III. Воспроизведение

Запоминая наборы бессмысленных слогов, Эббингауз смог создать свою знаменитую кривую забывания. Вы можете нарисовать ее сами на основе приведенных данных:

Время воспроизведения от момента заучивания	20 мин.	1 ч.	9 ч.	24 ч.	48 ч.	72 ч.	1 мес.
% информации, сохранившейся в памяти	60%	44%	36%	34%	28%	25%	21%

Таким образом, материал, который человек выучил, но не понял, подобен горячей ванне: она сразу начинает остывать. Эксперименты с информацией, осмысленной участниками экспериментов, показали совсем другую картину: она не исчезала из памяти и спустя 40 дней. Кроме того, если человек осознал изучаемый материал, в 2/3 случаев ему на помощь приходит удивительное явление реминисценции. Оно заключается в том, что выученный материал спустя 2-3 дня воспроизводится более полно и связно, чем сразу после заучивания. Это, видимо, связано с тем, что мозгу нужно время для установления логических связей и систематизации информации. Чем интереснее человеку информация, тем более вероятна реминисценция.

Исследователи установили, что вспоминание является скорее реконструкцией (восстановлением), чем репродукцией (воспроизведением). Выражаясь образно, мы не носим с собой здание, а лишь его чертежи. И потому чем лучше мы понимаем внутреннюю логику материала, чем больше мы его обдумывали, тем полнее и дольше он хранится в нашей памяти.

Т. Бьюзен, автор методики «Карты памяти», предлагает способ запоминания, который позволяет сохранить материал почти без потерь на любой срок. Он основывается на закономерностях, изложенных в этой главе.

IV. Узнавание – это процесс признания объекта как известного. Узнавая, мы сличаем образ, хранящийся в нашей памяти, с непосредственно воспринимаемым нами объектом. Таким образом, узнавание – это всегда сравнение, сопоставление. Эта психическая деятельность относится к операциям мышления. То есть в процессе узнавания восприятие и мышление встречаются. Чем лучше развито мышление, тем скорее и вернее человек опознает знакомый объект. Психолог В. Вундт предположил, что мы узнаем предмет не мышлением, а чувствами – у нас возникает

чувство знакомости.

V. Забывание. «Как бы натренировать свою память, чтобы научиться забывать?», – спросил польский афорист Станислав Ежи Лец. Действительно, функция забывания позволяет нам избавиться от неактуальной информации. Запоминание всего и навсегда было бы крайне мучительно для нас. Мы не думаем об этом, когда жалуемся на недостаток памяти, но советский психолог А. Р. Лурия документально зафиксировал историю человека, который никогда ничего не забывал. Книга Лурия так и называется: «Маленькая книжка о большой памяти». Серии экспериментов с журналистом Шерешевским длились десятилетиями. Спустя 25 лет испытуемый мог не только воспроизвести длинный ряд случайных чисел, но и сказать, во что был в тот день одет Лурия, какая была погода, который час дня. И этот невероятный дар очень мешал ему в жизни. Его память не могла отличать значимое от неважного, что затрудняло оценку событий и мешало систематизировать жизненные впечатления.

Если Вы серьезно относитесь к своему образованию, вам поможет механизм, обнаруженный советским психологом Блюмой Вульфовной Зейгарник. В возрасте 25 лет она провела эксперимент, результатом которого стало открытие «эффекта Зейгарник». Суть этого эффекта: незавершенный поток информации (незаконченный разговор, несделанное дело) сохраняется в памяти. Этот эффект используют в сериалах, прерывая серию «на самом интересном месте»; этот эффект заставляет нас снова и снова возвращаться мыслями к оборванному разговору, невыполненному обещанию.

Большое количество незавершенных задач перегружает оперативную память, а значит, и психику целиком. Но эффект Зейгарник можно обратить и на пользу. Если при изучении предмета говорить себе, что он понадобится не только на период сессии, но и в профессиональной деятельности (и вообразить себе такие ситуации), вероятность запоминания повышается.

Типы памяти

Что значит «хорошая память»? По каким параметрам мы сравниваем способности к запоминанию и воспроизведению? С.Л. Рубинштейн выделяет следующие свойства памяти:

1. быстроту запоминания;

2. прочность, или длительность;

3. количество, или объем запоминаемого;

4. точность воспроизведения.

Но при сравнении необходимо учитывать, что разные люди восприимчивы к разным способам представления информации:

Образная память, которая подразделяется на эйдетическую⁵ (устойчивый образ: лицо, пейзаж, интерьер…) и схематическую (напечатанный текст, схемы, графики, символы…).

Слуховая память (человек предпочитает читать вслух, слушать лектора, при воспоминании текста он как бы слышит запись, сделанную мозгом).

Двигательная (моторная) память (человек лучше усваивает, записывая, делая пометки, жестикулируя). Двигательные навыки сохраняются даже при тяжелых поражениях памяти: человек может не помнить свое имя, но сохраняет навыки пользования сложными инструментами.

Обычно наблюдаются смешанные типы памяти: зрительно-двигательный, двигательно-слуховой, зрительно-слуховой. А какой тип памяти у вас?

Конечно, многое зависит и от характера информации: у одних людей особенно хорошая память на числа, у других – на цвета, у третьих – на мелодии. Кроме того, существует еще эмоциональная память – на пережитые эмоции, связанные с теми или иными ситуациями, событиями, людьми. Благодаря ей мы разделяем условия жизни на благоприятные и неблагоприятные для нас. У разных людей разная способность к запоминанию эмоций, что следует учитывать в личных отношениях: одни люди отходчивы, а у других человек или место сразу вызывает связанные с ним эмоции. В психологии общения есть понятие «вес отношения». Это эмоциональный «счет» в отношении каждого человека, с которым мы общаемся. В процессе общения собеседники пополняют свой «счет» у другого положительными и отрицательными эмоциями. Важно помнить, что в отличие от банковского счета, здесь плюсы и минусы не нейтрализуют друг друга. Не имеет значения, сколько приятных моментов связано в нашей памяти с определенным человеком. Если причиненная им боль слишком сильна, мы начинаем инстинктивно избегать общения с ним. Этика, долг, принципы и обещания – это высшие уровни работы психики, а в ее фундаменте лежит идея поиска благоприятных (во всех смыслах) условий. Поэтому в отношении значимых для нас людей следует стремиться к тому, чтобы в их памяти наш образ ассоциировался с приятными воспоминаниями.

«Карты памяти»

Тони Бьюзен – современный английский психолог – утверждает: объем и качество материала, который мы можем запомнить, существенно возрастет, если в процессе обучения учитывать законы работы мозга.

Он создал свою методику MIND MAP («Карты памяти») на основе уже известных вам фактов:

1. Мозг не может работать эффективно, если нет даже примерного представления об объеме задачи. Поэтому перед началом изучения учебника следует представить общий объем работы (см. далее пункт «Пролистывание»).

2. Норма устойчивости внимания – 15-20 минут. Далее усвоение информации требует дополнительных усилий, и силы быстро иссякают. Следовательно, учебник надо читать маленькими порциями.

3. Объем кратковременной памяти ограничен. Следовательно, ее надо регулярно «очищать», записывая то, что только что прочитали.

