数据技术：资源、队列与集群

第一反应是，握草，这算法是把“身价”和“负债”整混了吧……

不过，定睛一看，好啊，这不就是人民大众喜闻乐见的话题吗？

好吧，看看你国凡尔赛文学的水平发展的如何。

当我津津有味的欣赏时，直到我看到最后一句：

好家伙， 2080的显卡？不同意？

身价千万的有钱人装逼失败，下一个。

还2080，爱他，就给他3090！

啥是2080？那今天文章你一定要看啊！

不然被假冒高富帅套娃啊！

好啦，今天壮实跟大家聊聊数据背后的底层技术：资源、队列和集群。（内涵2080是啥）

每天，有大量的数据查询任务需要在机器上完成运行，这就需要高功能的计算机——服务器来完成。

所以我们常说的资源就是服务器资源，物理表现形式就是物理机。如下图：

那么：

广泛定义上，资源包括服务器资源和网络。

狭义定义上，资源是指服务器资源中的 内存、CPU、显卡等。

CPU和内存是一组概念，GPU和显存是一组概念。

CPU和GPU都是用于计算，内存和显存都是用于存储，相应的计算对应相应的存储。

●CPU：CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是解释计算机指令和处理计算机软件中数据的核心部件。

●内存：俗名是内存条。CPU在计算后会把数据存储到内存中。如电脑上显示的8G、16G，就是指内存条的容量。

CPU、内存和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。

●GPU：GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是显卡上的一块芯片，专门进行图像运算工作的微处理器。因GPU强大的运算能力，还广泛运用于密码破解、机器学习、金融分析等领域。

●显存：显存是显卡的组成部分，主要用来存储GPU需要处理的各种数据、模型。

你知道显卡是什么吗？

显卡包括GPU、显存、电路板和BIOS固件，GPU是显卡的核心。

如果你清楚口红对于女生的意义，那你就能get到显卡对于男生的嗨皮。

简单来说，计算机按上显卡，就会让游戏画质更清晰、操作更流畅。

双12、圣诞节、元旦、新年、情人节就要到了，你可以挑一个好节日送给他显卡。

好的，型号都给你准备好了！！！较好的配置就是3个sk2礼盒的价格！

2080和3090都在里面了……

随着公司的数据量越来越大，出于节省成本的考虑，就需要考虑 每个业务线需要多少机器（机器背后资源）；这些资源如何分配；分配后，这些资源使用的先后顺序等等问题。这时，就需要进行「资源管理」。

有的资源管理会用到「队列」这种方式，队列可以帮助划分离线计算任务先后运行的顺序，达到计算过程中使用的资源可管理。

如上图所示，假设有4个离线计算任务同时在跑。如果队列上只能跑3个任务，那么队列就被跑满了，第4个任务就需要等待队列空余，才能继续跑了。

除此之外，还有链式队列、双端队列、循环队列等等的队列处理顺序的方式，我们大致介绍一种符合FIFO（先进先出）的队列处理方式，以供参考。

集群是一种多维度管理资源方式，它按业务线划分，划分方式跟公司对资源的管理方式有关。

1）计算集群

类型：storm、kafka、flink集群

类型：hadoop集群

2）存储集群

3）机器学习集群

综上所述，我们简单的来理解：

1.资源就是数据在计算、存储所消耗的资源，物理表现进行就是机房中的物理机。

2.队列就是资源消耗&使用如何分配的一种规则。

3.集群是多维管理资源的方式。

而根据Google曾经公布用电量数据，2010年Google用电量22.6亿千瓦时。

对比2010年北京市年用电量为809.902亿千瓦时。Google2010年的用电量会占到北京市一天总用电量的3%。

当然，据我所致，现在的大厂已经降低到%零点几了，但是这些物理机器一天消耗的电量，还是可供3万多人使用24小时。

所以，互联网还真是讲规模效应的一个行业～

要不，电费，也挺贵的……

引用数据：

《北京市统计局：2018年常驻人口2154.2万人 同比下降0.8%》

《北京全社会用电量情况》

-End-