相信学过算法的童鞋都听说过一个很经典的问题：TSP问题，这个问题是NP问题，无法在多项式时间内进行求解。当问题规模较小时，还可以用穷举的方法进行求解，但是当城市一旦变多，穷举的时间将会指数级增加。就算采用启发式搜索，估计也很难求解。但是这个问题是可以尝试解决的，人工智能给我们提供了强大的武器，也许尽管无法求得全局最优解，但我们也能得到一个很不错的解。最主要的是，我们可以在可以忍耐的时间内得到一个解
前言Facebook 的数据仓库构建在 HDFS 集群之上。在很早之前，为了能够方便分析存储在 Hadoop 上的数据，Facebook 开发了 Hive 系统，使得科学家和分析师可以使用 SQL 来方便的进行数据分析，但是 Hive 使用的是 MapReduce 作为底层的计算框架，随着数据分析的场景和数据量越来越大，Hive 的分析速度越来越慢，可能得花费数小时才能完成。而且 Facebook
原创
2021-04-05 18:19:53
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PrestoonSpark：扩展Presto以支持大规模ETL过往记忆大数据过往记忆大数据前言Facebook的数据仓库构建在HDFS集群之上。在很早之前，为了能够方便分析存储在Hadoop上的数据，Facebook开发了Hive系统，使得科学家和分析师可以使用SQL来方便的进行数据分析，但是Hive使用的是MapReduce作为底层的计算框架，随着数据分析的场景和数据量越来越大，Hive的分析速
原创
2021-03-30 20:36:06
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PrestoonSpark：扩展Presto以支持大规模ETL过往记忆大数据过往记忆大数据前言Facebook的数据仓库构建在HDFS集群之上。在很早之前，为了能够方便分析存储在Hadoop上的数据，Facebook开发了Hive系统，使得科学家和分析师可以使用SQL来方便的进行数据分析，但是Hive使用的是MapReduce作为底层的计算框架，随着数据分析的场景和数据量越来越大，Hive的分析速
原创
2021-03-30 19:53:24
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前言Facebook 的数据仓库构建在 HDFS 集群之上。在很早之前，为了能够方便分析存储在 Hadoop 上的数据，Facebook 开发了 Hive 系统，使得科学家和分析师可以使用 SQL 来方便的进行数据分析，但是 Hive 使用的是 MapReduce 作为底层的计算框架，随着数据分析的场景和数据量越来越大，Hive 的分析速度越来越慢，可能得花费数小时才能完成。而且 Facebook
原创
2021-04-05 17:15:19
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魂牵梦萦fdsa
原创
2012-07-20 19:38:38
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背景我一直很关注如何设计大规模的 JavaScript 应用，因为我一直在做的都是大规模的JavaScript 应用。从百度 Hi 网页版到百度地图，从 Yahoo Search Direct 到豌豆荚客户端。好吧……Yahoo Search Direct 本身的规模不大，但作为一个网页插件它要能跑在任何宿主
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精选
2014-05-21 11:54:32
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推荐阅读：世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT）企业IT技术架构规划方案论数字化转型——转什么，如何转？华为干部与人才发展手册（附PPT）企业10大管理流程图，数字化转型从业者必备！【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf华为的数字化转型方法论华为如详细280页D...
