Рубрика «высокая производительность» - 110

Добавлю в копилку статей Хабра о Бинарном поиске еще одну.
Речь пойдет о кастомной реализации, может быть полезно всем, кто часто использует в работе ВПР для сравнения больших списков или для поиска данных в больших массивах.

Предыстория

Все началось с того, что я открыл для себя т.н. Double-TRUE VLOOKUP trick (трюк с двойным использованием ВПР и ИСТИНА в 4-м параметре). Развернутое описание алгоритма можно найти в статье Charles Williams «Why 2 VLOOKUPS are better than 1 VLOOKUP» (в конце статьи).

Поняв принцип работы и открыв для себя, что этот подход может быть в тысячи раз быстрее обычного линейного поиска (ВПР с 4-м параметром ЛОЖЬ), я начал продумывать варианты раскрыть его возможности. В ходе реализации получилось несколько годных инструментов для контекстной рекламы, один из которых я еще продолжаю улучшать, и уже посвятил проекту пару статей на Хабре. Чтиво рекомендуется SEO-специалистам и специалистам по контекстной рекламе (сразу оговорюсь, по ссылкам в статьях уже устаревшие версии, последняя версия условно 6.0, ссылки на скачивание всех версий, включая самую свежую, будут в конце этой статьи):
Анализ больших семантических ядер, или «Робот-распознаватель»
Лемматизация в Excel, или «Робот-распознаватель 3.0

Так вот, несмотря на невероятную скорость работы этих файлов (невероятную для Excel), их создание потребовало использования таких же невероятно длинных мегаформул как одной из составляющих работы макросов (в последней из вышеуказанных статей приведен пример — формула на 3215 символов). И всему виной сложный синтаксис функции.
Если набить руку с его использованием, он перестает казаться сложным, но неискушенным пользователям, для которых предназначен такой подход, вряд ли захочется разбираться в нем.

Синтаксис выглядит так: Если(ВПР(искомое; массив;1; ИСТИНА)<искомое;""; ВПР(искомое; массив;n; ИСТИНА))
где n — порядковый номер столбца, из которого мы хотим вернуть значение напротив искомого ключа.
Вместо «ИСТИНА» в 4-м параметре можно использовать «1» для номинального сокращения длины формул, это не меняет их сути.
Если озвучить ход работы формулы, будет нижеследующее:
«Если бинарный поиск ключа по первому столбцу массива возвращает значение, меньшее, чем сам ключ, возвращаем пустую строку. Иначе — возвращаем результат бинарного поиска ключа со смещением n»
Подход используется для того, чтобы не возвращать никаких значений, если искомый ключ в массиве отсутствует, т.к. зачастую, если искомое не найдено — нам не нужно меньшее значение. Так сказать, все или ничего. Вкратце, в этом и есть суть «трюка».

Напомню, на карту поставлен прирост скорости, исчисляющийся трех-четырехзначными числами. Если подходить чисто математически — на массиве в 2^20 строк обычный бинарный поиск будет делать ~10 вычислений, формула выше — около 20, в то время, как линейный поиск — ~500.000, т.е. прирост формулы выше — в 25.000 раз. Если голые цифры не впечатляют, более красноречивое эквивалентное сравнение — 1 секунда против ~7 часов.
На практике прирост не столь существенный (в конце статьи ссылка на статью, где сравнивались разные способы). Это во многом связано с затратами процессорного времени на дополнительные процедуры, которые выполняет программа (например, запись значений в ячейки). НО прирост по-прежнему критически значимый (~4000 раз).

Но одновременно с этим мы имеем сложный, совершенно неюзабельный синтаксис. Не всем смертным дался ВПР, что говорить о комбинациях 2х ВПР с ЕСЛИ.

Вопрос со сложным синтаксисом я решил с помощью VBA — написал UDF (user-defined function, пользовательская функция), которая прячет под капот наши условные конструкции, оставляя нам привычный синтаксис всем известного ВПР.

