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关于并发和并行,Go和Erlang之父都弄错了?

作者|Yossi.Kreinin 来源|OSChina网站 翻译|Andy、袁不语、YuanyuanL、姜鹏飞 校对|胡燕君(OneFlow) 根据字面词义,并发(concurrent)是指竞争或对抗,而并行(parallelism)指两条直线永不相交的状态。在计算机中的并行和并发问题上,我与Joe Armstrong(译注:Erlang语言发明者)和Rob Pike(译注:Go语言发明者)这俩人的看法并不一致。 下面我以自动售货机和分礼物为例来说明我的观点。 首先,并行和并发都是非常流行的概念,很多编程语言和工具通常都会重点宣传自己“兼具高度并行性和高度并发性”。但我却认为,并行和并发需要的是不同的工具,而对单个工具来说,并行和并发不可兼得。例如: Erlang、Rust、Go和STM Haskell擅长并发处理 Flow、Cilk、checkedthreads和Haskell侧重并行处理 也有像Haskell这样的语言或系统,既能处理并行,也能处理并发,但在Haskell内部,并行和并发分属两套不同的工具集。而且Haskell的官方wiki(http://www.hask...

离线数仓建设,企业大数据的业务驱动与技术实现丨03期直播回顾

原文链接:离线数仓建设,企业大数据的业务驱动与技术实现丨03期直播回顾 视频回顾:点击这里 课件获取:点击这里 一、离线数仓建设背景 离线数据是相对实时数据而言的数据产出,不同于实时数据,离线数据一般是T+1天处理,也就是说昨天产生的数据至少要今天才能看到计算结果。离线数据一般应用于对数据时效要求不高,需要基于一段时间的历史数据计算才能得到结果的场景,我们大致可以分为离线数据分析及数据应用两类,离线数据计算具备:数据准确度高、吞吐量大、计算成本低等特点。 离线数据应用的场景非常广泛,企业的数据迎来了爆发式的增长,目前企业数据规模巨大、数据类型多样、生成及处理速度极快、数据价值巨大但密度却较低,这些数据增长的场景,带来的是是我们传统的一些数据基础设施建设暴露出来的缺陷,比如自建数仓投入高、周期长、无法弹性扩缩容导致资金和人力成本投入越来越大;传统数仓在存储、搜索和分析挖掘等能力上的瓶颈也越来越突出。传统离线数据建设无法满足数据增长需求,数字化转型迫在眉睫,许多企业已经在转型或者在转型的路上。 但企业在数字化转型过程中并非一帆风顺,还面临着许多问题: ● 数据生产效率低 企业内部数据孤岛现...

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