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2023-05-14 00:11:35
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# 从零开始学习K8S大规模应用
## 摘要
Kubernetes（简称K8S）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在大规模应用中，K8S能够帮助我们更有效地管理和运维应用程序。本文将教大家如何通过K8S实现大规模应用的部署和管理。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 安装K8S集群 |
| 步骤二 | 编写K8
为了更好地方便大家讨论，我还是把企业级系统架构设计技术与互联网应用技术结合的主题分为多个。第一个，先讨论大规模并发性能问题吧。 这是企业系统互联网化要面对的第一个问题。
抛砖引玉，我先把我前些日子给南航的技术人员做技
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2012-05-19 18:11:00
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整数规划-模型2022年2月26日TSP问题有一个邮递员，他每天负责向100个客户的家门口送一份报纸，他希望走最短的总路程来完成配送任务，这是TSP问题最原始的场景。用理论描述就是：找一个路径最小的哈密顿回路（Hamiltonian cycle） 。哈密顿回路：也称为一笔画问题，就是从一个点出发不重复的走完所有的点，最后在回到出发点。我们现在希望为邮递员找到这个最短的哈密顿回路。求解关
# 如何实现Redis的大规模应用
## 整体流程
首先，我们需要了解如何在大规模应用中使用Redis。以下是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 部署Redis集群 |
| 步骤二 | 优化Redis配置 |
| 步骤三 | 编写应用程序与Redis集群交互的代码 |
| 步骤四 | 测试和监控Redis集群 |
## 步骤一：部署Re
首先，叙述一下当前面临的问题所在。当前系统通过接口调用其他系统的数据，返回的数据达到10万级，然后将这批数据插入到oracle数据库。怎样尽可能提高这一过程的效率？大致从两个时间节点来优化：一个节点是优化接口之间调用的响应速度，可以项目之间使用集群，实现负载均衡。接口拿到数据后可以暂存到Redis或kafka再者是MQ队列中，以提高接口直接的相率。当然了如果项目团队允许，分布式的Hbase也是个不
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2023-08-23 17:14:33
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[toc] 32. GPU 技术在大规模数据集处理和大规模计算中的应用 随着深度学习在人工智能领域
原创
2023-06-22 07:55:20
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超大规模计算有十分诱人的前景，并且几乎每个人对其发展前景都有自己的见解。亚马逊、谷歌、Facebook和微软通过选择分布式和松耦合的架构实现了巨大的效率提升。与这些大规模架构相反，数据中心架构历来青睐高可用性系统，它们将存储、计算和网络部署在成千上万商用服务器节点上。这些超大规模先驱甚至针对特别的需求设计自己的服务器、交换机和存储节点。使得云服务可以很容易地随着需求增加而扩容，按需无缝添加资源。他
大规模K8S集群应用开发流程
作为一个经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现"大规模K8S集群应用"。 下面是整个流程的步骤，并且附有注释说明每一步需要做什么以及需要使用的代码示例。
步骤 | 说明 | 代码示例
--------|------|--------
1. 部署Kubernetes集群 | 部署Kubernetes集群，包括Master节点和多个Worker节点。 | `k
目前我们项目采用的支持高并发，高性能的网站结构解决方案，见附件，附件中得基本跟我们的选择如出一辙~
原创
2011-11-29 15:45:54
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大规模Ceph集群是当前互联网技术领域中备受关注的一个重要话题。Ceph是一个开源的、高性能的分布式存储系统，能够支持PB级别的存储容量，并提供可靠的数据存储和访问服务。在Ceph集群中，存储节点和客户端节点可以通过网络连接进行通信，实现数据的读写和访问。在大规模Ceph集群中，通常会有数千甚至数万个节点，这些节点协同工作，共同提供高可靠性、高性能的存储服务。
在大规模Ceph集群中，数据的分布
Ceph是一个开源的分布式存储系统，可以实现大规模部署。它提供了高性能、高可靠性和高可伸缩性的存储服务，广泛应用于云计算、大数据和虚拟化等领域。
Ceph的大规模部署需要考虑多方面的因素，包括硬件配置、网络环境、软件版本等。首先，硬件配置非常重要。Ceph需要大量的存储空间和计算资源，因此建议使用高性能的硬件，如SSD固态硬盘和高速网络。此外，还需要考虑冗余性和负载均衡，以确保系统的可靠性和稳定
# 如何实现大规模并发Java
## 1. 事情流程
我们首先来看一下实现大规模并发Java的整个流程。可以用一个表格展示出每一个步骤：
| 步骤 | 内容 |
|----|----|
| 1 | 设计并发架构 |
| 2 | 编写并发代码 |
| 3 | 测试并发性能 |
| 4 | 优化并发性能 |
接下来，我们将详细讲解每一个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 2. 步骤详解