Код UDF:
Читать полностью »

Sharding – patterns and antipatterns - 1

Константин Осипов (
kostja ), Алексей Рыбак (
fisher )

Константин Осипов: Доклад родился из следующего разговора. Я, как всегда, пытался убедить Алексея больше использовать Tarantool, а он сказал, что там до сих пор нет шардинга и, вообще, неинтересно. Тогда мы стали рассуждать о том, почему нет. Я стал рассказывать, что тут нет одного универсального решения, автоматика полная за вас работает, а вы только кофе на работе пьете и все…

Поэтому родился этот доклад — чтобы посмотреть на то, какой бывает шардинг, какие методы в каких системах используются, какие преимущества и недостатки, почему нельзя одной «серебряной пулей» все решить?

Читать полностью »

Наверняка всем знакома ситуация, когда развитием проекта упирается в какую-то стену, внедрение новых функций становится все более затратным по времени и финансам. И, к сожалению, нередки такие моменты, когда чаша весов с ценой, начинает значительно перевешивать возможную выгоду от реализации той, или иной функции.

Это достаточно стандартный и, во многом, привычный ход событий. С опытом, мы пытаемся делать разрозненные попытки улучшать ситуацию, и не допускать ошибок прошлого. Но часто, собрать все в кучу для организации какой-то вменяемой системы времени не хватает. И, какое-либо универсальное решение, до настоящего времени, найти было достаточно непросто.

Мы разработали автоматизацию по контролю качества кода, которая уже работает в нашей компании и в некоторых других. Данная реализация создана для языка PHP. Ранее она была только для Java и C#. Однако принципы и подходы применимы ко всем современным языкам, поэтому приглашаем к обсуждению этой важной темы.
Читать полностью »

Большинство ПО кластерных систем предполагает наличие файловой системы доступной со всех узлов кластера. Эта файловая система используется для хранения ПО, данных, для организации работы некоторых кластерных подсистем и т.д. Требования на производительность такой FS могут сильно отличаться для разных задач, однако, чем она выше, тем считается, что кластер более устойчив и универсален. NFS сервер на мастер-узле является минимальным вариантом такой FS. Для больших кластеров NFS дополняется развертыванием LustreFS — высокопроизводительной специализированной распределенной файловой системы, использующей несколько серверов в качестве хранилища файлов и несколько метаинформационных серверов. Однако такая конфигурация обладает рядом свойств, которые сильно затрудняют работу с ней в случае, когда клиенты используют независимые виртуализированные кластера. В системе HPC HUB vSC для создания разделяемой FS используется широко известное решение CEPH и файловая система GFS2.
main
Читать полностью »

«Любое техническое изменение должно отвечать на вопрос «зачем?» — Одноклассники о Java и не только - 1

Как в Одноклассниках использование sun.misc.Unsafe сочетается с повышенными требованиями к надёжности? Почему там дорабатывали систему мониторинга Cacti? Как работа в ОК пересекается с научной деятельностью? Если соцсеть называется «Одноклассники», то состоит ли весь её Java-код из одного класса?

Ответы на эти и другие вопросы — в нашем посте. В преддверии Joker, где сразу трое сотрудников ОК будут спикерами, а ещё один участвует в программном комитете, мы расспросили всех четверых — и не только их. На наши вопросы ответили:

  • Олег Анастасьев, ведущий разработчик (участник программного комитета Joker 2016)
  • Андрей Паньгин, ведущий разработчик (спикер Joker 2016)
  • Виталий Худобахшов, ведущий аналитик (спикер Joker 2016)
  • Дмитрий Бугайченко, инженер-аналитик (спикер Joker 2016)
  • Андрей Губа, заместитель технического директора
  • Кристина Штейнберга, руководитель отдела персонала

Читать полностью »

Joker 2016 начнётся уже завтра, и мы с нетерпением ждём момента, когда почти тысяча Java-разработчиков соберётся под одной крышей. Хотя в этот раз прикоснуться к прекрасному можно будет из-под тысяч крыш: впервые в истории JUG.ru Group мы делаем открытую live-трансляцию одного из треков конференции! Без купюр и СМС.

