整体分几步做首先下载需要的包，包括系统镜像文件+虚拟机工具,cloudera manager版本文件，CDH版本文件，flink parcls文件（最后集成flink才需要）1.安装镜像文件2.配置虚拟机环境包括网络的打通配置host,关闭防火墙，rzsz（方便上传下载）,rsa机器之间免密操作(用于机器之间无密码ssh远程登录),yum插件的安装（解决后面安装CM的依赖问题）,mysql的安装,
转载
2024-04-03 20:34:34
27阅读
简介在PyFlink中，SourceFunction与其他算子（如Map、FlatMap等）的实现方式有所不同。本文将介绍PyFlink中如何自定义SourceFunction，并通过示例代码展示如何在实时数据处理中灵活应用自定义SourceFunction。自定义源算子理解自定义源算子的必要性和作用。创建实现了 SourceFunction 接口的自定义源算子类。实现核心方法：run() 和 c
转载
2024-06-22 20:09:22
43阅读
prometheus kube_pod_container_resource_requests{unit="core"} 单位是核数
原创
2024-05-09 00:37:47
2阅读
1、CPU利用率和负载CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比；cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度，忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。CPU负载是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数，这里等待cpu时间的进程是指等待被唤醒的进程，不包括处于wait状态进程。CPU利用率高，并不意味着CPU的负载大。两者
转载
2024-05-02 07:21:28
1048阅读
上一课时我们学习了 Flink 消费 Kafka 数据计算 PV 和 UV 的水印和窗口设计，并且定义了窗口计算的触发器，完成了计算 PV 和 UV 前的所有准备工作。接下来就需要计算 PV 和 UV 了。在当前业务场景下，根据 userId 进行统计，PV 需要对 userId 进行统计，而 UV 则需要对 userId 进行去重统计。下面我们使用不同的方法来统计 PV 和 UV。单窗口内存统计
转载
2024-05-05 11:52:16
82阅读
图解CPU使用率和Load
1. 什么是Cpu的Load使用uptime、top或者查看/proc/loadavg都可以看到CPU的load统计，这里有三个值，分别代表1分钟、5分钟和15分钟的CPU Load情况。大部分人认为这三个数值越小说明比较好，如果越高说明系统可能存在问题或负载过高了。那这个值处于什么状态是好什么又是不好？什么时候需
转载
2024-02-05 11:21:35
65阅读
1、cpuusage是什么cpuusage（即CPU利用率，本文均用cpuusage指代CPU利用率）通常是指：CPU从事任何工作的时间比例。 如：90％的cpuusage表示CPU处于90％忙碌状态和10％空闲状态。当CPU空闲时，它什么也不做，在嵌入式实时操作系统RTOS上，它会进入idle状态，idle本身也是一个task，它只是在等待中断，消耗CPU。在RTOS上，CPU 都是分时间片使用
转载
2024-10-31 16:13:00
284阅读
shell cpu利用率 内存利用率
原创
2017-08-08 18:14:18
2065阅读
2评论
在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。1. GPU内存占用率问题&nb
转载
2023-09-07 16:58:23
3369阅读
为了提高计算机的执行效率，需要尽量提高CPU的有效执行率。由于主流的应用系统以线程为运算执行基本单位，所以线程数可以等同于运算执行单位数量。由于在用户空间，需要用户自行进行线程的调度，那么如何计算最佳的线程数量呢？ 从线程的状态当中，可以知晓一个线程并不是总在执行的，它会因为I/O等原因陷入阻塞状态，这种状态下，CPU会处于空闲状态。为了提高CPU的利用率，这便需要在某一个线
转载
2024-04-22 13:13:14
621阅读
前言linux 性能分析自我学习。正文一般我们说cpu，一般是什么高呢？ 一般是指cpu 使用率高。那么什么是cpu 使用率呢？cpu 使用率 = 1- 空闲时间/总cpu 时间平均cpu 使用率 = 1 -(new空闲时间 - old 空闲时间)/ (new总cpu时间 - old总cpu时间)我们可以使用top 查看:那么来看下这些参数的意义:user (通常为us), 用户态的时间。（不包含
