3.jpg)  # TBB 开启的并行编程之旅 by 彭于斌 (@archibate) 往期录播：https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码：https://github [Image](/uploads/documents/1/0/0/5/10051dd97d247e9f7a97909b93f2890b/p1_8.jpg) ## 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++，后半段主要介绍并行编程与优化。 1. 课程安排与开发环境搭建：cmake 与 git 入门 2. 现代 C++ 入门：常用 STL 容器，RAII 内存管理 3. 编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5. C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6. 并行编程常用框架：OpenMP 与 Intel TBB 7. 被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8. GPU 专题：wrap 调度，共享内存，barrier 9. 并行算法实战：reduce，scan，矩阵乘法等 10. 存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11

## 在JavaScript中的 并行语言特性 周爱民 @aimingoo https://github.io/aimingoo 上海南潮信息科技有限公司/ruff.io 全球技术领导力峰会 # 500+高端科技领导者与你一起探讨 技术、管理与商业那些事儿 2019年6月14–15日 上海圣诺亚皇冠假日酒店   并行 promise.then() 结构化 .catch .finally top level await 函数式 async/await for await..of async* [Image](/uploads/documents/9/1/3/f/913f07cec8e87d6a2f1136aaefd2e432/p39_1.jpg) → Promise并行方法的实现 → 在ES2017及其之后的扩展 多线程环境下的并行与并发 → 分布式环境下的应用 ## 极客邦科技 会议推荐2019 ![Image](/uploads/documents/9/1/3/f/913f07cec8

构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 演讲人：蔡岳毅 1. 为什么选择ClickHouse/StarRocks; 2. ClickHouse/StarRocks 的高可用架构； 3. 如何合理的应用ClickHouse的优点，StarRocks如何来补充ClickHouse的短板； 4. ClickHouse的调优，运维介绍； 5. 应用总结； ## 根据实际业务场景需要来选择 1. 不固定的查询条件，不固定的汇总条件； c14ade/p5_1.jpg) ## StarRocks的特点 ## 优点： 1. 支持标准的SQL语法，兼容MySQL协议； 2. MPP架构，扩缩容非常简单方便； 3. 支持高并发查询； 4. 跨机房部署，实现最低成本的DR ## 缺点： 1. 不支持大规模的批处理； 2. 支持insert into，但最理想的是消费Kafka;  ## 采用ClickHouse后平台的查询性能 ### system.query_log表，记录已经执行的查询记录 query：执行的详细SQL，查询相关记录可以根据SQL关键字筛选该字段 query duration ms: 执行时间 memory usage: 占用内存 read_

## 并行不悖 – OLAP 在互联网公司的实践与思考 ## 赵飞祥 一 数据仓库体系架构 二 Greenplum体系架构 三 Greenplum现状说明 四 Greenplum运维体系 五 Greenplum开发规范 六 Greenplum扩展规划 ## 业务数据与数据使用归类 时间维度：过去 - 现在 - 未来 （数据的生命周期） “现在”的数据 —— OLTP “过去”的数据 OLAP场景举例 ## · 业务相关场景 ➢ 用户状态（注册数，活跃数，并发量，峰值） 金币状态 道具/物品状态 对账状态 活动反馈 ## • 架构相关场景 不同数据量，不同事务特点，不同查询需求 历史数据归档与冷热分离 实时与延时需求的权衡 ## 数据流转过程 • 1 业务数据的产生 —— OLTP • 2 业务数据的中转 —— ETL服务器 • 3 数据的存储和计算 —— OLAP集群 segment数据节点 ## 架构的具体技术实现 ## • 轻量级数据仓库 —— Inforbright 与MySQL数据库结合，易使用，冷热分离 数据库归档，只能load，不支持DML - 对特定OLAP类查询有很好的支持作用 ## • 通用性数据仓库 —— Greenplum - 独立的数据库仓库解决方案 - 可以很好支持各种方式的数据加载和DML操作 - 具备海量的数据存储和计算性能 一 数据仓库体系架构