11. ES 批量 批量处 处理器配置参数 理器配置参数 参数 参数 描述 描述 值 值 默 默认值 认值 es: bulk: actions: 在批量处理器决定向磁盘 提交更新前可添加到队列 的请求数。 1000 es: bulk: flush-interval: 提交批量 提交批量请 请求的 求的时间 时间. 要禁用批量处理器清除间 隔，请将其设置为零。 隔，请将其设置为零。 200ms es: bulk: size: 在批量处理器决定提交更 新之前，批量请求可以处 理的字节数。 5000000 es: bulk: workers: 可以接收并将批量请求提 交 Elasticsearch 的 worker 数量。 1 表 表 3.12. ES TLS 配置参数 配置参数 参数 参数 描述 描述 值 值 默 默认值 认值 actions: 在批量处理器决定向磁盘 提交更新前可添加到队列 的请求数。 0 es-archive: bulk: flush-interval: 提交批量 提交批量请 请求的 求的时间 时间. 要禁用批量处理器清除间 隔，请将其设置为零。 0s es-archive: bulk: size: 在批量处理器决定提交更 新之前，批量请求可以处

Inc. 3 VMware Fusion 入门指南 4 VMware, Inc. VMware Fusion 入门指南 1 利用 VMware Fusion™，您可以在基于英特尔处理器的 Mac 上运行个人电脑 (PC) 应用程序和设备。 VMware Fusion 专为 Mac 用户设计，它有助于充分利用虚拟机的安全性、灵活性和可移动性，让 Windows 及其他 x86 操作系统与 用程序时，您还可以同时运行多个操作系统和应用程序。这些操作系统和应用程序被隔离在安全的虚拟机中。 VMware Fusion 的工作原理 VMware Fusion 将物理硬件资源映射到虚拟机的资源，因此每个虚拟机都有其各自的处理器、内存、磁盘、 I/O 设备等。虽然虚拟机在 Mac 上只表示为一个文件包，但每个虚拟机都是一个完整的标准 x86 电脑。 VMware, Inc. 5 安装 VMware Fusion 并创建虚拟机后，您便可以像在物理 虚拟机是一种由软件组成的电脑，它与物理机一样，可以运行操作系统和应用程序。 一个虚拟机包含一个显示屏幕、一个或多个硬盘、一个或多个处理器、内存、CD/DVD 驱动器、网络适配器和 USB 控制器。当然，这些组件都是虚拟的。换言之，虚拟机的这些组件都是由软件创建的，并以文件形式存储 在 Mac 中。 在基于英特尔处理器的 Mac 上，虚拟机以窗口的形式运行。您可以在虚拟机中安装操作系统和应用程序，并像 物理机一样进行操作。

一：consumer 启动流程 指定 group 订阅 topic 注册消息监听处理器，当消息到来时消费消息 消费端 Start 复制订阅关系 初始化 rebalance 变量 构建 offsetStore 消费进度存储对象 启动消费消息服务 向 恢复写入消息时，消费记录队列的 offset （2） 恢复每个队列的最小 offset 5. 初始化通信层 6. 初始化线程池 7. 注册 broker 端处理器用来接收 client 请求后选择处理器处理 8. 启动每天凌晨 00:00:00 统计消费量任务 9. 启动定时刷消费进度任务 10. 启动扫描数据被删除了的 topic，offset 记录也对应删除任务 11 callback， 让后从缓存中 移除再释放请求 5 processRequestCommand 接收请求处理 根据请求 code 查找对应的处理器线程池 pair， 没有用默认的 有处理器处理请求返回 RemotingCommand 对象的响应 response 若不是 onewayRpc 给 response 设置 opaque

那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理的数据量、处理吞吐量以及使用的处理器和处理节点数 量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 关键成功因素：大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 上运行4小时可以处理200GB数据，在100个处理器上运 行4 行4小时可以处理400GB数据，以此类推，则说明应用 程序可以实现线性数据可扩展性。 • 应用程序纵向扩展：衡量软件在一个对称多处理器 (SMP) 系统中的多个处理器间实现线性数据可扩展性的 有效程度。 • 应用程序横向扩展：确定软件在非共享架构的多个 SMP 节点间实现线性数据可扩展性的有效程度。 图1. 海量数据可扩展性是一项大数据集成的强制要求。在大数据时代，企业必须支持MPP群集系统才能实现扩展。

户中的一个服务有用。如果将 service_id 添加到处理程序，则为其他服务启用 3scale 需 要使用不同的 service_ids 创建更多处理程序。 按照以下步骤，每个 3scale 帐户使用一个处理器： 流程 1. 为您的 3scale 帐户创建一个处理程序，并指定您的帐户凭证。省略任何服务标识符。 您可以选择在 params 部分提供一个 backend_url 字段来覆盖 3scale 资源的名 称。 3. 每当您想要添加更多服务时，请执行第 2 步将其链接到您的 3scale 帐户凭证及其服务标识符。 4. 用 3scale 配置来修改规则配置，将规则发送到 3scale 处理器。 规则 规则配置示例 配置示例 1.21.1.1. 生成 生成 3scale 自定 自定义资 义资源 源 适配器包括了一个可以用来生成 handler、instance 和 rule 自定义资源的工具。 命令自动生成模板文件，允许令牌、URL 对作为单个处理器由多个服务 共享： $ 3scale-config-gen --name=admin-credentials --url="https://- admin.3scale.net:443" --token="[redacted]" 第 第 1 章 章 SERVICE MESH 2.X 175 以下示例生成带有嵌入在处理器中的服务 ID 的模板：