4. Мы воспринимаем и излагаем информацию последовательно, но храним ее в виде сети

   понятий и смысловых связей между ними. Следовательно, фиксировать на бумаге ее надо в том же виде, в котором она хранится в голове. Если мы пытаемся сохранить последовательность при воспроизведении известного, то обязательно забудем то, что вспомнилось «не в свою очередь».

5. Левое полушарие мозга «питается» словами и абстрактными понятиями. В процессе обучения мы перегружаем его, и совершенно забываем о правом, чья стихия – цвета, формы, эмоции, образы.

Если вам важно узнать и запомнить многое и надолго; если при этом насилие над собой – не ваше хобби, Бьюзен советует следующий алгоритм:

Этап I. Подготовка:

1. Пролистывание

2. Время и объем

3. Карта знания и памяти

4. Постановка вопросов и определение целей

Этап II. Применение:

5. Обзор изучаемого материала

6. Предварительный просмотр

7. Внутренний просмотр

8. Повторный обзор

Что представляет собой каждый шаг:

Этап I. Подготовка:

1. Пролистывание. До того, как начать учить материал, «необходимо не очень внимательно, но очень быстро пробежать глазами текст, получив общее представление о книге, ее структуре, уровне сложности, соотношении текста и количества графиков и иллюстраций к нему, расположении разделов с обобщениями, итогами и заключениями и т. п.»⁶

2. Время и объем. Определите, сколько времени вы готовы потратить на изучение материала и какой объем сможете за это время охватить. Назначайте себе реальные задачи – те, что не вызывают чувства ужаса и безнадежности. Это важно, поскольку стресс снижает мыслительные способности. Помните, что оптимальное время непрерывной работы – 20 минут (сюда входит время на чтение и на составление «карты памяти» по прочитанному фрагменту).

3. Карта знания и памяти. После определения размеров предстоящей учебы быстро и бегло набросайте все, что вы уже знаете о предмете изучения. Ни в коем случае не тратьте на это больше 2 минут! Запись следует делать в виде ключевых слов и связей между ними. Законы картографии памяти и пример карты приведены ниже:

Память человека

Память есть у всех живых существ, но высшего уровня развития она достигла у человека. Память связывает прошлое с настоящим. Осознавать свое «Я», действовать в окружающем мире, быть тем, кем он является, человеку позволяет именно память. Память человека — это форма психического отражения, заключающаяся в накоплении, закреплении, сохранении и последующем воспроизведении индивидом своего опыта. Наша память представляет собой функциональное образование, которое совершает свою работу благодаря взаимодействию трех основных процессов: запоминания, сохранения и воспроизведения информации. Эти процессы не только взаимодействуют, между ними существует взаимная обусловленность. Ведь сохранить можно только то, что запомнил, а воспроизвести — то, что сохранил.

Запоминание. Память человека начинается с запоминания информации: слов, образов, впечатлений. Основная задача процесса запоминания — точно, быстро и много запомнить. Различают непроизвольное и произвольное запоминание. Произвольное запоминание включается, когда перед человеком стоит цель запомнить не только то, что само запечатлелось в его памяти, но и то, что необходимо. Произвольное запоминание активно, целенаправленно, имеет волевое начало.

То, что личностно значимо, связано с деятельностью человека и его интересами, носит характер непроизвольного запоминания. При непроизвольном запоминании человек пассивен. Непроизвольное запоминание наглядно демонстрирует такое свойство памяти, как избирательность. Если поинтересоваться у различных людей, что им больше всего запомнилось на одной и той же свадьбе, то одни легко расскажут о том, кто и какие подарки преподнес молодоженам, другие -что ели и пили, третьи — под какую музыку танцевали и т.д. Однако при этом ни первые, ни вторые, ни третьи не ставили перед собой четкой цели запомнить что-то конкретно. Сработала избирательность памяти.

Стоит упомянуть об «эффекте Зейгарник» (был впервые описан в 1927 г. советским психологом Блюмой Вульфовной Зейгарник (1900-1988): человек непроизвольно гораздо лучше запоминает действия незавершенные, ситуации, не получившие естественного разрешения.

Если мы не смогли что-то допить, доесть, получить желаемое, при этом были близки к цели, то это запоминается основательно и надолго, а успешно завершенное забывается быстро и легко. Причина в том, что незавершенное действие — источник сильных отрицательных эмоций, которые по силе воздействия гораздо мощнее положительных.

Многие ученые занимались изучением приемов запоминания. В частности, немецкий психолог Г. Эббингауз сформулировал ряд закономерностей запоминания. Он считал, что повторение (опосредованное или прямое) — единственная относительная гарантия надежности запоминания. Причем результат запоминания находится в определенной зависимости от количества повторений. Закон Эббингауза гласит: число повторных предъявлений, необходимых для заучивания всего ряда, растет гораздо быстрее, чем объект предъявляемого ряда. Если испытуемый запоминает с одного предъявления (показа) 8 цифр, то для заучивания 9 цифр ему понадобятся 3-4 предъявления. Ученый также подчеркивает значение волевого фактора внимания. Чем выше концентрация внимания на какой-либо информации, тем быстрее произойдет запоминание.

Однако установлено, что механическое повторение менее эффективно, чем осмысленное запоминание. Направление современной психологии — мнемотехника — занимается разработкой многочисленных приемов запоминания, базирующихся на принципе ассоциативной связи: перевод информации в образы, графики, картинки, схемы.

Выделяют четыре вида памяти в соответствии с типом запоминаемого материала.

1. Двигательная память, т.е. способность запоминать и воспроизводить систему двигательных операций (водить машину, плести косу, завязывать галстук и т.п.).
2. Образная память — возможность сохранять и в дальнейшем использовать данные нашего восприятия. Она бывает (в зависимости от принимающего анализатора) слуховой, зрительной, осязательной, обонятельной и вкусовой.
3. Эмоциональная память запечатлевает пережитые нами чувства, особенность эмоциональных состояний и аффектов. Ребенок, которого испугала большая собака, скорее всего, даже став взрослым, еще долго будет испытывать неприязнь к этим животным (память страха).
4. Вербальная память (словесно-логическая, семантическая) — высший вид памяти, присущий только человеку. С ее помощью осуществляется большинство мыслительных действий и операций (счет, чтение и т.д.), образуется информационная база человеческого интеллекта.

У разных людей в большей степени развит тот или иной вид памяти: у спортсменов — двигательная, у художников -образная и т.д.

Сохранение информации. Основное требование, предъявляемое к памяти человека: хранить информацию надежно, долго и без потерь. Выделяют несколько уровней памяти, различающихся по тому, как долго на каждом из них может сохраняться информация.

