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巧用符号链接迁移 HDFS 数据,业务完全无感知!

问题 JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统,在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能,因此完全可以用来替代 HDFS。但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力的大工程,需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务。下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS。 平滑迁移方案 数据平台除了我们在 HDFS 上实际看到的文件以外,其实还有一些同样重要的信息,也就是所谓的「元数据」,这些元数据存储在类似 Hive Metastore 这样的系统里。因此当我们谈论数据迁移时不能把这两种数据拆分开来,必须同时考虑,迁移完数据以后需要同时更新 Hive 表或者分区的位置(LOCATION)信息,如果任何一种数据出了问题都会对业务方造成影响。 为了保证数据和元数据的一致性,通常的做法是在迁移完数据以后同步更新元数据中的位置信息,但当数据规模比较大,并且业务又可能更新数据时,很难保证数据拷贝和更新位置信息是个原子操作,迁移过程中可能导致数据丢失,影响整体迁移的可靠性。甚至需...

高效、易用、可拓展我全都要:OneFlow CUDA Elementwise模板库的设计优化思路

撰文|郑泽康、姚迟、郭冉、柳俊丞 逐元素操作(也叫 Elementwise 操作)是指对 Tensor 中的每个元素应用一个函数变换,得到最终输出结果。在深度学习里,有很多算子属于 Elementwise 算子范畴,比如常用的激活函数(如ReLU、GELU ),ScalarMultiply(对 Tensor 每个元素都乘上一个标量)等操作。 为此,OneFlow 针对这种 Elementwise 操作抽象出一套 CUDA 模板,开发者只需把计算逻辑封装到一个结构体内,即可获得一个 CUDA Elementwise 算子,以 ReLU 为例: //WriteReLUFunctor. template< typenameT> structReluFunctor{ OF_DEVICE_FUNCToperator()(Tx)const{ constTzero_val= static_cast<T>( 0); return(x>zero_val)?x:zero_val; } }; //UseCUDAElementwiseTemplate. OF_...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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