batch批处理 更多内容
  • 批量写请求

    请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 table_opers 是 Array of table_batch objects 行操作数组,可以是多个表的操作。 表3 table_batch 参数 是否必选 参数类型 描述 table_name 是 String 表名,仓内唯一。 长度:[3

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  • 应用场景

    DIS、 CDM 、OBS、DWS、RDS、CloudTable 图2 车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级,其数据种类多,有结构化的基站信息数据,非结构化的消息通信数据,同时对数据的时效性有很高的要求, DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎,打破数据孤岛进行统一的数据分析。

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  • 显存溢出错误

    量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。

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  • 显存溢出错误

    量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。

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  • 显存溢出错误

    量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。

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  • 显存溢出错误

    量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。

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  • 显存溢出错误

    量,并且要被整除,具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。

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  • compaction&cleaning配置

    hoodie.commits.archival.batch 这控制着批量读取并一起归档的提交即时的数量。 10 hoodie.parquet.small.file.limit 该值应小于maxFileSize,如果将其设置为0,会关闭此功能。由于批处理中分区中插入记录的数量众多,总会出现小

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  • 客户端参数配置建议

    ion batch.size 16384 262144 默认的批量处理消息字节数上限。producer将试图批处理消息记录,以减少请求次数。这将改善client与server之间的性能。不会试图处理大于这个字节数的消息字节数。 发送到brokers的请求将包含多个批量处理,其中会

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  • Volcano调度概述

    Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性,提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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  • 展示实例状态统计信息

    "instance_count" : 0, "batch_indexes" : [ ] }, { "instance_status" : "PROCESSING", "instance_count" : 0, "batch_indexes" : [ ]

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  • 创建DLI表关联CSS

    比pushdown降低更多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限,默认为1000。如果单条数据非常大,在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限,则停止存储数据,以batch.size.bytes为准,提交该批次的数据。

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  • 创建DLI表关联CSS

    比pushdown降低更多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限,默认为1000。如果单条数据非常大,在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限,则停止存储数据,以batch.size.bytes为准,提交该批次的数据。

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  • Flink作业引擎概述

    Flink作业运维能力增强,包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算,毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算,分钟级计算完成。 支持对流处理批处理的数据进行过滤配置,过滤无效数据。 读取HDFS数据时,提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级,不支持再定义作业,但是不影响已有作业计算。

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  • Flink作业引擎概述

    Flink作业运维能力增强,包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算,毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算,分钟级计算完成。 支持对流处理批处理的数据进行过滤配置,过滤无效数据。 读取HDFS数据时,提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级,不支持再定义作业,但是不影响已有作业计算。

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  • 获取批量配置任务列表

    ,算法服务名称,配置类型,配置任务数量,创建时间,配置下任务状态。 https://xxx/v2/xxx/batch-tasks?page_num=1&page_size=10 响应示例 状态码: 200 批量操作响应体 { "count" : 2, "batch_task_list"

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  • Spark Streaming应用运行过程中重启Kafka,Web UI界面部分batch time对应Input Size为0 records

    10:58:00 batch任务时,会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上(Kafka重启前Kafka上未读取完的数据,属于2017/05/11 10:57:00之前的batch),如图2所示。 图2

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  • Spark Streaming应用运行过程中重启Kafka,Web UI界面部分batch time对应Input Size为0 records

    10:58:00 batch任务时,会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上(Kafka重启前Kafka上未读取完的数据,属于2017/05/11 10:57:00之前的batch),如图2所示。 图2

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  • 批量更新边属性

    String 操作符。 batch-update 更新该属性的值。 batch-add 添加属性的值。当属性的cardinality为single时,其操作与update一致;当cardinality为list或set时,意为向集合中添加值。 batch-del 删除属性的值。 请求参数

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  • Flink性能调优建议

    #开启mini-batch优化 table.exec.mini-batch.enabled:true #最长等待时间 table.exec.mini-batch.allow-latency: 20ms #最大缓存记录数 table.exec.mini-batch.size:8000

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  • 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要)

    NCCL_DEBUG=INFO DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE=32 BATCH_SIZE=$((${MA_NUM_GPUS:-8} * ${VC_WORKER_NUM:-1} * ${DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE})) if [ ${VC_WORKER_HOSTS}

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