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数据湖加速器GooseFS，加速湖上数据分析性能
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。 依靠对象存储（Cloud Object Storage，COS）作为数据湖存储底座的成本优势，为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口，加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。 ，加速数据 I/O 性能。 GooseFS 提供了感知元数据 Table 的功能，能够加速大数据场景下列出文件列表（List），重命名文件（Rename）等元数据操作的性能。 三、结语 GooseFS 旨在提供一站式的数据湖缓存加速解决方案，方便用户在不同的存储系统管理和流转数据，提升您的数据利用效率。
1.2K30发布于 2021-07-16 - 来自专栏腾讯云大数据
大数据计算加速论坛
背景介绍 4月23日09:00-12:45，在DataFunSummit2022：大数据计算架构峰会上，由腾讯云大数据资深高级工程师熊训德出品的大数据计算加速论坛，将邀请来自腾讯、阿里巴巴、矩阵起源、喜马拉雅的 演讲主题：云原生混合算力助力计算加速 演讲提纲： 1. 大数据资源使用现状 2. 大数据混合算力部署方案 离在线容器化部署方案 AM资源限制 实现YARN或标签调度 3. 混合算力自动弹性能力 EMR自动弹性扩缩容介绍 感知触发加速 资源扩容加速 4. 落地实践 听众收益： 大数据计算效率问题和解决方案 云原生混合算力计算加速如何保证作业稳定性 腾讯云EMR如何助力云原生弹性加速计算能力 2. 演讲主题：腾讯 Alluxio 加速下一代大数据业务落地 演讲提纲：介绍 Alluxio 概念、原理、应用场景，以及新特性介绍。分享腾讯在 Alluxio 上的新特性研发和性能稳定性方面的改进。
1.6K20编辑于 2022-04-22 - 来自专栏人人都是架构师
swifter：加速 Pandas 数据操作
本文将深入介绍 Python Swifter，它是一个用于加速 Pandas 操作的工具，并提供丰富的示例代码，帮助大家充分利用它来提高数据处理效率。 Swifter 的设计理念是让数据科学家无需更改他们的代码，即可加速 Pandas 操作，使其适用于大规模数据集。 这种方式在大数据集上可能会非常慢。 使用 Swifter 进行操作 现在，将看看如何使用 Swifter 来加速这个操作。 总结 Python Swifter 是一个强大的工具，用于加速 Pandas 数据处理操作，尤其是在处理大规模数据集时。它允许数据科学家使用简单的代码来实现高性能的数据处理。 在下一个数据分析项目中，如果需要处理大量数据并寻求性能提升，不妨考虑使用 Python Swifter 来加速 Pandas 操作。
1K10编辑于 2024-05-08 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
Python：数据预处理加速办法
预处理加速 核心就是：多进程 例子 import glob import os import cv2 ### Loop through all jpg files in the current folder
72920发布于 2021-01-14 - 来自专栏Datawhale专栏
数据集获取加速神器来了！
，1000+优质数据集，30+应用场景，20+标注类型，10+数据格式 免费获取，快速获取与使用数据集，助力AI开发落地 便捷云端使用，通过开发者工具，无需下载即可云端读取数据 ▲丰富多元的数据集 Open Datasets 01 快捷数据集查找与筛选 在Open Datasets，您可以通过数据集的名称联想检索、应用场景筛选、标注类型筛选、推荐、更新时间及热度筛选，轻松找到所需数据集 数据应用场景多元 点云、图像、视频序列、三维模型等 Open Datasets 02 数据的结构化描述 Open Datasets拥有明晰的信息展示方式，通过将数据的应用场景、标注类型、数据概要信息及协议信息结构化， 同时在每个数据集的详情页的代码板块，我们提供了读取数据的代码，您可直接复制使用 我们为社区用户免费提供非结构化数据云端管理SaaS >>Fork后，您可在“我的数据集”管理您Fork的数据集 ▷ 灵活发布与切换版本 ，清晰追踪迭代过程 ▷ 支持通过标签筛选，使用数据 ▷ 数据在线可视化，实时查看 ▷ 基于角色的权限管理与使用分离 Open Datasets 05 畅享海外数据高速下载 如果您想下载数据集至本地，Graviti
1.2K30发布于 2021-08-27 - 来自专栏Java实战博客
WordPress加速 – Redis加速 – Opcache加速