1. Сенсорный (непосредственный) тип памяти. Системы этой памяти удерживают точные и полные данные о том, как воспринимается мир нашими органами чувств на уровне рецепторов. Данные сохраняются в течение 0,1-0,5 секунды. Механизм действия сенсорной памяти легко обнаружить: закройте глаза, затем на секунду откройте их и закройте снова. Увиденная вами четкая картинка сохраняется некоторое время, а потом медленно исчезает.
2. Кратковременная память позволяет перерабатывать колоссальный объем информации, не перегружая мозг, благодаря тому что она отсеивает все ненужное и оставляет полезное, необходимое для решения актуальных (сиюминутных) проблем.
3. Долговременная память обеспечивает длительное сохранение и применение информации. Емкость и длительность хранения информации в долговременной памяти могут быть безграничными. Выделяют два типа долговременной памяти. Первый — на уровне сознания. Человек по своей воле может вспомнить, извлечь необходимую информацию. Второй тип — закрытая долговременная память, информация в которой хранится на уровне подсознания. В обычных условиях человек не имеет доступа к этой информации, лишь с помощью психоаналитических процедур, в частности гипноза, а также раздражений различных участков мозга можно получить к ней доступ и актуализировать во всех деталях образы, мысли, переживания.
4. Промежуточная память находится между кратковременной и долговременной памятью. Она обеспечивает сохранение информации в течение нескольких часов. В бодрствующем состоянии в течение дня человек накапливает информацию. Чтобы мозг не перегружался, необходимо освободить его от излишней информации. Информация, накопленная за прошедший день, очищается, категоризируется и закладывается в долговременную память во время ночного сна. Ученые установили, что для этого требуется как минимум три часа ночного сна.
5. Оперативная память — это вид памяти человека, проявляющейся в ходе выполнения определенной деятельности и обслуживающей эту деятельность.

Воспроизведение. Требования, предъявляемые к процессу воспроизведения памяти, — точность и своевременность. В психологии выделяют четыре формы воспроизведения:

1. узнавание — возникает при повторении восприятия объектов и явлений;
2. воспоминание — осуществляется при реальном отсутствии воспринимаемых объектов. Обычно воспоминания осуществляются посредством ассоциаций, которые обеспечивают автоматическое, непроизвольное воспроизведение;
3. припоминание — осуществляется при отсутствии воспринимаемого объекта и связано с активной волевой деятельностью по актуализации информации;
4. реминисценция — отсроченное воспроизведение ранее воспринятого и казавшегося забытым. При данной форме воспроизведения памяти более давние события вспоминаются легче и точнее, чем произошедшие в недалеком прошлом.

Забывание является оборотной стороной сохранения памяти. Это процесс, приводящий к утрате четкости и уменьшению объема данных, которые могут быть актуализированы в психике. Преимущественно забывание не является аномалией памяти, это закономерный процесс, который обусловлен рядом факторов.

1. Время — менее чем за час человек забывает половину только что полученной информации механически.
2. Активное использование имеющейся информации — забывается прежде всего то, в чем нет постоянной необходимости. Однако впечатления детства и двигательные навыки, такие как катание на коньках, игра на музыкальном инструменте, умение плавать, остаются достаточно устойчивыми в течение многих лет без каких-либо упражнений. Остается на подсознательном уровне, как бы забывается то, что нарушает психологическое равновесие, вызывает негативное напряжение (травмирующие впечатления).

Информация в нашей памяти не хранится в неизменном виде, как документы в архиве. В памяти материал подвергается изменению и качественной реконструкции.

Расстройства памяти

Многообразные нарушения памяти весьма распространены, хотя большинство людей их у себя не замечают или замечают слишком поздно. Само понятие «нормальная память» достаточно расплывчато. Гиперфункция памяти связана, как правило, с сильным возбуждением, лихорадочным волнением, приемом некоторых медикаментов или гипнотическим воздействием. Формой навязчивых воспоминаний называют нарушение эмоционального равновесия, чувства неуверенности и тревожности, создающие тематическую направленность гиперфункции памяти. Так, например, мы постоянно вспоминаем свои крайне неприятные, неблаговидные поступки. Изгнать подобные воспоминания практически невозможно: они преследуют нас, вызывают чувство стыда и муки совести.

На практике чаще встречаются ослабление функции памяти, частичная утрата способности человека сохранять или воспроизводить имеющуюся информацию. Ослабление избирательной редукции, затруднения в воспроизводстве необходимого в данный момент материала (названий, дат, имен, терминов и т. п.) относят к самым ранним проявлениям ухудшения памяти. Затем ослабление памяти может принять форму прогрессирующей амнезии, причинами которой становятся алкоголизм, травмы, возрастные и негативные личностные изменения, склероз, заболевания.

В современной психологии известны факты обманов памяти, имеющих форму крайне односторонней избирательности воспоминаний, ложных воспоминаний и искажений памяти. Обычно они обусловлены сильными желаниями, страстями, неудовлетворенными потребностями. Например, когда ребенку дают сладость, он ее быстро съедает, а затем «забывает» об этом и искренне доказывает, что ничего не получал.

Искажение памяти нередко связано с ослаблением способности различать свое и чужое, то, что человек переживал в реальной действительности, и то, о чем он слышал, видел в кино или читал. В случае многократных повторений таких воспоминаний происходит их полная персонификация, т.е. человек начинает считать чужие мысли своими. Наличие фактов обмана памяти свидетельствует о том, насколько тесно она связана с воображением и фантазией человека.

Насколько безграничны возможности нашей памяти?

• Адам Хадхази
• BBC Future

20 апреля 2015

Автор фото, Thinkstock

Подпись к фото,

Наш мозг — не карта памяти, в него влезает гораздо больше, чем нам кажется

Есть люди, которые обладают талантом запоминать огромные объемы информации. Их пример дает основания полагать, что каждый из нас способен удерживать в памяти куда больше, чем мы можем себе представить, утверждает корреспондент BBC Future.

В отличие от цифровых камер с заполненной до конца картой памяти, которые больше не могут сохранять новые снимки, наш мозг, похоже, никогда не испытывает недостатка в свободных объемах для хранения информации. И все же обыденная логика не может примириться с тем, что мозг взрослого человека, «пропитанная кровью губка», как выразился в свое время писатель Курт Воннегут, способен без ограничений сохранять новые факты и опыты.

Нейрофизиологи давно пытаются измерить максимальный объем нашей памяти. Однако все усилия, направленные на то, чтобы вычислить, какими возможностями обладает человеческая память, сводятся к неким когнитивным подвигам, совершаемым отдельными индивидами и людьми с атипичным мозгом.

Многие из нас прилагают нечеловеческие усилия, чтобы запомнить номер телефона. А если нужно запомнить 67980 цифр? Именно столько цифр числа «пи» после запятой сумел назвать Чао Лу из Китая в 2005 году, когда он был 24-летним студентом выпускного курса. Чао выдавал цифры в течение 24-часового марафона, не отрываясь даже на посещение туалета, и побил мировой рекорд.

Саванты, люди с необыкновенными способностями памяти, порой устраивали еще более впечатляющие представления, проявляя чудеса запоминания, начиная от имен и дат до воспроизведения сложных визуальных композиций. Так, например, художник-аутист Стивен Уилтшир в 2013 году в мельчайших подробностях изобразил вид Лондона со смотровой площадки, расположенной на высоте 224 м, чтобы можно было представить себе, как будет выглядеть окрестный пейзаж с верхних этажей небоскреба «Шард» (The Shard) – самого высокого здания британской столицы. В отдельных, довольно редких, случаях, травмы, перенесенные прежде вполне здоровыми людьми, давали толчок развитию приобретенного «синдрома саванта». Его носители, которые в иных областях могут отличаться отставанием в развитии, порой обладают феноменальными способностями в изобразительном искусстве, музыке, математических и календарных расчетах, картографии.

