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密集计算场景下的 JNI 实战

作者: vivo 互联网服务器团队-Wei Qianzi、Li Haoxuan 在 Java 发展历程中,JNI 一直都是一个不可或缺的角色,但是在实际的项目开发中,JNI 这项技术应用的很少。在笔者经过艰难的踩坑之后,终于将 JNI 运用到了项目实战,本文笔者将简单介绍 JNI 技术,并介绍简单的原理和性能分析。通过分享我们的实践过程,带各位读者体验 JNI 技术的应用。 一、背景 计算密集型场景中,Java 语言需要花费较多时间优化 GC 带来的额外开销。并且在一些底层指令优化方面,C++ 这种“亲核性”的语言有着较好的优势和大量的业界实践经验。那么作为一个多年的 Java 程序员,能否在 Java 服务上面运行 C++ 代码呢?答案是肯定的。 JNI (Java Native Interface) 技术正是应对该场景而提出的解决方案。虽然 JNI 技术让我们能够进行深度的性能优化,其较为繁琐的开发方式也不免让新人感到头疼。本文通过 step by step 的方式介绍如何完成 JNI 的开发,以及我们优化的效果和思考。 开始正文前我们可以思考三个问题: 为什么选择使用 JNI 技...

OpenMLDB + OneFlow:手把手教你快速链接特征工程到模型训练

如何从历史数据中找出规律,去预测用户未来的购买需求,让最合适的商品遇见最需要的人,是大数据应用在精准营销中的关键问题,也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 京东作为中国最大的自营式电商,沉淀了数亿的忠实用户,积累了海量的真实数据。本案例以京东商城真实的用户、商品和行为数据(脱敏后)为基础,通过数据挖掘的技术和机器学习的算法,构建用户购买商品的预测模型,输出高潜用户和目标商品的匹配结果,为精准营销提供高质量的目标群体,挖掘数据背后潜在的意义,为电商用户提供更简单、快捷、省心的购物体验。 本案例以京东高潜用户购买意向预测问题为例,使用 OpenMLDB 进行数据挖掘,使用 OneFlow 中的 DeepFM 模型进行高性能训练推理,提供精准的商品推荐,从而打造一个完整的机器学习应用。 本案例基于 OpenMLDB 集群版进行教程演示。注意,本文档使用的是预编译好的 docker 镜像。如果希望在自己编译和搭建的 OpenMLDB 环境下进行测试,推荐针对 OpenMLDB 优化的 Spark 发行版。 (参考章节: https://openmldb.ai/docs/zh...

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