本页目录 Redis加速 Opcache – PHP脚本加速 任何网站的加速都离不开缓存，Wordpress也是一样，我们本次采用Redis做Wordpress的缓存！ 同时我们采用Opcache给PHP脚本加速！ Redis加速 我们去宝塔，下载一个Redis，然后启动Redis，然后配置文件配置如下。 Connection-Parameters // 指定Redis密码 define( 'WP_REDIS_PASSWORD', '你的密码哦' ); 对了，如果我们服务器有多个站点，我担心会使用key名相同导致数据异常 ，我建议把每个站点，使用不同的数据库，或者每个站点使用自己的key前缀。 // 设置使用的Redis库 define( 'WP_REDIS_DATABASE', 0 ); Opcache – PHP脚本加速 在宝塔里安装一下。
3.4K10编辑于 2022-11-18 - 来自专栏SDNLAB
DPDK加速FPGA支持，强强联手助力数据中心网络加速
近年来，数据中心异构化的趋势出现，基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储，网络以及人工智能的加速，成为炙手可热的话题，在刚结束的APNET’18研讨会上，华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程，基于 FPGA为网络业务提供卓越的性能加速 毋庸置疑，FPGA(Field Programmable Gate Array)已经是数据中心计算和网络加速的宠儿，可以灵活地通过软件更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元 FPGA可以通过搭建针对每一级处理的流水线，实现报文处理指令和报文数据的并行进而加速网络。低延迟得益于FPGA的精确可控报文处理步骤，在实时性要求高的领域比如金融有着非常大的市场。 为了培养开放的生态系统并鼓励使用 FPGA 加速功能处理数据中心工作负载，英特尔向行业和开发人员社区开放了这一技术。 在报文处理领域，如果把DPDK比作“倚天剑”的话，那么FPGA就是“屠龙刀”，这两者强强联手威力无穷，持有这两个武器的开发者，在数据中心网络加速中可以说是无人能敌。
4.1K31发布于 2018-08-16 - 来自专栏数据猿
科技战“疫”推动数据共享加速
科技助力抗击疫情，而抗疫巨大的应用需求也将大大推动新兴科技的应用和大数据的互联互通。 许多精准防疫的手段都来自于大数据的应用。众所周知，大数据的核心就是互联互通，可数据共享难也一直是应用中存在的难点。 政府相关部门近年来一直在大力推动数据互联互通。而在抗击疫情中，非常之时行非常之事，许多超常规应急手段的使用，大大推动了数据的互联互通。 而大量密切接触者的成功排查，也都是基于政府与航空、客运、铁路等企业的数据共享来实现的。许多地方推出了个人健康防疫二维码，信息数据共享，出入车站、写字楼，均可扫码查验信息，提高了效率。 当然，数据的互联互通涉及到采集企业、部门、个人，存在所有权、使用权等各种复杂问题，并非想互联互通就能实现。经此次战“疫”，人们已经看到，数据互联互通的巨大作用。 如何推动企业和政府部门在大数据的采集、存贮、使用等方面实现共享加速，更好地发掘出大数据的价值，利用大数据为我们的生活提供便利、为企业创新发展提供动力、为城市应急管理提供支撑，值得引起更多思考。
59010发布于 2020-03-04 - 来自专栏AI科技评论
如何在 GPU 上加速数据科学
用 Rapids 加速 GPU Rapids 是一套软件库，旨在利用 GPU 加速数据科学。 Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。 下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。 使用 cuML 在 GPU 上运行 DBSCAN 的结果 使用 Rapids GPU 获得超高速 我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。 一个好的经验法则是，较大的数据集将更加受益于 GPU 加速。在 CPU 和 GPU 之间传输数据有一些开销时间——对于较大的数据集，开销时间变得更「值得」。
2.9K20发布于 2019-08-15 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
SNIA：数据加速 SDXI、DPU和存储
提供了智能数据加速接口，用于在不同计算单元（如 CPU、GPU 和 FPGA）与存储层之间实现高效的数据传输和加速。 其作用体现在： 数据搬移（Data Movement）加速将数据在不同内存区域（如 DRAM、SCM 等）之间传输时，使用专用的加速路径。 关于 SDXI 智能数据加速接口 SDXI 是一种专注于内存到内存数据传输的加速接口标准，其设计具有高度灵活性和兼容性。 加速器从 VM1 的内存中读取数据（DMA Read）。 加速器将数据写入 VM2 的内存中（DMA Write）。 VM2 的应用程序用户软件可以访问传输完成的数据。 加速器在分层内存之间智能调度数据，优化数据传输路径。 数据返回后，加速器将结果反馈给应用程序。
49810编辑于 2025-02-11 - 来自专栏AI研习社
如何在 GPU 上加速数据科学