Автор фото, Thinkstock

Подпись к фото,

Запомнить расклад карт — это не самая сложная задача для некоторых людей

Орландо Серреллу, например, было 10 лет, когда бейсбольный мяч попал ему в голову с левой стороны. После того происшествия он внезапно обнаружил, что помнит бесчисленное множество автомобильных номеров и способен производить сложные календарные исчисления. Так, он может вычислить, какой день недели приходился на тот или иной день много десятилетий назад.

Каким же образом варят «котелки» этих людей, что им удается посрамить возможности памяти среднестатистического индивида? И что говорят способности декламаторов числа пи и савантов об истинном потенциале человеческого мозга?

Байты мозга

На уровне, поддающемся исчислению, потенциал нашей памяти в определенной степени обоснован физиологией мозга. Если обратиться к базовым, но, пожалуй, полезным данным, касающимся этой темы, то мы вспомним, что наш мозг состоит примерно из 100 млрд нейронов. И только один миллиард из них имеет отношение к долговременному хранению информации в памяти. Эти клетки называются пирамидальными.

Если допустить, что каждый нейрон содержит по одной единице памяти, тогда можно прийти к заключению, что наш мозг уже полон до краев. «Если бы можно было иметь столько воспоминаний, сколько существует нейронов, то окажется, что это число не так уж велико, — говорит Пол Ребер, профессор психологии из Северо-Западного университета в Эванстоне, штат Иллинойс. – Место для хранения (данных) в вашем мозгу закончилось бы довольно быстро».

Автор фото, Thinkstock

Подпись к фото,

Как именно работают шестеренки нашей памяти? Пока мы этого не знаем

Вместо этого, как полагают исследователи, воспоминания формируются путем соединений между нейронами и по нейронным сетям. Каждый нейрон имеет отростки, которые можно представить себе в виде линий пригородной железнодорожной сети. Они переплетаются примерно с одной тысячей других нервных клеток нейронов. Такая архитектура, как представляется, позволяет элементам памяти возникать и воспроизводиться по всей запутанной клеточной паутине мозга. Как таковая, например, концепция голубого неба может возникать в бесчисленных, отвлеченно дискретных воспоминаниях об эпизодах, связанных с пребыванием на открытом воздухе.

Ребер называет этот эффект «экспоненциальным хранением» данных, благодаря которому потенциал памяти мозга «перехлестывает через край».

«Разумно будет предположить, что речь идет о диапазоне в несколько петабайтов», — говорит Ребер. Один петабайт равен 2000 лет звучания музыкальных файлов в формате MP3. Мы пока не знаем, сколько нейронных соединений требуется для одной отдельной отдельно взятой памяти, как не знаем, можно ли вообще уподобить ее цифровому компьютеру, поэтому все сравнения такого рода нужно воспринимать с известной долей сомнения. Достаточно сказать, если воспользоваться выражением Ребера, что «в нашем распоряжении есть тонны и тонны свободного объема» (памяти).

И маленькая тележка?

Действительно ли те люди, которые наделены суперпамятью, имеют какой-то исключительный мозг?

Короткий ответ: нет. Рекордсмены по запоминанию цифр после запятой в числе пи, вроде Чао Лу, также как и большинство других победителей соревнований по запоминанию чего-либо, клянутся, что они – самые обычные люди, посвятившие себя тому, чтобы натренировать свой мозг на хранение и воспроизведение избранных фрагментов информации.

Нелсон Деллис, победитель чемпионатов США по запоминанию 2011, 2012 , 2014 и 2015 гг., говорит, что его память была просто ужасной, прежде чем он стал выступать на состязаниях в качестве ментального атлета. Однако тренировки сделали свое дело. «За несколько недель тренировок, а может и меньше, вы начинаете делать то, что кажется почти невозможным для обычного человека, — говорит Деллис. – Эта способность скрыта в каждом из нас».

Автор фото, Thinkstock

Подпись к фото,

С помощью давно известных трюков и упражнений можно довольно быстро натренировать свою память

Несколько лет назад, когда Деллис только начал тренировать мозг, ему требовалось 20 минут, чтобы запомнить порядок карт в колоде. Сегодня он способен сохранить в памяти все 52 карты менее чем за 30 секунд, другими словами он запоминает их за время одной раздачи. Деллис тренировался считать карты по пять часов день, когда готовился отстоять свой титул на чемпионате США 29 марта 2015 года.

Подобно другим чемпионам соревнований по запоминанию Деллис полагается на проверенные временем способы. Один из популярных трюков заключается в том, чтобы построить своего рода «дворец памяти». Как объясняет Деллис, он воочию представляет себе некое жилье, хорошо ему знакомое, например, дом, в котором он жил ребенком. Он переводит элементы, которые ему нужно запомнить, в зрительные образы, после чего размещает их на столе у двери, затем на кухонном столе и так далее. «Вы перемещаетесь по этому пространству в своем воображении, берете те образы, которые вы там разложили, и снова переводите их в те элементы, которые вы запомнили», — рассказывает Деллис.

Декламаторы числа пи часто пользуются «дворцом памяти» или другими похожими приемами. Например, они переводят большие объемы цифр в цепочки слов, образующие определенное повествование, напоминающие подсказки для угадывания слов в кроссвордах.

Включить внутреннего саванта

Широкомасштабный успех таких методик тренировки памяти дает основания полагать, что каждый может стать феноменом, если настроится на достижение такой цели. Но можно ли достичь тех же результатов без большого объема черновой работы? Именно эту цель ставит перед собой Аллен Снайдер, директор Центра по изучению разума при Университете Сиднея, Австралия. Он проповедует довольно спорную теорию о том, что каждый из нас носит в себе «внутреннего саванта», которого можно «включить» с помощью «правильных» технологий.

Если верить Снайдеру, разум нормального человека по большей части оперирует скорее на уровне концептуального мышления, чем дает себе труд озаботиться мириадами деталей низшего порядка. «Мы осознаем целое, а не те части, которые его составляют», — говорит он.

Автор фото, Thinkstock

Подпись к фото,

Узелок на память — это, конечно, бывает удобно. А если нужно завязать сто узелков?

В качестве моментальной демонстрации нашей «встроенной» системы умственного программирования концепций, Снайдер произвел такой опыт со своими коллегами. Он поставил им задачу запомнить длинный список необходимых покупок, в котором фигурировали такие предметы, как рулевое колесо, дворники, фары и т.д. и т.п. «Людям никак не удавалось запомнить список, просто кошмар», — рассказывает Снайдер. Каждый из них утверждал, что он говорил: «автомашина», хотя на самом деле это слово не произносилось. «Они собрали из частей целое», — подводит логический итог Снайдер.

Вполне вероятно, что эволюция заточила наш мозг, чтобы он работал именно так. Например, вместо того, чтобы забивать себе голову тем, как выглядит каждая черточка на морде льва, вроде оттенка той или иной шерстинки, наш мозг мгновенно догадывается — бум! это хищник!, — и реагировать на это озарение нужно не мешкая.

