- 2024-12-22Spark向量化计算在美团生产环境的实践3
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(int
- 2024-12-20Spark向量化计算在美团生产环境的实践15
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(in
- 2024-12-16Spark向量化计算在美团生产环境的实践15
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(in
- 2024-12-16Spark向量化计算在美团生产环境的实践13
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- 2024-12-16Spark向量化计算在美团生产环境的实践14
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(in
- 2024-12-16Spark向量化计算在美团生产环境的实践3
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(in
- 2024-12-16Spark向量化计算在美团生产环境的实践15
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(in
- 2024-12-16Spark向量化计算在美团生产环境的实践14
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(in
- 2024-12-16Spark向量化计算在美团生产环境的实践13
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(in
- 2024-12-16Spark向量化计算在美团生产环境的实践12
1什么是向量化计算1.1并行数据处理：SIMD指令让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个整型数组的长度都是100，那么只需将“c[i]=a[i]+b[i]”置于一个100次的循环内，代码如下：voidaddArrays(constint*a,constint*b,int*c,intnum){for(in