用 Rapids 加速 GPU Rapids 是一套软件库，旨在利用 GPU 加速数据科学。 Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。 下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 ? Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。 使用 cuML 在 GPU 上运行 DBSCAN 的结果 使用 Rapids GPU 获得超高速 我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。 一个好的经验法则是，较大的数据集将更加受益于 GPU 加速。在 CPU 和 GPU 之间传输数据有一些开销时间——对于较大的数据集，开销时间变得更「值得」。
2.4K20发布于 2019-08-16 - 来自专栏云计算linux
如何在 GPU 上加速数据科学
用 Rapids 加速 GPU Rapids 是一套软件库，旨在利用 GPU 加速数据科学。 Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。 下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。 使用 cuML 在 GPU 上运行 DBSCAN 的结果 使用 Rapids GPU 获得超高速 我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。 一个好的经验法则是，较大的数据集将更加受益于 GPU 加速。在 CPU 和 GPU 之间传输数据有一些开销时间——对于较大的数据集，开销时间变得更「值得」。 我们可以用一个简单的例子来说明这一点。
89510编辑于 2024-12-19 - 来自专栏SDNLAB
OpenStack网络服务数据平面加速
openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 2.相关的开源项目 3.OVS 2.4 DPDK with IVSHMEM/vHost-user(w/DPDK) 和vHost (w/oDPDK)性能测试数据 后续可以一起来做的一些工作 第一部分 关于openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 先来介绍一下背景，目前openstack社区版本的一些网络服务如routing,fip,snat,fw,V**,lb，数据平面都是 ovs 的kernel datapath 下面是用netperf测试性能的拓扑 用netperf测试vhost-user和vhost的拓扑与上图类似，我就不在贴了，下面看一下最后的数据 A2：测试数据是pps 你换算成bps就直观了 A3：1500的包，在0.8pps的速率时已经接近线速了 wl Q3：对于DPDK门外汉，问个问题如何可以降低学习成本或者比较好的学习路线 A：dpdk
4K60发布于 2018-04-03 - 来自专栏随手写个文章
数据预热与预计算加速查询
数据预热与预计算加速查询：从缓存到StarTree的完整实践核心思想：预热/预计算的本质是用空间换时间——将高代价的计算提前完成，查询时直接命中结果，从而将查询延迟从秒级压缩到毫秒级甚至微秒级。 ASorder_count,AVG(amount)ASavg_order_valueFROMordersGROUPBYDATE(order_time),region,product_category;--创建索引加速查询 rangeIndexColumns":["order_date","revenue"]}}查询时无需特殊语法，优化器自动命中：展开代码语言：SQLAI代码解释--普通SQL，Pinot自动利用StarTree加速 <10ms同缓存中中探索式查询加速推荐组合方案：展开代码语言：TXTAI代码解释实时OLAP大盘：StarTree(Pinot)+Redis热点缓存离线数据报表：Spark预计算宽表+物化视图+Redis 探索式分析加速：SQL相似度匹配+物化视图二次聚合通用业务查询：精确缓存→相似度匹配→物化视图→原始表（逐级降级）总结数据预热与预计算加速是大规模数据分析系统的核心优化手段，其本质是在数据写入时多做工作
9210编辑于 2026-04-11 - 来自专栏算法channel
Pandas内存优化和数据加速读取
在进行数据分析时，导入数据（例如pd.read_csv)几乎是必需的，但对于大的CSV，可能会需要占用大量的内存和读取时间，这对于数据分析时如果需要Reloading原始数据的话会非常低效。 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程，仅需进行简单的数据类型转换，就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%，而pandas本身集成上的一些压缩数据类型可以帮助我们快速读取数据 而feather format也是内置的一个压缩格式，在读取的时候会获得更快的加速。 3. 优化效果展示 这里我将这种优化方法写成一个类，并分别提供数据的压缩优化以及读取加速的API，以方便去使用他：GitHub[1] ? 可以看出，原CSV文件占用内存为616.95MB，优化内存后的占用仅为173.9MB，且相对于原来pd.read_csv的7.7s的loading time,读入优化后的预处理数据文件能很大程度上的加速了读取