Другими словами, большинство данных от наших органов чувств передается в мозг, не доходя до уровня анализа и осмысления. У савантов такое концептуальное мышление высокого уровня не включается, что обеспечивает им «привилегированный доступ» буквально к безбрежному морю деталей. Запоминая список предстоящих покупок, они зафиксируют в своем мозгу все запчасти по отдельности, не сводя их в единую концепцию — автомобиль.

Случаи приобретенного синдрома саванта, как это было у Орландо Серрелла, который, будучи ребенком, получил удар бейсбольным мячом по голове, подтолкнули Снайдера к поискам физиологических основ такого явления. Кандидатом в подозреваемые оказалась левая височная доля, т.е. тот отдел мозга, который расположен у нас над левым ухом. Исследователи обратили внимание на ее дисфункцию у людей с аутизмом, синдромом саванта, а также у тех, кто страдает старческим слабоумием. Эта дисфункция нередко сопровождается проявлением вновь открывшихся художественных и музыкальных способностей. (Этот отдел находится именно в том месте, в котором Серреллу была в детстве нанесена травма).

Снайдер деликатно подавлял нейронную активность в этом участке мозга волонтеров-участников его экспериментов с помощью медицинского прибора, который он окрестил «мыслительным колпаком», генерирующим магнитные поля. Интригует то, что, как он утверждает, эти люди временно демонстрировали улучшение навыков рисования, проверки текстов на предмет ошибок, а также счета в уме.

Автор фото, Thinkstock

Подпись к фото,

Почему мы не запоминаем все подряд? Не хватает скорости переработки

Впрочем, вопреки всем амбициям Снайдера, любой, кто надеется ускоренными темпами стать гением, будет вынужден немного подождать. Вполне возможно, что другие факторы, такие как повышенная уверенность в себе или настороженность при наличии на головах испытуемых футуристических штуковин, выливаются в очевидные успехи обычного мозга. Более того, задачи, которые ставились в ходе экспериментов, были относительно скромны (Снайдеру еще только предстоит протестировать крайние состояния, относящиеся к долгосрочной памяти, например), поэтому успехи его волонтеров едва ли дотягивают до головокружительных высот, достигнутых признанными савантами, такими как Серрелл.

С учетом этих ограничений некоторые ученые просто саркастически фыркают, когда слышат об утверждениях Снайдера. Несмотря на то, что интерес к стимуляции мозга растет, амбиции исследователей, работающих в этой области, как правило, гораздо скромнее. Однако даже самые предварительные результаты работ Снайдреа намекают на то, что наш мозг сможет удивлять нас все больше по мере того, как мы будем углубляться в тайны его функционирования.

«Бутылочное горлышко» памяти

Ясно одно: человеческая память, как таковая, имеет одно существенное ограничение. Итак, почему мы не запоминаем абсолютно все?

«Не знаю, — говорит Снайдер, — но можно предположить, что дело тут в экономии средств переработки информации».

Пол Ребер из Северо-Западного университета полагает, что мозг, интерпретируя окружающий мир, просто не в состоянии поспевать за потоком внешних раздражителей. «Именно поэтому мы не запоминаем все. Между нашими чувствами и нашей памятью расположено своего рода бутылочное горлышко», — говорит он.

Обращаясь к привычным для нас аналогиям из мира компьютеров, Ребер говорит, что ограничение человеческой памяти на протяжении жизни — это не емкость жесткого диска, а скорость загрузки. «Дело не в том, что наш мозг переполнен, — объясняет Ребер. – Просто информация, с которой мы сталкиваемся, поступает быстрее, чем наша система памяти способна всю ее записать».

Как работает память

Страница 1 из 3

Как именно работает компьютерная память? Удивительно то, что он по-прежнему работает более или менее так же, как когда Бэббидж разрабатывал свой аналитический механизм или IBM 360 обращалась к основной памяти. Так где же живут все наши программы?

Мы уже исследовали «принцип памяти».

Обычно память описывается как средство хранения, в котором данные могут быть сохранены и извлечены с использованием адреса.

Это верно, но неполно.

Память компьютера — это механизм, посредством которого, если вы укажете ему адрес, он доставит вам данные, которые вы ранее сохранили, используя этот адрес.

Тонкое отличие состоит в том, что весь процесс должен быть автоматическим, и это создало две проблемы для первых разработчиков компьютеров. Во-первых, как создать что-то, что вообще хранит данные, а во-вторых, как хранить и извлекать их автоматически, используя подходящий адрес.

Например, набор почтовых ящиков в стиле «голубятня» часто используется в качестве модели для памяти. Приходит письмо, и кто-то кладет его в нужную коробку. Затем, когда кто-то хочет получить букву, он ищет правильное имя и вытаскивает все предметы из коробки. Это не модель компьютерной памяти. Если бы это было так, то буквы попадали бы в нужную коробку без какой-либо помощи, и они возвращались бы, как только имя было бы известно.

Рабочая память связывает данные и адрес без каких-либо загадочных промежуточных звеньев, которые ищут одно на основе другого.

То есть со сборкой памяти у вас есть две проблемы:

• хранение данных в течение возможно длительного периода времени
• обеспечивает адресацию, чтобы при представлении адреса извлекались данные, хранящиеся с использованием этого адреса.

Странно то, что в самом начале, как реализовать компьютерную память, было довольно очевидно и относительно легко. Числа хранились естественным образом на зубчатых колесах, и было относительно легко придумать механическую систему для обращения к памяти.

Проблемы действительно начинаются, когда мы вступаем в эру электроники.

Первые электронные компьютеры использовали вентили, которые были очень хороши в усилении и переключении, и хотя было относительно легко увидеть, как их можно использовать для создания логических вентилей, используя их для создания памяти, это не казалось таким очевидным.

Память динамическая и статическая

На самом деле проблема была более или менее решена в 1919 году, до того, как были запущены какие-либо большие компьютеры на основе клапанов.Два британских физика, Экклс и Джордан, изобрели схему, в которой использовались два клапана. Две триггерные линии могут использоваться для включения одного из клапанов и выключения другого. Еще немного поработав, и они изобрели целое семейство двухклапанных схем, которые зависели от действия одного клапана, отключающего другой.

Из патента Эклза и Джордана.

Одной из таких схем была «бистабильная защелка».У него была одна входная линия, которая могла быть высокой или низкой, и одна линия «разрешения» или «защелки». Когда линия защелки была низкой, выход бистабильного устройства следовал за входом, но когда линия защелки была высокой, выход был зафиксирован на своем последнем значении независимо от входа.

Вы можете думать об этом как о действии памяти — когда защелка высока, би-стабильный запоминает примененный к ней вход. Простая схема, но основа большей части оперативной памяти ранних компьютеров. Позже эта же схема была преобразована в транзисторы, а затем в интегральные схемы.

Единственная проблема с этим устройством состоит в том, что для каждого сохраненного бита требуются два клапана или транзистора — в любой момент времени один включен, а другой выключен.

Элемент памяти транзистора

Современный метод выполнения той же работы — использование одного транзистора для поддержания заряда на одном конденсаторе. Если конденсатор заряжен, то сохраняется 1, если не 0. Единственная проблема с этим устройством заключается в том, что заряд утекает, и если вы читаете ячейку памяти, любой заряд стирается в процессе чтения.

