内存千分之一的容量。如何高效利用cache就成为了一个重要的任务。 局部性原理是指CPU访问存储器时，无论是存取指令还是存取数据，所.
Hadoop分布式文件缓存(DistributeCache)
梦想成真那天
08-22 1894
如果在Hadoop程序中,我们需要将一大堆中间结果集,给其他的MR任务的使用,那么这个参数怎么传递呢? 如果是少量的参数问题,我们可以使用Configuration使用,但是如果是大量的结果集怎么处理呢? 这个时候,就需要引入MR任务的分布式缓存文件系统了. 如果要使用缓存文件,首先需要在Driver层,将中间结果的文件路径添加到MR的job中 package net.icsoc.ct...
解决持久化数据太大，单个节点的硬盘无法存储的问题；解决运算量太大，单个节点的内存、CPU无法处理的问题...
weixin_33795093的博客
06-06 203
需要学习的技术很多，要自学新知识也不是一件容易的事，选择一个自己比较感兴趣的会是一个比较好的开端，于是，打算学一学分布式系统。 　　带着问题，有目的的学习，先了解整体架构，在深入感兴趣的细节，这是我的计划。 　　首先得有问题，如果每日重复相同的工作，也不主动去学习，很难发现新的问题。不怕自己无知，就怕不知道自己无知，只有不断的学习，才会发现更多未知的知识领域！ 带着问题出发 回到顶部 　...
DistributedCache是Hadoop的一个分布式文件缓存类
tao_wei162的博客
01-25 266
    DistributedCache是Hadoop的一个分布式文件缓存类，使用它有时候能完成一些比较方便的事，DistributedCache第一个比较方便的作用就是来完成分布式文件共享这件事，第二个比较有用的场景，就是在执行一些join操作时，将小表放入cache中，来提高连接效率。 那么，散仙今天要介绍的是如何使用DistributedCache来共享全局的缓存文件。 下面我们先通...
MR-5.MapReduce分布式缓存（Distribute Cache）
艾文
01-26 1933
DistributeCache是Hadoop的分布式文件缓存类，是一个提供给Map/Reduce框架的工具，用来缓存文件（文件，归档，jars等），DistributeCache将拷贝缓存的文件到slaves节点在任何job在节点上执行之前，每个存储在HDFS中的文件被放到缓存后都可以通过一个符号链接使用。   通过该类主要可以完成两方面的事情 （1）       完成分布式文件共享 （2
【hadoop】分布式缓存DistributedCache
开发随笔-猫咪酱
05-07 360
本文是对MR案例：Map-Join的解读。 在hadoop中，共享全局变量或全局文件的几种方法 使用Configuration的set()方法，只适合数据内容比较小的场景 将缓存文件放在HDFS上，每次都去读取，效率比较低 将缓存文件放在DistributedCache里，在setup()初始化一次后，即可多次使用，缺点是不支持修改操作，仅能读取 DistributedCache是Had...
l1 cache l2cache l3cache
07-27
如果数据不在缓存中，则CPU必须从主内存或存储加载数据到缓存中，这会导致延迟并对性能产生不利影响，这称为缓存未命中。\[2\] 除了L1/L2/L3 Cache之外，还有其他类型的Cache，如用于虚实地址转换的TLB、MOB、ROB、...
Tensorflow数据预处理和加载.zip
最新发布
03-02
8. **分布式数据处理**：在大规模数据集上，可以使用`tf.distribute`模块实现分布式数据加载和训练，如使用`tf.distribute.Strategy`。 9. **保存与重用预处理逻辑**：为了确保预处理步骤在整个流程中的一致性，...
Guava cache
08-10
Guava Cache的优势包括缓存过期和淘汰机制、并发处理能力、更新锁定、集成数据源以及监控缓存加载/命中情况等。在创建Guava Cache对象时，可以使用CacheLoader来自动加载数据到缓存中，也可以使用Callable Callback...
hadoop DistributeCache的用法
老笨妞
10-11 1021
转载地址： http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-distributedcache-details/
37 MAPREDUCE中的DistributedCache应用
阿甘兄
08-08 410
map端join案例需求 实现两个“表”的join操作，其中一个表数据量小，一个表很大，这种场景在实际中非常常见，比如“订单日志” join “产品信息”。 分析 原理阐述： 适用于关联表中有小表的情形； 可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果 可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度 示例： 先在mapper类中预...
详解ORACLE-HINT之pq_distribute
QianXun
05-30 1449
这次给大家说明一个新奇的hint： pq_distribute (tablename,outer_distribution inner_distribution ) 个人翻译：并行查询hint，用于提高并行连接性能 官方文档说明： The PQ_DISTRIBUTE hint instructs the optimizer how to distribute rows of joined tab...
lightdb-pq_distribute hint
紫无之紫的博客
02-08 673
lightdb 并发 join 支持两种模式，一种是只有外表并发，一种则内外表都可以并发（只支持hash join）。inner_table： 指定 join 中的内表名outer_distribution：指定外表的模式inner_distribution：指定内表的模式；hash, hash。其中hash, hash只支持语法。none, broadcast： 表示外表并发，内表广播。
oracle pq distribute,SQL调优（SQL TUNING）并行查询提示（Hints）之pq_distribute的使用
weixin_39642619的博客
04-07 286
pq_distribute提示通常被用于提升数据仓库中分区表间的连接操作性能。 pq_distribute提示允许你确定参与连接的表数据行在生产和消费并行查询服务进程间如何分配。 pq_distribute提示接受三个参数：表名，外分配和内分配。当执行并行查询连接时，我们总是想着避免PARALLEL_TO_PARALLEL执行计划。PARALLEL_TO_PARALLEL操作意味着输入输出数据流都...
mysql数据倾斜_Hive数据倾斜优化
weixin_28793831的博客
02-08 268
在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的...
Hadoop的分布式缓存DistributedCache使用方法
canglingye的专栏
09-14 4419
本人hadoop使用环境： 在本机用
Hadoop DistributedCache使用及原理
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xiaolang85的专栏
09-17 2万+
概览 DistributedCache 是一个提供给Map/Reduce框架的工具，用来缓存文件（text, archives, jars and so on）文件的默认访问协议为(hdfs://).   DistributedCache将拷贝缓存的文件到Slave节点在任何Job在节点上执行之前。 文件在每个Job中只会被拷贝一次，缓存的归档文件会被在Slave节点中
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