使用 3scale 配置修改处理器配置。 处理器配置示例 理器配置示例 您可以选择在 params 部分提供一个 backend_url 字段来覆盖 3scale 配置提供的 URL。如果适配器与 3scale 内部实例在同一集群中运行，且您希望利用内部集群 DNS，这可能很有用。 1. 用 3scale 配置来修改规则配置，将规则发送到 3scale 处理器。 规则配置示例 配置示例 保存产生的清单的文件 不是 标准输出 --version 输出 CLI 版本并立即退出 不是 7.1.1.1.1. 从 从 URL 示例生成模板 示例生成模板 这个示例生成模板，允许多个服务作为单一处理器共享令牌， URL 对： apiVersion: "config.istio.io/v1alpha2" kind: rule metadata: name: threescale --name=admin-credentials --url="https://- admin.3scale.net:443" --token="[redacted]" 这个示例生成带有内嵌在处理器中的服务 ID 的模板： $ 3scale-gen-config --url="https://-admin.3scale.net" --name="my-unique-id"

位计算要求计算机系统采用支持英特尔® 64 架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器、芯片组、基本输入输出 奔腾® 4 处理器、支持超线程（HT）技术的芯片组、基本输入输出系统、BIOS 和操作系统。实 际性能会根据您所使用的具体软硬件配置的丌同而有所差异。有关详细信息，包括哪些处理器支持英特尔 HT 技术，请访问 www.intel.com/products/ht/hyperthreading_more.htm。 英特尔® 虚拟化技术要求计算机系统具备支持英特尔虚拟化技术的英特尔® 处理器、基本输入

产生影响。当节点上运行大量 I/O 高负载的 pod 时，可能会出现超载的问题。建议您监控节点上的磁盘 I/O，并使用有足够 吞吐量的卷。 podsPerCore 根据节点中的处理器内核数来设置节点可运行的 pod 数量。例如：在一个有 4 个处理器内 核的节点上将 podsPerCore 设为 10 ，则该节点上允许的最大 pod 数量为 40。 将 podsPerCore 设置为 0 可禁用这个限制。默认为 可用时，您不应该定义三个 LPAR，每个都带有四个逻辑 IFL。 检查并了解 LPAR 共享和权重. 过多的虚拟 CPU 会对性能造成负面影响。不要将比逻辑处理器定义为 LPAR 更多的虚拟处理 器。 为峰值工作负载配置每个客户机的虚拟处理器数量，而不是配置更多. 从一个小的数量开始，并监控工作负载。如有必要，逐步增加 vCPU 数量。 并非所有工作负载都适合适用高过量使用比率。如果工作负载是 Manager 管理 CPU 组并限制特定 CPU 的负载。 CPU Manager 对于有以下属性的负载有用： 需要尽可能多的 CPU 时间。 对处理器缓存丢失非常敏感。 低延迟网络应用程序。 需要与其他进程协调，并从共享一个处理器缓存中受益。 拓扑管理器（Topology Manager）从 CPU Manager、设备管理器和其他 Hint 提供者收集提示信息，以 匹配相同非统一

级和监控，以及红帽构建的 OpenTelemetry Operator。 使用 OTLP 或 HTTP 和 HTTPS 报告远程集群中的追踪和指标。 通过 resourcedetection 处理器收集 OpenShift Container Platform 资源属性。 支持 OpenTelemetryCollector 自定义 resouce 中的 managed 和 unmanaged tracing-*" 的索引。 表 表 3.11. ES 批量 批量处 处理器配置参数 理器配置参数 OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪 58 参数 参数 描述 描述 值 值 默 默认值 认值 es: bulk: actions: 在批量处理器决定向磁盘 提交更新前可添加到队列 的请求数。 1000 es: bulk: flush-interval: 提交批量 提交批量请 请求的 求的时间 时间. 要禁用批量处理器清除间 隔，请将其设置为零。 200ms es: bulk: size: 在批量处理器决定提交更 新之前，批量请求可以处 理的字节数。 5000000 es: bulk: workers: 可以接收并将批量请求提 交 Elasticsearch

n3.x版本确定适合的版本。 如果我们使用macOS，假设Python版本是3.9（我们的测试版本），将下载名称包含字符串“MacOSX”的bash脚 本，并执行以下操作： # 以Intel处理器为例，文件名可能会更改 sh Miniconda3-py39_4.12.0-MacOSX-x86_64.sh -b 如果我们使用Linux，假设Python版本是3.9（我们的测试版本），将下载 和神经编程器‐解释器 (Reed and De Freitas, 2015)。它们允许统计建模者描述用于推理的迭代方法。这些工具允许重复修改深度神经网络的内部状 态，从而执行推理链中的后续步骤，类似于处理器如何修改用于计算的存储器。 • 另一个关键的发展是生成对抗网络 (Goodfellow et al., 2014) 的发明。传统模型中，密度估计和生成模 型的统计方法侧重于找到合适的概率分布（通 代轮数，每次迭代都需要通过代价高昂的许多线性代 数层传递数据。这也是为什么在20世纪90年代至21世纪初，优化凸目标的简单算法是研究人员的首选。然而， 用GPU训练神经网络改变了这一格局。图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）早年用来加速图形处 理，使电脑游戏玩家受益。GPU可优化高吞吐量的4 × 4矩阵和向量乘法，从而服务于基本的图形任务。幸运 的是，这些