高性能计算

Apache Ignite 提供高性能内存计算。

本系列展示大数据领域的新研究和应用，以及当前正在开发的计算工具和技术。鼓励包含具体的示例和应用。该系列的范围包括社交网络、传感器网络、数据中心计算、天文学、基因组学、医疗数据分析、大规模电子商务等领域的题目，还包括其他潜在贡献者提出的相关主题。

数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。

本课程教授如何使用简单方法隔离现有程序部分，并将其移至内核以提高GPU性能。学习通过AWS探索远程GPU实例来优化OpenCL程序，并检查消除性能瓶颈。课程不培养GPU专家，但将帮助您熟悉创建和执行OpenCL内核所需的基本技能。

面向大数据的 高性能计算：方法与应用 本书探讨了面向数据密集型应用的新兴高性能架构、提升数据处理效率的新型分析策略，以及机器学习、生命科学、神经网络和神经形态工程等多个领域的前沿应用。 全书结构分为两大部分。第一部分涵盖大数据架构，包括云计算系统和异构加速器，并介绍了面向内存架构和设备的新兴 3D IC 设计原则。第二部分展示了大数据在多个领域的新兴应用案例，包括生物信息学、深度学习和神经形态工程。 主要内容包括： 涵盖 Hadoop/Spark 等分布式系统在内的各种大数据架构 面向大数据应用的基于加速器的解决方案，例如基于 GPU 的加速技术 面向内存架构和设备的新兴 3D IC 设计原则 大数据在生物信息学、深度学习和神经形态工程等领域的应用案例

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打造MySQL高性能引擎 想要构建响应迅速、吞吐量高的MySQL系统？以下关键点和技术不容忽视： 硬件层: 选择合适的存储引擎: InnoDB 适用于事务处理，MyISAM 适用于读密集型应用。 优化服务器硬件: 高速CPU、充足内存、高性能磁盘阵列是保障数据库性能的基石。 使用RAID技术: RAID 0/1/5/10 可以提高数据读写速度和数据安全性。 软件层: 优化MySQL配置参数: 调整innodb_buffer_pool_size、max_connections等参数以适应实际负载。 使用数据库连接池: 减少连接创建和销毁的开销，提高数据库访问效率。 优化SQL查询: 使用索引、避免全表扫描、优化子查询等手段提升查询性能。 数据库缓存: 利用Redis、Memcached等缓存系统缓存热点数据，减轻数据库压力。 架构层: 读写分离: 使用主从复制技术将读操作分离到从服务器，提高系统并发处理能力。 分库分表: 将数据分散到多个数据库和表中，突破单库单表的性能瓶颈。 使用消息队列: 异步处理耗时操作，提高系统响应速度和用户体验。 持续优化: 监控系统性能: 使用监控工具实时掌握数据库运行状态，及时发现并解决性能瓶颈。 定期进行压力测试: 模拟真实业务场景，评估系统性能并进行优化调整。

Mysql集群性能优化策略 合理的集群配置是提升Mysql数据库性能的关键。以下是一些优化Mysql集群性能的有效策略： 硬件层优化: 选择高性能服务器：CPU、内存和磁盘IO性能直接影响数据库性能，建议选择多核、大内存和高IOPS磁盘的服务器。 使用RAID阵列：RAID 10或RAID 5可以提高磁盘读写速度和数据安全性。 配置高速网络：千兆或万兆网络可以减少数据传输延迟。 软件层优化: 选择合适的存储引擎：InnoDB引擎支持事务和行级锁，适用于高并发读写场景。 优化数据库参数：调整缓存大小、连接数、线程数等参数，可以有效提升数据库性能。 使用读写分离：将读操作和写操作分离到不同的数据库实例，可以提高数据库的吞吐量。 数据库分库分表：将数据分散到多个数据库和表中，可以降低单个数据库和表的压力。 使用数据库中间件：数据库中间件可以实现负载均衡、读写分离、数据缓存等功能，进一步提高数据库集群的性能和可用性。 持续监控与优化: 实时监控数据库性能指标，例如CPU使用率、内存使用率、磁盘IO等。 定期进行性能分析，找出性能瓶颈并进行针对性优化。 通过以上策略，可以构建高性能的Mysql集群，满足企业级应用的需求。

第1章 MySQL架构第2章 寻找瓶颈第3章 架构优化和索引第4章 查询性能优化第5章 MySQL高级特性第6章 优化服务器设置第7章 操作系统和硬件优化第8章 复制第9章 伸缩性与高可用性第10章 应用层面的优化第11章 备份与还原第12章 安全第13章 MySQL服务器的状态第14章 用于高性能MySQL的工具

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