3.1K20发布于 2019-12-23 - 来自专栏云社区全球资讯抢先看
时空大数据加速智慧城市落地
据介绍，城市计算包括城市数据的感知和获取、数据的管理、数据的分析和挖掘以及数据的服务和提供。“这四个层面连成一个环路，不断地、自动地在不干扰人生活的情况下，用大数据解决城市的大挑战。”郑宇说。 任何计算都要以数据为基础，但在数据的感知和获取环节则面临多重挑战。“我们拿到的数据往往只是一个采样，某些属性在这个采样上的分布跟它在整体数据上的分布有很大差异。” 郑宇表示，数据是否具有代表性是需要考虑的第一个问题。其次，数据的有限性、易缺失、使用的准确性等，都是城市计算在感知层面的挑战。 “城市发展是从数字化到信息化再到智慧化递进的过程，数据是智慧的基础。” 要达到以上目标，数据的管理不可或缺。城市中所有数据根据结构可分为两种：点数据与网络结构数据。 郑宇解释说，时空数据有空间属性和时间属性，时间属性又包括时间的平滑性、周期性和趋势性。 据介绍，数据的应用是首先把相邻几个小时的数据放到一个深度卷积神经网络里面，来模拟相邻时间的时序的平滑性。
1.4K00发布于 2017-12-26 - 来自专栏笔记堡—柠檬酸冰冰
加速狗scdn全站加速
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5.5K40编辑于 2023-03-04 - 来自专栏相约机器人
GPU加速数据分析和机器学习
介绍 GPU加速现在变得越来越重要。这种转变的主要两个驱动因素是： 世界上的数据量每年都在翻倍[1]。 由于量子领域的限制，摩尔定律现在即将结束[2]。 在本文中将首先介绍NVIDIA开源Python RAPIDS库，然后将提供RAPIDS如何将数据分析加速多达50次的实际演示。 RAPIDS结构基于不同的库，以便从头到尾加速数据科学（图2）。其主要组成部分是： cuDF =用于执行数据处理任务（像熊猫一样）。 cuML =用于创建机器学习模型（Sklearn之类）。 cudf import xgboost as xgb from sklearn.metrics import accuracy_score 在这个例子中，将展示与仅使用Sklearn相比，RAPIDS如何加速机器学习工作流程 http://on-demand.gputechconf.com/gtcdc/2018/pdf/dc8256-rapids-the-platform-inside-and-out.pdf [4] GPU加速数据科学
1.6K30发布于 2019-07-30 YashanDB数据索引设计与查询加速技巧
YashanDB作为支持多种存储结构和部署形态的关系型数据库，提供了丰富的索引机制和优化手段。本文将详细解析YashanDB索引设计的技术原理和查询加速技巧，助力高性能数据库实践。 查询加速技术YashanDB通过以下技术提升索引相关查询的执行效率：统计信息驱动的成本优化(CBO)：优化器动态采集表、列及索引的统计信息，如行数、数据分布和索引树高度，基于代价模型选择最佳执行计划。 热数据和冷数据区分：利用LSC表的活跃切片（MCOL存储）处理热数据，实现动态更新；稳态切片(SCOL存储)针对冷数据进行高效压缩和索引加速查询。 充分评估业务需求下，采用合理的升序或降序索引满足数据排序查询场景。对热点访问表或大表，结合列存表和索引加速技术实现多维度加速。利用YashanDB的自动选主和高可用机制，确保索引管理及查询的连续稳定。 同时，详细阐述了结合存储结构差异实施的查询加速技术，如向量化计算和并行执行。给出系统性索引设计及维护建议，保障业务查询的高效与稳定。
24410编辑于 2025-09-04- 来自专栏我是攻城师
运用Spark加速实时数据分析
然而，随着信息化时代的发展，越来越多组织亟需使用更加快速的数据处理。这些需求来自各个领域的驱动，其中包括最近发展的流媒体技术、物联网、实时分析处理，这些也仅仅只是其中一部分。 他们需要一套新的数据处理模型。在今天，能够满足上文提到的需求而引起了业界人士浓厚兴趣与广泛的支持的一项重要的新技术，就是Apache Spark。 从能源产业到金融行业，Spark凭借其高效性与多功能性已经成为当今大数据处理栈中的关键部分。 Spark是一个比MapReduce更加灵活的开源且通用的计算框架。 它支持完整的用有向无环图（DAG）来展示数据的并行计算。 它可以提高开发人员的经验。 它提供了线性可伸缩性与数据本地化。 它具有容错机制。 因此，为了获得最佳性能的Spark，它需要成为一个更广泛的Hadoop基础数据管理平台的重要组成部分。此外，为了能在实时或者预测分析中得到更大收益，那么优化整个数据供应链也是至关重要的。
74060发布于 2018-05-14
腾讯云开发者
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