Ignite 高性能内存计算

Memcached是高性能的，分布式的内存对象缓存系统，用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度。Memcached由Danga Interactive开发，用于提升LiveJournal.com的访问速度。LJ每秒动态页面访问量几千次，用户700万。Memcached将数据库负载大幅度降低，更好的分配资源，更快速访问。

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。

这份PPT详细介绍了Redis的基本概念、独特特性、高可用性解决方案以及实际应用场景，适合初学者快速入门。Redis作为高性能内存数据库，在现代应用开发中扮演着越来越重要的角色。

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。

Redis是由Salvatore Sanfilippo开发的高性能、开源的内存数据库系统，使用ANSI C语言编写，遵守BSD协议。它支持网络访问，并可基于内存或持久化存储数据。与memcached类似，Redis被广泛用作key-value内存存储系统，同时支持丰富的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。因其卓越的性能和多样化的数据结构支持，Redis也被称为数据结构服务器。

如果你在找一个轻量级的内存中键值存储，ghost绝对值得一试。它是用Go 语言写的，性能比较高，响应也快。基于条纹哈希图算法，ghost支持并发操作，适合高并发环境。它可以嵌入到你的应用里，也能独立作为服务运行。SET、GET和DEL命令足够日常使用，适合需要快速读写的场景。你可以用make ghost-server构建服务器，启动后通过ghost -host localhost -port 6869运行，简单。性能方面，通过ghost-benchmark做个基准测试也挺方便的。，这款工具适合需要轻量存储、并发支持、快速响应的项目。如果你在开发过程中需要一个简单高效的存储方案，ghost可以是

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。

展示了如何将Apache Ignite与Spring Boot集成，以及利用持久性内存功能和基于缓存的SQL查询优化应用性能。详细介绍了如何启用和使用Apache Ignite的持久性内存功能，以确保数据在系统崩溃或重新启动时不丢失。同时，还说明了如何通过Ignite缓存执行SQL查询，并提供了简单的Jenkins管道参考。

Spark 的大一统框架，真是省心。内存计算的思路聪明，省去了反复写磁盘那一步，跑批速度提升一截。RDD也比较灵活，支持各种转换操作，响应快，代码也不复杂。 SparkCore的基础功能扎实，包括调度、容错、内存管理啥的都有，适合搭建底层逻辑。如果你搞实时计算，SparkStreaming也能用，接口和批那套一致，基本无缝过渡。 用惯了 Hadoop 再来上手 Spark，体验挺不一样的。MapReduce虽然稳定，但写起来太啰嗦了。Spark 内存中搞定中间数据，性能肉眼可见的上来了。像做机器学习、图计算的，MLlib和GraphX也都能直接上。 不过别太迷信性能，Spark 调优也有门槛，