目录一.系统环境二.问题描述三.解决方法一.系统环境Windows版本系统类型浏览器Chrome版本Windows10专业版64位操作系统,基于x64的处理器版本101.0.4951.41（正式版本）（64位）二.问题描述某天启动谷歌浏览器Chrome的时候出错了，报错内容如下：应用程序无法启动,因为应用程序的并行配置不正确三.解决方法打开chrome.exe的目录C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\Application可以看到文件下面有new_chrome.exe，点击这个可执行文件即可解决最后只有chrome.exe没有n
目录一.系统环境二.问题描述三.解决方法一.系统环境Windows版本系统类型浏览器Chrome版本Windows10专业版64位操作系统,基于x64的处理器版本101.0.4951.41（正式版本）（64位）二.问题描述某天启动谷歌浏览器Chrome的时候出错了，报错内容如下：应用程序无法启动,因为应用程序的并行配置不正确三.解决方法打开chrome.exe的目录C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\Application可以看到文件下面有new_chrome.exe，点击这个可执行文件即可解决最后只有chrome.exe没有n
一、并行管道搭建：总结下实现思路：归并排序：进行集合元素排序（节点），并两两节点归并排序；每个节点元素要求有序的（排序），当然终点最小节点元数个数为1必是有序的；节点：任务处理单元，归并排序节点是处理输出有序集合任务的单元；文件过大单台机排不了需要多台机集群；根据粒度，单机版：单任务版每个节点可以是排序方法，并发版每个节点可以是一个线程/协程去处理（异步排序），集群版节点是一个主机；单机版，不管并发还是非并发，节点采用的是内存共享数据；集群版节点则需要网络连接请求应答来共享数据；go语言异步数据传输通道通过channel实现的；每个节点将处理的数据异步发送到各自channel中，等待一个主节点
一、并行管道搭建：总结下实现思路：归并排序：进行集合元素排序（节点），并两两节点归并排序；每个节点元素要求有序的（排序），当然终点最小节点元数个数为1必是有序的；节点：任务处理单元，归并排序节点是处理输出有序集合任务的单元；文件过大单台机排不了需要多台机集群；根据粒度，单机版：单任务版每个节点可以是排序方法，并发版每个节点可以是一个线程/协程去处理（异步排序），集群版节点是一个主机；单机版，不管并发还是非并发，节点采用的是内存共享数据；集群版节点则需要网络连接请求应答来共享数据；go语言异步数据传输通道通过channel实现的；每个节点将处理的数据异步发送到各自channel中，等待一个主节点
1. Stream1.1. 允许你声明性地将顺序流转变成并行流1.2. 能对这些集合执行操作流水线，可以充分利用计算机的多个核2. 并行流2.1. 把内容拆分成多个数据块，用不同线程分别处理每个数据块的流2.2. 自动地把工作负荷分配到多核处理器的所有核2.3. 内部迭代让你可以并行处理一个流，而无须在代码中显式使用和协调不同的线程2.4. 对顺序流调用parallel方法，你可以将流转换成并行流2.5. 并行流调用sequential方法就可以把它变成顺序流2.6. 最后一次parallel或sequential调用会影响整个流水线2.7. 内部使用了默认的ForkJoinPool2.7.1
1. Stream1.1. 允许你声明性地将顺序流转变成并行流1.2. 能对这些集合执行操作流水线，可以充分利用计算机的多个核2. 并行流2.1. 把内容拆分成多个数据块，用不同线程分别处理每个数据块的流2.2. 自动地把工作负荷分配到多核处理器的所有核2.3. 内部迭代让你可以并行处理一个流，而无须在代码中显式使用和协调不同的线程2.4. 对顺序流调用parallel方法，你可以将流转换成并行流2.5. 并行流调用sequential方法就可以把它变成顺序流2.6. 最后一次parallel或sequential调用会影响整个流水线2.7. 内部使用了默认的ForkJoinPool2.7.1
目录CPU-bound与memory-bound利用CPU多核物理核心、逻辑核心TBB并行编程库任务调度并行循环常见基本并行算法Map（映射）Reduce（缩并）Scan（扫描）Filter（筛选）并行分治并行快速排序并发容器tbb::concurrent_vector应用线程池工作窃取法（WorkStealing）无锁队列JobSystem依赖性多线程渲染单线程渲染框架多线程渲染框架（example）参考这次的主题主要是利用线程级并行减少CPU-bound，从多线程的角度出发CPU-bound与memory-boundfloat类型的计算类耗时：1次float乘法≈1次float减法≈1次f
目录CPU-bound与memory-bound利用CPU多核物理核心、逻辑核心TBB并行编程库任务调度并行循环常见基本并行算法Map（映射）Reduce（缩并）Scan（扫描）Filter（筛选）并行分治并行快速排序并发容器tbb::concurrent_vector应用线程池工作窃取法（WorkStealing）无锁队列JobSystem依赖性多线程渲染单线程渲染框架多线程渲染框架（example）参考这次的主题主要是利用线程级并行减少CPU-bound，从多线程的角度出发CPU-bound与memory-boundfloat类型的计算类耗时：1次float乘法≈1次float减法≈1次f
在本文中，我们将介绍GraphScope图交互式查询引擎GAIA-IR，它支持高效的Gremlin语言表达的交互图查询，同时高度抽象了图上的查询计算，具有高可扩展性。背景介绍在海量数据的分析中，图查询是一种重要的工具。Gremlin[1] 是由ApacheTinkerpop提出并维护的工业界标准的图查询语言，被业界流行图数据库广泛应用，例如 Neo4j[2] 、OrientDB[3]、JanusGraph[4]、Microsoft Cosmos DB[5] 以及 Amazon Neptune[6]。而GraphScope中的图查询引擎GAIA则是业界首个开源的支持大规模分布式并行化Gremli
在本文中，我们将介绍GraphScope图交互式查询引擎GAIA-IR，它支持高效的Gremlin语言表达的交互图查询，同时高度抽象了图上的查询计算，具有高可扩展性。背景介绍在海量数据的分析中，图查询是一种重要的工具。Gremlin[1] 是由ApacheTinkerpop提出并维护的工业界标准的图查询语言，被业界流行图数据库广泛应用，例如 Neo4j[2] 、OrientDB[3]、JanusGraph[4]、Microsoft Cosmos DB[5] 以及 Amazon Neptune[6]。而GraphScope中的图查询引擎GAIA则是业界首个开源的支持大规模分布式并行化Gremli
