作為分布式應用,Spark的數據存儲在不同機器上。這就涉及到數據的傳輸,元數據的管理等內容。而且由於Spark可以利用內存和磁盤作為存儲介質,這還涉及到了內存和磁盤的數據管理。 Spark存儲體系架構 Spark存儲(主要由BlockManager來完成)主要完成了寫入數據塊,如果需要備份 ...
GPU是一個外圍設備,本來是專門作為圖形渲染使用的,但是隨着其功能的越來越強大,GPU也逐漸成為繼CPU之后的又一計算核心。但不同於CPU的架構設計,GPU的架構從一開始就更傾向於圖形渲染和大規模數據的並行計算處理。而大規模的並行計算,離不開大規模的數據傳輸,只有深入了解了GPU的存儲體系,才能真正發揮GPU的威力,寫出高性能的軟件產品。但是由於GPU存儲體系相關的資料非常少,加之非常分散,所以在 ...
2019-06-14 16:13 2 1554 推薦指數:
作為分布式應用,Spark的數據存儲在不同機器上。這就涉及到數據的傳輸,元數據的管理等內容。而且由於Spark可以利用內存和磁盤作為存儲介質,這還涉及到了內存和磁盤的數據管理。 Spark存儲體系架構 Spark存儲(主要由BlockManager來完成)主要完成了寫入數據塊,如果需要備份 ...
最近在了解GPU架構這方面的內容,由於資料零零散散,所以准備寫兩篇博客整理一下。GPU的架構復雜無比,這兩篇文章也是從宏觀的層面去一窺GPU的工作原理罷了 GPU根據廠商的不同,顯卡型號的不同,GPU的架構也有差別,但是大體的設計基本相同,原理的部分也是相通的。下面我們就以NVIDIA ...
為什么需要分層存儲?因為我們想要存儲又大又快,但是只用一層存儲無法達到目的,所以我們采用多層存儲讓那些越大越慢的數據距離處理器遠一些,並確保處理器需要的大多數數據存儲在更快的層中。 分層存儲的基本原則 局部性原理 最近使用的代碼或者數據很有可能在不久的將來繼續用到。 局部性原理分為 ...
接近CPU的存儲器容量更小、速度更快、成本更高,輔存容量大、速度慢,價格低。采用分級存儲體系的目的是解決存儲的容量、價格和速度之間的矛盾。 ...
本篇文章主要剖析BlockManager相關的類以及總結Spark底層存儲體系。 總述 先看 BlockManager相關類之間的關系如下: 我們從NettyRpcEnv 開始,做一下簡單說明。 NettyRpcEnv是Spark 的默認的RpcEnv實現,它提供了個Spark ...
概述 在計算機運行過程中,存儲器是各種信息存儲和交換的中心,而計算機所有存儲器所構成的存儲系統更是整個計算機系統的核心組成部分。在一台計算機中通常有多個存儲器:主存儲器、Cache、通用寄存器、磁盤寄存器、各種緩沖存儲器、光盤存儲器等。 為了評定不同存儲器的性能差異,人們制定了一些主要 ...
的核心部件。中央處理器主要包括兩個部分,即 控制器、 運算器,其中還包括 高速緩沖存儲器及實現它 ...
目錄 12.4 移動渲染技術要點 12.4.1 Tile-based (Deferred) Rendering 12.4.2 Hierarchical ...