Чтобы справиться с этими проблемами, необходимо периодически обновлять ячейку памяти, читая и затем перезаписывая ее содержимое. Из-за этого схема с одним транзистором называется «динамической» памятью, а схема с двумя транзисторами называется «статической» памятью.

Больше места для хранения

Это все очень хорошо, но даже одиночные транзисторы дороги, и если вы хотите хранить много данных, вам нужно что-то немного дешевле и большей емкости.Эта проблема была еще хуже, если вы использовали клапаны, поскольку они были большими, энергоемкими и часто выходили из строя. Хотя хранение, основанное на использовании электронных компонентов, таких как клапаны и транзисторы, было наиболее очевидной формой памяти, инженерам давно нужно было искать другие методы для обеспечения большего объема памяти.

Раньше Эккерт (один из разработчиков ENIAC, одного из первых электронных компьютеров) подумал об использовании линии задержки.

Основная идея заключалась в том, чтобы взять длинную трубку с Меркурием и разместить на одном конце громкоговоритель, а на другом — микрофон.Звуковые волны, вводимые с одного конца, требовали времени, чтобы добраться до другого конца, и поэтому вы могли хранить поток импульсов в трубке. Проблема заключалась в том, что импульсы приходилось рециркулировать, и вы могли извлекать или сохранять определенный бит только тогда, когда он выходил из лампы и возвращался в громкоговоритель.

Это создало множество проблем для первых программистов. Действительно, единственный реальный компьютер Алана Тьюринга, ACE, имел машинный код, который включал значение времени импульса, которое должно было быть сохранено или извлечено. Он даже придумал способы оптимизации своих программ относительно циркулирующих импульсов в линии задержки — что он возвысил до статуса высокого искусства.

После эры линии задержки, очевидно, начали преобладать электронные методы.

Линия задержки имела короткую передышку, когда Уильямс изобрел рециркуляционную систему хранения на основе ЭЛТ (катодно-лучевой трубки). Идея заключалась в том, что биты хранились в виде точек (пикселей) на лицевой стороне телевизионной трубки, а фотосенсор использовался для определения их наличия или отсутствия.Хорошая идея, и она сработала, но трубки были громоздкими и дорогими.

Управление состоянием в структурированной потоковой передаче Spark | by chandan prakash

Потоковая обработка означает обработку неограниченных потоков данных в реальном времени по мере поступления данных.

Что касается данных, существует 2 способа обработки в потоковой передаче:

1. Без сохранения состояния:
   Каждая входящая запись не зависит от других записей. Между разными записями нет связи, каждая запись может обрабатываться и сохраняться независимо. например Такие операции, как отображение, фильтрация, соединение со статическими данными и т. Д., Подвергаются обработке без сохранения состояния.
2. Stateful:
   Обработка входящей записи зависит от результата ранее обработанных записей. Поэтому нам необходимо поддерживать промежуточную информацию между обработкой разных записей. Каждая входящая запись во время обработки может читать и обновлять эту информацию. Эта промежуточная информация называется «состоянием» в обработке с отслеживанием состояния.Например. Такие операции, как агрегирование количества записей на отдельный ключ, дедупликация записей и т. Д., Являются примерами обработки с отслеживанием состояния.

«Состояние» — это широко используемый термин в мире потоковой обработки, позволяющий четко его понять, прежде чем двигаться дальше.
Состояние в основном означает «промежуточную информацию», которую необходимо поддерживать для правильной обработки потоков данных.

Теперь в потоковой обработке есть 2 типа промежуточной информации («состояние»):

1. Состояние выполнения (потоковой обработки):
   Это метаданные потоковой обработки.Это означает отслеживание данных, которые уже были обработаны в потоковом режиме. В мире потоковой передачи мы называем это контрольной точкой / сохранением смещений входящих данных. Это необходимо для обеспечения отказоустойчивости при таких событиях, как перезапуск, обновление, сбои задачи. Эта информация является минимальной необходимостью для любой надежной потоковой обработки и ожидается как при обработке без сохранения состояния, так и при обработке с отслеживанием состояния.
2. Состояние данных (обрабатывается в потоковой обработке):
   Это промежуточная информация, полученная из данных (обработанных на данный момент), которую необходимо поддерживать между записями.Это необходимость в обработке только в режиме обработки с отслеживанием состояния.

В потоковой передаче, когда мы говорим «состояние», это обычно означает промежуточные данные, поддерживаемые между записями (если четко не указано о смещениях или состоянии выполнения).

Для поддержания состояния в потоковой обработке с отслеживанием состояния нам необходимо хранилище состояний. Это может быть что угодно, от базового HashMap в памяти до постоянных файловых систем, таких как HDFS, и распределенных систем хранения, таких как Cassandra, и локальных встроенных хранилищ, таких как RocksDb.
Цель хранилища состояний — предоставить надежное место, где механизм может записывать и читать промежуточный результат обработки.

В этом посте мы глубоко погрузимся в понимание того, как State Store был внутренне реализован в структурированной потоковой передаче (начиная с версии 2.3). Благодаря этой реализации, даже в случае отказа драйвера или исполнителей, или того и другого, Spark может надежно восстановить состояние обработки потока до точки до сбоя.
Хотя я постараюсь сделать это как можно проще, для понимания следующих деталей необходимы некоторые базовые знания Spark.

Мы живем в развивающемся мире. Всегда появляется что-то новое, потому что старое уже не годится. Давайте разберемся, что дает структурированная потоковая передача, чего не было в старой потоковой передаче Spark.
В старой Spark Streaming управление состоянием было довольно неэффективным, из-за чего оно не подходило для обработки с отслеживанием состояния. Это произошло из-за двух основных ограничений в его конструкции:

• В каждом микропакете состояние сохранялось вместе с метаданными контрольной точки (т.е.е. смещения или прогресс потоковой передачи). Это делалось в конце каждого микропакета, даже если в состоянии не было никаких изменений. Более того, не было предусмотрено инкрементальной сохранности данных состояния. Каждый раз моментальный снимок всего состояния без необходимости сериализовался и сохранялся в хранилище / файловой системе (вместо только той части состояния, которая изменилась в микропакете).
• Сохранение состояния в хранилище было тесно связано с задачами / заданиями Spark RDD. Сохранение состояния в конце обработки в микропакете было частью работы Spark. Будучи синхронным с вычислением RDD, управление состоянием вызывало накладные расходы, связанные с задержкой обработки, а также потерю ресурсов.

Оба указанных выше ограничения вызвали серьезные проблемы с производительностью, особенно при увеличении размера состояния.

Структурированная потоковая передача, новая потоковая передача на основе sql, кардинально изменила подход к управлению состоянием. В него были внесены серьезные изменения для решения проблем более старой версии Spark Streaming.

Управление состоянием теперь отделено от контрольных точек метаданных и больше не является частью искровых заданий / задач.Теперь он асинхронен с выполнением RDD и поддерживает инкрементное сохранение состояния.

Давайте разберемся в этом подробнее.
П.С. Следующая диаграмма была составлена ​​на основе моего личного понимания базы кода Spark 2.3, поэтому, пожалуйста, отнеситесь к ней с недоверием. Не стесняйтесь комментировать, если есть что добавить / исправить.

