我喜欢Go，尤其是goroutines。它们简单而高效。经过一些挖掘后，它们似乎基本上是多路复用到内核线程池的光纤(如果我错了请纠正我)。也就是说，D中是否有任何标准库(或相对流行和受支持的第3方添加)？我想要的主要是:轻量级-线程使用过多内存并占用过多CPU简单-数据共享不太重要，但简单的消息传递很重要托管-如果它处于运行时级别会很好这里的主要目标是使Web服务器尽可能高效地与Node.js和Go的速度相媲美。这意味着可能有许多事件连接(http、websockets、数据流)。我喜欢提到的其他平台，但D更通用。如果不是太笨重，我会选择D而不是其他。 最佳

我喜欢Go，尤其是goroutines。它们简单而高效。经过一些挖掘后，它们似乎基本上是多路复用到内核线程池的光纤(如果我错了请纠正我)。也就是说，D中是否有任何标准库(或相对流行和受支持的第3方添加)？我想要的主要是:轻量级-线程使用过多内存并占用过多CPU简单-数据共享不太重要，但简单的消息传递很重要托管-如果它处于运行时级别会很好这里的主要目标是使Web服务器尽可能高效地与Node.js和Go的速度相媲美。这意味着可能有许多事件连接(http、websockets、数据流)。我喜欢提到的其他平台，但D更通用。如果不是太笨重，我会选择D而不是其他。 最佳

在Akka文档中，它声明如果未配置调度程序，则将使用默认调度程序。默认调度程序的属性是什么，即parallelism-min、parallelism-factor、parallelism-max等？ 最佳答案 默认情况下，Akka提供的调度器是一个带有fork-join-executor的调度器，默认的并行值是:并行度最小值:8并行系数:3.0最大并行度:64您可以在documentation中看到所有这些内容。.有一段名为:ListingoftheReferenceConfiguration这里是配置文件的相关部分(我只去掉了注释

在Akka文档中，它声明如果未配置调度程序，则将使用默认调度程序。默认调度程序的属性是什么，即parallelism-min、parallelism-factor、parallelism-max等？ 最佳答案 默认情况下，Akka提供的调度器是一个带有fork-join-executor的调度器，默认的并行值是:并行度最小值:8并行系数:3.0最大并行度:64您可以在documentation中看到所有这些内容。.有一段名为:ListingoftheReferenceConfiguration这里是配置文件的相关部分(我只去掉了注释

在网上找不到足够的信息所以在这里问:假设我正在将一个巨大的文件写入磁盘，数百TB，这是mapreduce(或spark或其他)的结果。mapreduce如何将这样的文件高效地(可能是并行的？)写入HDFS，以便稍后以并行方式读取？我的理解是HDFS只是基于block(例如128MB)。因此，为了写入第二个block，您必须已经写入了第一个block(或者至少确定哪些内容将进入block1)。假设它是一个CSV文件，文件中的一行很可能会跨越两个block——我们如何将这样的CSV读取到mapreduce中的不同映射器？它是否必须执行一些智能逻辑来读取两个block、连接它们并读取正确的行

spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism有什么区别？我在SparkSQL中都尝试过设置，但是第二阶段的任务数一直是200。 最佳答案 来自答案here,spark.sql.shuffle.partitions配置在为连接或聚合改组数据时使用的分区数。spark.default.parallelism是RDD中的默认分区数s由join等转换返回,reduceByKey,和parallelize当用户未明确设置时。注意spark.default.parallelism似

有人可以解释以下TensorFlow术语吗inter_op_parallelism_threadsintra_op_parallelism_threads或者，请提供指向正确解释来源的链接。我通过更改参数进行了一些测试，但结果并不一致得出结论。 最佳答案 inter_op_parallelism_threads和intra_op_parallelism_threads选项记录在sourceofthetf.ConfigProtoprotocolbuffer中.这些选项配置TensorFlow用于并行执行的两个线程池，如注释所述://T