Oracle 白皮书 2011年1月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 通过外部表进行访问 在图 1 中，我们利用 Oracle Database 11g 实现本文所述的数据库内的 mapreduce。通常情况下，Oracle Database 11g 中的并行执行框架足以满足针对外部表大多数的并行操作。 在有些情况下（例如，如果 FUSE 不可用），外部表方法可能不适用。Oracle 表函数提供了从 Hadoop 中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。 将数据排入一个公共队列，而表函数则从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服务进程提交外部作业。  图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查

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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

- Password management - Leveraging native SSH config files - fab 选项和参数 - 基本应用 - 直接执行远程命令 - 命令行参数 - Per-task arguments - 配置文件 - Fabfile 文件的结构和使用 指定 fabfile - 引用 Fabric - 两者结合 - 作为库使用 - 连接服务器 - 断开连接 - 最后注意 - 输出管理 - 输出等级 - 隐藏和 / 或显示输出级别 - 并行执行 - 它是如何运转的 - 如何使用 - bubble 大小 - 行级输出 vs 比特级输出 - SSH 行为 - 未知主机 - 已知主机但更换了密钥 的应用部署和系统管理效率。 更具体地说，Fabric 是： - 一个让你通过 命令行 执行 无参数 Python 函数的工具； - 一个让通过 SSH 执行 Shell 命令更加容易、更符合 Python 风格的命令库（建立于一个更低层次的库）。 自然而然地，大部分用户把这两件事结合着用，使用 Fabric 来写和执行 Python 函数或 task，以实现与远程服务器的自动化交互。让我们一睹为快吧。

## 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* import() thenabled object RunJobs() running execution context 任务队列 PromiseJobs or ScriptJobs 执行栈 execution context stack ## async function foo() { var x = await p; // a new promise p2 = foo();

## 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 dae2f168baa817155db1/p10_1.jpg) ## greenplum体系架构 ## postgresql体系结构 ## • pg结构组成 连接关系系统 ➢ 编译执行系统 存储执行系统 事务系统 系统表 ## • pg逻辑和物理结构 instance实例 - user - tablesapce database - schema - table,view,function Processing) Shared-Nothing Architecture Master 节点 生成查询计划并派发 汇总执行结果 SQL MapReduce Network Interconnect Segment 节点 执行查询计划及数据存储管理 外部数据源并行装载或导出 ![Image](/uploads/documents/0/6/4/9/0649ae809c3edae2f168baa817155db1/p13_1

m) { • v = v2; } - 这样吗？不行！ $$ k, v $$ 是对 map 里面真正 K-V 对的一份深拷贝。你写入的只是这份拷贝后的 V，不是 map 中的那个 V。 执行中的代码 执行你这段代码的栈空间 map 中的堆空间 ## map 的遍历：遍历的同时修改怎么办？ • 我们现在遍历一个 map，然后把他里面所有的 V 都设为 v2，要怎么做？ • for (auto v]: m) { • v = v2; } - 这样吗？不行！ $$ k, v $$ 是对 map 里面真正 K-V 对的一份深拷贝。你写入的只是这份拷贝后的 V，不是 map 中的那个 V。 执行你这段代码的栈空间  map 中的堆空间 v]: m) { • v = v2; } - 这样吗？不行！ $$ k, v $$ 是对 map 里面真正 K-V 对的一份深拷贝。你写入的只是这份拷贝后的 V，不是 map 中的那个 V。 执行你这段代码的栈空间 map 中的堆空间 ## map 的遍历：如果要修改，请你加引用 - 如果你想让你对局部变量 v 的修改，能对原本 map 中的 v 生效，就要得到 v 的指针，因为只有指针

需要先创建 build 目录 • 切换到 build 目录 • 在 build 目录运行 cmake < 源码目录> 生成 Makefile - 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（4 进程并行） - 让本地的构建系统执行安装步骤 回到源码目录 ## 现代 CMake 提供了更方便的 -B 和 --build 指令，不同平台，统一命令！ • cmake -B build // 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即：make -C build -j4 • sudo cmake --build build --target install // 调用本地的构建系统执行 install 这个目标，即安装 • cmake -B build 免去了先创建 build 目录再切换进去再指定源码目录的麻烦。 • cmake --build build 统一了不同平台（Linux late (master) $ ## 第 1 章：添加源文件 一个 .cpp 源文件用于测试 4 printf("Hello, world!\n") ## CMake 中添加一个可执行文件作为构建目标 main.cpp CMakeLists.txt 1 add_executable(main main.cpp) 另一种方式：先创建目标，稍后再添加源文件 main.cpp CMakeLists