基本数据类型映射在JNI中，Java的基本数据类型和C/C++的基本数据类型之间有一一对应的关系。这种映射关系是JNI能够实现Java与本地代码之间数据交换的基础。以下是Java基本数据类型与C/C++基本数据类型之间的映射：整数类型byte：在Java中，`byte`是有符号的8位整数。在C/C++中，它映射为`jbyte`，实际上就是一个`signed char`。shor w397090770 7分钟前 4℃ 0评论0喜欢
JNI 简介Java Native Interface（JNI）是Java平台的一个标准接口，它允许Java代码与其他语言编写的代码进行交互。这种交互能力极大地扩展了Java的应用范围，使得Java程序可以调用系统级的库或者执行高性能计算，这些往往是纯Java代码难以高效完成的。从Java 1.1版本开始，JNI标准就成为Java平台的一部分。JNI最初的设计目的是为了本地 w397090770 14分钟前 4℃ 0评论0喜欢
在现代软件开发和部署中，Docker 容器已经成为一种流行的技术，它提供了轻量级的虚拟化环境，使得应用程序能够在隔离的环境中运行。然而，随着全球化的发展，时区问题成为了容器化应用中不可忽视的一个环节。本文将深入探讨 Docker 容器中的时区调整方案，包括其重要性、常见问题、解决方案以及最佳实践。 时区调整的重 w397090770 25分钟前 2℃ 0评论0喜欢
在过去三年中，来自Meta、Ahana（现为IBM）、Intel和字节跳动的工程师团队联手打造了一款名为Velox的先进执行引擎，它的设计目标是可以在各种计算引擎之间灵活组合使用。在这个过程中，他们开发出了基于C++的Presto worker，这是一个全新的查询执行引擎，它基于Velox构建，此前被称为Project Prestissimo，现在则被命名为Presto 2.0。我们 w397090770 6个月前 (06-27) 416℃ 0评论2喜欢
火焰图（Flame Graphs）是一种可视化技术，用于展示软件程序的运行时性能。它们可以帮助开发者快速识别程序中的热点（即执行时间最长的部分）。本文将指导您如何在 Linux 和 Mac 平台上生成火焰图。火焰图简介火焰图是由 Brendan Gregg 创建的性能分析工具，它以一种直观的方式展示了程序的调用栈信息。火焰图的每一层代表函 w397090770 9个月前 (04-10) 608℃ 0评论1喜欢
最近有一个线上 Presto 集群的 Coordinator 节点内存一直处于90%以上，如下图所示：如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据日志里面可以看到几乎每分钟都在 Full GC，但是内存仍然占用很高，所以第一个想法就是存在内存泄漏。但是线上的集群内存是180GB，所以分析这些内存就不能用 w397090770 11个月前 (01-31) 354℃ 0评论2喜欢
当前 velox 支持了 HDFS、S3 以及本地文件系统，其中 HDFS 和 S3 模块是需要在编译的时候显示指定的，比如我们要测试 HDFS 功能，编译 prestissimo 的时候需要显示指定 PRESTO_ENABLE_HDFS=ON，如下：[code lang="bash"]PRESTO_ENABLE_HDFS=ON make release[/code]Velox 解析 HDFS NN endpoint 逻辑核心代码如下：[code lang="CPP"]HdfsServiceEndpoint HdfsFileSystem::getServic w397090770 2年前 (2023-06-29) 739℃ 0评论3喜欢
为了方便集群的部署，一般我们都会构建出一个 dokcer 镜像，然后部署到 k8s 里面。Presto、Prestissimo 以及 Velox 也不例外，本文将介绍如果构建 presto 以及 Prestissimo 的镜像。构建 Presto 镜像Presto 官方代码里面其实已经包含了构建 Presto 镜像的相关文件，具体参见 $PRESTO_HOME/docker 目录：[code lang="bash"]➜ target git:(velox_docker) ✗ ll ~/ w397090770 2年前 (2023-06-21) 511℃ 0评论8喜欢
背景如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据在 Uber，数据影响着每一个决定。Presto 是推动 Uber 各种数据分析的核心引擎之一。例如，运营团队在仪表盘等服务中大量使用 Presto；Uber Eats 和营销团队依靠这些查询的结果来决定价格。此外， Presto 还被用于 Uber 的合规部门、增长营销部 w397090770 2年前 (2022-11-14) 854℃ 0评论3喜欢
过去十年，存储的速度从 50MB/s（HDD）提升到 16GB/s（NvMe）；网络的速度从 1Gbps 提升到 100Gbps；但是 CPU 的主频从 2010 年的 3GHz 到现在基本不变，CPU 主频是目前数据分析的重要瓶颈。为了解决这个问题，越来越多的向量化执行引擎被开发出来。比如数砖的 Photon 、ClickHouse、Apache Doris、Intel 的 Gazelle 以及 Facebook 的 Velox（参见 《Velox 介绍 w397090770 2年前 (2022-09-29) 2119℃ 0评论3喜欢