Структурированная потоковая передача на сегодняшний день предоставляет только одну реализацию хранилища состояний: Управление состоянием с поддержкой HDFS
Это хранилище состояний было реализовано с использованием HashMap в памяти (в исполнителях) и файлов HDFS в качестве основы для базового хранилища.

Весь механизм можно кратко объяснить следующим образом:

• Существует версионное хранилище значений ключа (в памяти HashMap) для каждого агрегированного раздела RDD в связанной памяти исполнителя, которое хранит данные состояния в форме значения ключа. сопоставления. Хранилище уникально идентифицируется комбинацией: checkpointPath + operatorId + partitionId
  checkpointPath: местоположение контрольной точки потокового запроса, например. / tmp / testData / checkpoint /
  operatorId: каждому оператору агрегатора в потоковом запросе, таком как groupBy, внутренне присваивается уникальное целочисленное значение.
  partitionId: идентификатор агрегированного раздела RDD, созданного после агрегирования.
• Версия в основном означает batchId. Его значение равно batchId.
• В каждом микропакете, кроме самого первого, раздел получает выделенный новый экземпляр HashMap с данными, скопированными из HashMap его предшественника (тот же раздел из последнего микропакета). Новые обновления (поставить / удалить) применяются поверх него в текущем пакете / версии. Обновленная HashMap в конце микропакета будет служить основой для следующего микропакета, и те же шаги будут повторяться.
• Также для раздела в микропакете есть специальный файл для записи изменений, внесенных в микропакет, отказоустойчивым способом. Этот файл называется версионным дельта-файлом. Он содержит только изменения состояния в конкретном пакете только для связанного раздела. Таким образом, существует столько дельта-файлов, сколько разделов в пакете. Он создается по этому уникальному пути: checkpointLocation / state / operatorId / partitionId / $ {version} .delta
• Задача для раздела запланирована на исполнителе, где присутствует HashMap для того же раздела из предыдущего микропакета. Это решает драйвер, который хранит достаточную информацию о состояниях, хранящихся в исполнителях.
• Во время выполнения задачи в микропакете изменения для вызовов получения / размещения / удаления ключей выполняются синхронно и транзакционно в HashMap в памяти, а также в поток вывода версионного дельта-файла.
• Все остальные операции, связанные с управлением состоянием (например, создание снимков, очистка, удаление, управление файлами и т. Д.), Выполняются асинхронно отдельным потоком демона на исполнителе (называемом MaintenanceTask).На каждого исполнителя приходится один такой поток.
• Если задача выполнена успешно, выходной поток закрывается, и дельта-файл с версией фиксируется в файловой системе, такой как HDFS. Управляемая версиями HashMap в памяти добавляется в список зафиксированных HashMap, а номер версии увеличивается на 1 для раздела. Новый идентификатор версии будет использован разделом в следующем микропакете.
• Если задача для раздела завершается неудачно, соответствующая HashMap в памяти игнорируется, а выходной поток дельта-файла отменяется. Таким образом, никакие обновления не записываются ни в память, ни в файловую систему. Будет выполнено повторное выполнение всей задачи.
• Как уже говорилось, для каждого исполнителя есть отдельный поток (MaintenanceTask), который запускается каждый фиксированный интервал (по умолчанию 60 секунд) и выполняет асинхронный снимок полного состояния каждого раздела с последней версии HashMap на диск (имя файла: version. снимок, путь: checkpointLocation / state / operatorId / partitionId / $ {version} .snapshot ). Таким образом, после каждых нескольких пакетов этот поток создает файл моментального снимка для каждого раздела, представляющий моментальный снимок полного состояния для этой версии.Затем этот поток удаляет более старые файлы дельты и моментальных снимков до этой версии.
• Примечание. В одном исполнителе не может быть нескольких потоков, выполняющих запись в одно хранилище состояний или дельта-файл. Но в определенных сценариях (например, при спекулятивном выполнении) может быть несколько исполнителей, имеющих одно и то же хранилище состояний, загруженное в память. Это означает, что может быть только один поток, записывающий в HashMap в памяти, но может быть несколько потоков от разных исполнителей, записывающих в один и тот же дельта-файл.

Как известно, ничто не может быть серебряной пулей.У каждого дизайна есть свои плюсы и минусы.

Плюсы:

• Хорошо продуманная расширяемая абстракция и интерфейсы. Можно написать любую новую реализацию State Store, основанную на некоторой базе данных или внешнем хранилище.
• В отличие от более раннего DStream, он не является неэффективным и тесно связан с задачами исполнителя
• Добавочная контрольная точка состояния

Против

• State Store, в реализации по умолчанию, использует память исполнителя для HashMaps в памяти.В памяти исполнителя нет разделения для разделения между хранилищем состояний и задачами исполнителя. Это приведет к проблемам с GC и OutOfMemory, когда задания будут выполняться в масштабе в зависимости от задач перемешивания, размера данных состояния и доступной памяти исполнителя.
• Один поток для каждого исполнителя, ответственного за создание моментальных снимков и очистку данных состояния. При большом состоянии и слишком большом количестве разделов для каждого исполнителя этот единственный поток может быть перегружен работой и может привести к задержке в создании моментальных снимков и очистке файлов.

Этот пост будет неполным, если мы не будем сравнивать его с управлением состоянием в других потоковых системах. Большинство других потоковых систем с открытым исходным кодом, таких как Flink, Samza и Kafka Streams, используют RocksDB для решения проблемы ограничения памяти в хранилище состояний. RocksDB решает проблемы с памятью, но не является отказоустойчивым в случае сбоев узлов. Чтобы узнать больше о RocksDB, обратитесь к моему последнему посту.

Kafka Streams и Samza используют RocksDB для неограниченного быстрого локального хранилища. Для обеспечения отказоустойчивости и Samza, и KafkaStreams зависят от Kafka и используют аналогичный подход. Они записывают журналы изменений для каждого обновления некоторой внутренней темы Kafka, которые время от времени уплотняются журналами, таким образом, по сути, становятся единым файлом журнала моментальных снимков всех данных состояния ключа и значения. В случае сбоев и перезапуска RocksDB восстанавливается путем заполнения из этой темы Kafka.

Flink, с другой стороны, использует свою уникальную стратегию моментальных снимков для обеспечения отказоустойчивости, вместо того, чтобы зависеть от какой-либо внешней системы, такой как Kafka. Время от времени Flink делает снимок базы данных RocksDB и копирует его в надежную файловую систему, такую ​​как HDFS.В случае сбоя RocksDB восстанавливается из последнего снимка. Между моментом последнего моментального снимка и моментом сбоя будут некоторые данные, для которых состояние не было сохранено в моментальном снимке. Чтобы восстановить это, обработка задач в операторе Flink возобновляется с точки моментального снимка, чтобы гарантировать повторную обработку неучтенных данных. Важно помнить, что это возможно только в случае воспроизводимых источников данных, таких как Kafka, Kinesis и т. Д., Когда мы можем вернуться во времени, чтобы перезапустить обработку с предыдущего смещения.