转载
2024-10-16 18:21:41
391阅读
GPU及GPU显存查看：在终端中打印出GPU的各种属性：nvidia-smi如果需要实时监测GPU的状态（便于排查 GPU使用率低的原因）：watch -n 0.1 nvidia-sminvidia-smi 各项指标意义可参考blog1：一般关注两个指标：利用率和显存占有率。 tensorflow中指定GPU及GPU显存设置：参考blog2： 在终端执行程序时指定GPU&nbs
转载
2024-05-06 11:50:17
107阅读
一、为什么集群资源利用率会不够高？首先我们来分析一下，为什么集群资源利用率会不够高？其中大概会归纳为以下几个方向。第一个是Node节点资源的碎片。在我们那么多的集群里面会发现，往往分配比整个集群到90%多的时候，就会创建不了Pod了，其实每个Node都会有一些零碎的资源。第二点，Pod Resource配置不合理。业务在创建Pod的时候，都不清楚自己到底要设多少，所以往往会设很大，从而造成资源的浪
原创
2021-04-01 20:40:33
790阅读
离屏渲染优化详解：实例示范+性能测试
作者
seedante
关注
本文已发布到唐巧前辈的 iOS 开发（iOSDevTips 离屏渲染(Offscreen Render)objc.io 出品的 Getting Pixels onto the Screen 的翻译版绘制像素到屏幕上应该是国内对离屏渲染这个概念
内存利用率 有多个命令提供有关系统内存利用率的相关信息。最流行的是free 和pmap。 free命令 free 命令显示可用的物理内存量，其中包括总物理内存量、已用物理内存量、可用物理内存量。它也为交换空间显示同样的统计信息，还显示内核使用的内存缓存大小和缓冲区的大小。图7-5 显示了在中等负荷的操作系统上运行free 命令的一个例子。 图7-5：free命令 图7-5 是来自于Ubuntu 系统的free 命令的输出结果，其中的shared 列已经废弃了。 switch 选项将命令设置成轮询模式，使统计信息根据提供的时间间隔秒数定期进行更新。例如，每隔5 秒轮询内存一次的命令是f...
转载
2012-05-05 22:59:00
493阅读
2评论
在当今科技领域中，Linux操作系统无疑是一个备受瞩目的存在。作为一个开源的操作系统，Linux吸引着众多用户和开发者，成为了许多大型企业和个人用户的首选。而其中一个备受关注的指标就是Linux的利用率。
Linux的利用率一直是一个备受关注的话题。随着云计算和大数据时代的到来，Linux作为一个高性能、稳定性强的操作系统，在服务器领域的占有率逐渐增加。许多企业选择使用Linux作为他们的服务器
原创
2024-03-18 10:59:27
49阅读
！what is PyTorch?an ML learning framework in python2 main features:N-dimensional Tensor(张量) computation(like numpy) on GPUsautomatic differentiation for training deep neural networkstraining &am
模板监控项触发报警条件发送报警等级BASE-Windowping值监测icmpping[{IPADDRESS},3,30,,100]服务器无法ping通灾难报警cpu使用率perf_counter[\Processor(_Total)\% Processor Time]CPU使用率大于95%  
频带利用率 (2013-02-26 09:04:03)
通信原理：单位频带内的码元传输速率。频带利用率越高，系统的有效性就越好。
数字通信传输系统的频带利用率定义为：所传输的信息速率（或符号速率）与系统带宽之比值，其单位为bit/s/HZ（或为Baud/Hz).
频带利用率是描述数据传输速率和带宽之间关系的一个指标
# PyTorch显存利用率高GPU利用率低的原因及解决方案
在深度学习训练过程中，我们经常会遇到显存利用率高而GPU利用率低的问题。这不仅会导致训练速度变慢，还可能影响模型的性能。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案。
## 流程图
首先，我们通过流程图来展示PyTorch训练过程中的各个环节：
```mermaid
flowchart TD
A[开始训练] --> B[
原创
2024-07-22 10:24:39
696阅读