Подсаживаем на Java-хардкор: Бесплатная трансляция трека Joker 2016 без купюр - 1

Сразу предупреждаем: записи видео, как и раньше, мы выложим где-то через полгодика после конференции, так что если вам интересно — смотреть надо завтра-послезавтра в online! Как это сделать, какие доклады будут транслироваться открыто, что делать, если захочется посмотреть все доклады, и зачем мы вообще всё это делаем — читайте под катом.
Читать полностью »

В современном WEB Конструировании очень часто возникают задачи, когда необходимо оповестить пользователя о каком-нибудь событии: пришло новое сообщение, изменился курс на бирже или статус заказа, с конвертировался видео-контент или подскочила температура больной бабушки.

Есть несколько вариантов решения такого класса задач. Наиболее оптимальное и распространенное решение – это подписка на события. Как это реализуется в нагруженных проектах?
Читать полностью »

Сага о кластере. Все, что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в Postgres‘е - 1

Олег Бартунов (@zen), Александр Коротков (@smagen), Федор Сигаев

Илья Космодемьянский: Сейчас будет самая животрепещущая тема по PostgreSQL. Все годы, что мы занимаемся консалтингом, первое, что спрашивают люди: «Как сделать мультимастер-репликацию, как добиться волшебства?». Много профессиональных волшебников будут рассказывать о том, как это сейчас хорошо и здорово реализовано в PostgreSQL — ребята из Postgres Professional в рамках этого доклада расскажут про кластер все. Название соответствующее — «Сага» — что-то эпическое и монументальное. Сейчас ребята из Postgres Professional начнут свою сагу, и это будет интересно и хорошо.

Итак, Олег Бартунов, Александр Коротков и Федор Сигаев.
Читать полностью »

Большинство программистов представляют вычислительную систему как процессор, который выполняет инструкции, и память, которая хранит инструкции и данные для процессора. В этой простой модели память представляется линейным массивом байтов и процессор может обратиться к любому месту в памяти за константное время. Хотя это эффективная модель для большинства ситуаций, она не отражает того, как в действительности работают современные системы.

В действительности система памяти образует иерархию устройств хранения с разными ёмкостями, стоимостью и временем доступа. Регистры процессора хранят наиболее часто используемые данные. Маленькие быстрые кэш-памяти, расположенные близко к процессору, служат буферными зонами, которые хранят маленькую часть дынных, расположеных в относительно медленной оперативной памяти. Оперативная память служит буфером для медленных локальных дисков. А локальные диски служат буфером для данных с удалённых машин, связанных сетью.

image

Иерархия памяти работает, потому что хорошо написанные программы имеют тенденцию обращаться к хранилищу на каком-то конкретном уровне более часто, чем к хранилищу на более низком уровне. Так что хранилище на более низком уровне может быть медленнее, больше и дешевле. В итоге мы получаем большой объём памяти, который имеет стоимость хранилища в самом низу иерархии, но доставляет данные программе со скоростью быстрого хранилища в самом верху иерархии.
Читать полностью »

Когда старый MapReduce лучше нового Tez - 1

Как всем известно, количество данных в мире растёт, собирать и обрабатывать поток информации становится всё сложнее. Для этого служит популярное решение Hadoop c идеей упрощения методов разработки и отладки многопоточных приложений, использующее парадигму MapReduce. Эта парадигма не всегда удачно справляется со своими задачами, и через некоторое время появляется «надстройка» над Hadoop: Apache Tez с парадигмой DAG. Под появление Tez подстраивается и HDFS-SQL-обработчик Hive. Но не всегда новое лучше старого. В большинстве случаев HiveOnTez значительно быстрее HiveOnMapReduce, но некоторые подводные камни могут сильно повлиять на производительность вашего решения. Здесь я хочу рассказать, с какими нюансами столкнулся. Надеюсь, это поможет вам ускорить ETL или другой Hadoop UseCase.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js