我一直在阅读一些关于HadoopMap/Reduce的文献，一个普遍的主题似乎是:Hadoop作业是I/O密集型的(示例:使用Map/Reduce进行排序)。是什么让这些作业成为I/O密集型(考虑到Hadoop将计算推向数据这一事实)？示例:为什么HadoopI/O中的排序是密集型的？我的直觉:似乎在map阶段之后，中间对被发送到reducers。这会导致巨大的I/O吗？ 最佳答案 Hadoop用于对大量数据执行计算。您的作业可能会受到IO(您称之为I/O密集型)、CPU和网络资源的限制。在Hadoop使用的经典案例中，您正在对大量
我正在为从Access迁移到PHP的应用程序寻找一个简单易学的php框架。该应用程序有很多表单(有时每页50多个字段)，并且很多字段是相互依赖的(即，您更改一个字段，它会更新其他一些字段或选项)。有什么好的php框架吗？我希望它非常简单，因为:开发人员经验不足数据库是从Access迁移过来的，在设计时并未考虑OOP，它基本上是按功能划分的表的集合，因此我可能不需要任何ORM(至少目前是这样)。最重要的是表单设计和字段关联的简易性(例如:两个列表框，其中第二个的值取决于第一个的选定值)——我知道大多数ajax库对此有一些支持，但是我想要开箱即用。编辑:澄清一下，最重要的不是ajax漂亮的
我正在使用Laravel5(具体来说，“laravel/framework”版本是“v5.0.27”)，session驱动程序='file'。我正在Windows764位机器上开发。我注意到有时(大约一周一次)我会意外地随机退出。有时甚至在我登录后立即发生这种情况。我已将日志消息添加到我的身份验证逻辑代码中，但未触发日志代码。Laravel表现得好像它已经完全丢失了session文件。另一个更严重的问题是，有时在调试session(使用xdebug和Netbeans)之后，Laravel也开始丢失其他文件-.env设置、一些debugbarJS文件等。错误日志包含如下消息:[2015-
总结我在开发一个Android应用程序，作为其功能之一，它涉及用户标记图像并保存它。这个过程涉及一些繁重的CanvasdrawImage()调用(有时在大约12MB+未压缩的图像上)以及大量的数据编码和解码。图像数据也缓存在Android文件系统中，并通过JavaScriptInterface从Java传递到JavaScript。但是，对于运行Android5.0.2的LGGPadX8.3，我们遇到了很多崩溃问题。当它崩溃时，日志显示“WINDEATH”，然后返回主屏幕而不显示任何“Unfortunately,___hasstopped”消息。我们的“WINDEATH”之前是Input
我正在为一个项目使用2DEigen::Array，我喜欢在大型2D数组的情况下继续使用它们。为了避免内存问题，我想使用内存映射文件来管理(读/修改/写)这些数组，但我找不到工作示例。我找到的最接近的例子是this基于boost::interprocess，但它使用共享内存(虽然我更喜欢持久存储)。缺乏示例让我担心是否有更好的主流替代解决方案来解决我的问题。是这样吗？一个最小的例子会非常方便。编辑:这是一个最小的例子，在评论中解释了我的用例:#includeintmain(){//OrderofmagnitudeoftherequiredarraysEigen::Indexrows=50
从3.0版开始，DenseFeatureDetector不再可用。谁能告诉我如何在OpenCV3.0中计算密集SIFT特征？我在文档中找不到它。非常感谢您! 最佳答案 您可以将cv2.KeyPoints列表传递给sift.compute。这个例子是用Python写的，但是它展示了原理。我通过扫描图像的像素位置创建了一个cv2.KeyPoint列表:importskimage.dataasskidimportcv2importpylabaspltimg=skid.lena()gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLO
我正在开发一个C++应用程序(在Linux机器上运行)，它非常注重读取日志文件并将派生结果写入磁盘。我想知道哪些是优化此类应用程序的最佳实践:哪些操作系统调整可以提高性能？哪些编程模式可以提高IO吞吐量？预处理数据(转换为二进制、压缩数据等)是否有用？分块/缓冲数据是否有助于提高性能？我应该注意哪些硬件功能？哪些做法最适合分析和衡量这些应用程序的性能？(在这里表达我所缺少的关注)是否有好的读物可以让我了解这方面的基础知识，以便我可以根据我的问题调整现有的专业知识？谢谢 最佳答案 压缩肯定会有很大帮助，而且比调整操作系统要简单得多。查
我正在为我的大学开发一些科学软件。它是在Windows(VS2008)上用C++编写的。该算法必须为大量矩阵对计算一些值，也就是说，在核心处有一个循环遍历矩阵，收集一些数据，例如:sumA=sumAsq=sumB=sumBsq=diffsum=diffsumsq=return=0;for(inty=0;y此例程针对不同的矩阵A、矩阵B对执行了数百万次。我的问题是这个程序非常慢，在Release模式下编译并激活所有优化。使用“忙碌时暂停并检查”调试器技术，我确定该程序几乎每次都位于该循环内，尽管如您所料，该例程被一大堆条件和控制分支。最让我困惑的是，在基于双处理器Xeon的系统上执行期间
我正在尝试优化我的代码，利用多核处理器来复制任何操作大型密集数组。对于复制:我有一个大的密集数组(大约6000x100000)，我需要从中提取15x100000个子数组以在管道中进行多次计算。该管道由许多线性代数函数组成，这些函数由多核blas处理。与线性代数相比，提取数据的时间是否真的很重要是一个悬而未决的问题，但我想谨慎行事，并确保数据复制得到优化。用于操作:我有许多不同的函数可以通过元素或行来操作数组。如果这些中的每一个都是多核完成的，那将是最好的。我的问题是:是否最好使用正确的框架(OpenML、OpenCL)并让编译器产生所有的魔力，还是有更好的函数/库可以更快地做到这一点？
我有一个应用程序需要定期使用计算简单的算法来处理大块数据。事实证明，我还可以通过将数据block保存在内存缓存中来防止因硬盘驱动器访问而减慢系统速度。该应用程序是低优先级应用程序，因此我正在努力将其对系统的影响降到最低，这意味着使用额外的内存(如果可用)来减少CPU和硬盘驱动器的负载。缓存数据只有64MB字节block，内存中的数据越多，程序对驱动器的开销就越小。我需要做的是，每当系统上的任何其他应用程序需要比可用物理内存更多的物理内存时转储内存中的缓存，并且速度足够快，以至于用户永远不会感觉到系统因高内存需求而变慢。我对如何在.NET应用程序中实现这一点特别感兴趣。