Storm / Storm Trident, насколько мне известно, зависит от внешних хранилищ, таких как Cassandra / Redis, для управления состоянием, которые являются надежными и отказоустойчивыми, но могут быть недостаточно быстрыми при масштабировании. Во внешнем хранилище много сетевых вызовов, что увеличивает задержку при потоковой обработке. Это причина, по которой большинство потоковых систем используют встроенное локальное хранилище, такое как RocksDB.

Текущая структура управления состоянием в структурированной потоковой передаче — это огромный шаг вперед по сравнению со старой потоковой передачей Spark на основе DStream.Он решает предыдущие проблемы и представляет собой очень хорошо продуманную конструкцию. Но существует потребность в надежной реализации хранилища состояний по сравнению с другими системами потоковой передачи, которые могут работать в большом масштабе. Будет интересно посмотреть, как будут развиваться вещи, поскольку со временем стриминговое пространство станет более зрелым и конкурентоспособным.

Приятного просмотра !!

Следуйте за мной в Linkedin и Quora

Знакомство с SequenceReader — Стив Гордон

В этом посте я хочу изучить новую функцию.NET Core 3.0, что упрощает работу с ReadOnlySequence . Вы можете использовать ReadOnlySequence, если работаете с PipeReader из System.IO.Pipelines. До .NET Core 3.0 требовалось вручную выполнять срез ReadOnlySequence из свойства Buffer в ReadResult . С помощью SequenceReader мы можем упростить эти задачи и позволить фреймворку выполнять часть повторяющейся работы за нас наиболее оптимальным образом.

Во время письма, SequenceReader нигде не документирован, поэтому я хотел охватить пример использования здесь, чтобы помочь людям начать работу.Мы не будем касаться всего API поверхности, но, надеюсь, здесь достаточно, чтобы вы быстро освоили основная функциональность.

Что такое ReadOnlySequence?

Это вероятно, стоит сначала ответить на этот вопрос, так как это достаточно новый введите в .NET Core, и есть ограниченные случаи, когда вы столкнетесь с этим.

Некоторое время назад были добавлены типы Span и Memory . Оба они поддерживают работу с непрерывными областями памяти различных типов через согласованные API.С тех пор многие новые конструкции были построены на основе этих типов. Одним из таких примеров является System.IO.Pipelines, который представляет собой высокопроизводительный API для работы с вводом-выводом.

Традиционно потоки использовались для многих операций ввода-вывода. Проблема с потоками заключается в том, что они оставляют вам ответственность за управление буферами и копирование данных между ними. Конвейеры помогают в обоих случаях, обрабатывая буферы для вас внутри, открывая память без копирования, где это возможно. На упрощенном концептуальном уровне канал запрашивает некоторую память из пула памяти, которым он затем управляет, позволяя данным, записанным в канал, сохраняться в памяти, а затем считываться из нее. Если мы заранее знаем длину контента, этот простой подход будет работать очень хорошо, но часто мы не знаем заранее, какой объем данных будет записан.

Следовательно, конвейеры основаны на концепции последовательности сегментов памяти. Это отображается PipeReader как ReadOnlySequence. Это по сути просто связанный список экземпляров Memory. Когда данные записываются впервые, используется единственный буфер Memory. Если это заполнится, то новый Можно запросить сегмент памяти.Запись данных может продолжаться в этот второй сегмент. Хотя каждый экземпляр Memory является непрерывным область памяти; каждый экземпляр, вероятно, будет относиться к разным регионам в объем памяти. Для доступа к памяти по этим сегментам Memory последовательность формируется, который связывает их вместе в правильном порядке.

с эта последовательность, теперь у нас есть виртуальный непрерывный блок памяти, который мы можем прочитать.

На этой диаграмме у нас есть три смежных блока памяти, на которые имеется ссылка через Memory. Они могут находиться в трех разных ячейках памяти. ReadOnlySequence логически объединяет их, чтобы данные можно было использовать по сегментам.

Знакомство с примером сценария

Я буду использовать простой пример, чтобы продемонстрировать использование SequenceReader до конца этой публикации. Вы можете найти полный пример кода в моем репозитории GitHub.

ПРИМЕЧАНИЕ. Этот пример упрощен и пропускает некоторые шаги, которые вы можете применить при работе с конвейерами и ReadOnlySequence.Здесь основное внимание уделяется API-интерфейсу SequenceReader, а не максимальной оптимизации производительности. Мы можем вернуться к этому в будущих публикациях и коснуться некоторых вещей, которые мы могли бы сделать, чтобы улучшить этот образец, например, для случаев, когда последовательность содержит один сегмент.

Сценарий здесь состоит в том, что у нас есть поток байтов, который, как мы знаем, содержит данные UTF8, которые представляют собой список значений, разделенных запятыми. В данном случае я создал поток вручную, но в реальном сценарии эти байты будут поступать от конечной точки HTTP.В этом случае вы, скорее всего, получите поток контента из HttpResponseMessage. Код настройки содержится в методе CreateStreamOfItems. Я не буду показывать здесь этот код, так как описание SequenceReader API не так уж важно. Вы можете просмотреть его в репозитории GitHub, если вам интересно.

Работа с PipeReader

Теперь, когда у нас есть поток, мы хотим работать с ним через функцию конвейеров. В .NET Core 3.0 были введены удобные методы, которые упрощают преобразование потока в PipeReader.

PipeReader теперь включает статический фабричный метод Create, который принимает поток и, необязательно, StreamPipeReaderOptions. Мы можем передать наш пример потока. Для этой демонстрации я передаю StreamPipeReaderOptions, который устанавливает небольшой размер буфера. Это не требуется и используется в этой демонстрации, чтобы гарантировать, что мы не вернем весь поток байтов обратно в один буфер. Это позволяет нам продемонстрировать подход к чтению частей конвейера как отдельных последовательностей, охватывающих буферы памяти.Опять же, вам не нужно делать это в производственной среде, и настройки по умолчанию, вероятно, будут в порядке.

Остающийся код в методе Main имеет дело с чтением из канала.

Мы используем бесконечный цикл, из которого мы выходим, как только канал будет полностью прочитан. Чтобы начать чтение, мы можем вызвать ReadAsync в PipeReader, который возвращает ReadResult. В ReadResult мы можем получить доступ к свойству Buffer. Это дает нам ReadOnlySequence. Я передаю это в метод под названием «ReadItems», который мы рассмотрим более подробно через минуту.Мы также передаем логическое значение, указывающее, является ли результат IsCompleted, что указывало бы на то, что у нас есть последние данные из канала в буфере.

Мы используем этот логический объект для выхода из цикла после обработки последних данных. В случаях, когда данных еще больше, мы продвигаем PipeReader. Этот метод принимает использованную SequencePosition, которая представляет собой позицию байтов, которые мы смогли прочитать и успешно использовать. Он также принимает проверенный SequencePosition, который указывает, что мы прочитали, но еще не использовали.У нас может быть буфер, содержащий неполный элемент, поэтому, пока мы можем исследовать эти данные, мы не сможем использовать его, пока не получим полный элемент. Буферы, содержащие использованные байты, могут быть освобождены после использования всех данных. Буферы, содержащие проверенные данные, остаются доступными, так что на следующем проходе, как только мы прочитаем больше данных во внутренний буфер (буферы), мы сможем обработать теперь уже завершенный элемент.

Когда мы выходим из этого цикла, прочитав все данные, мы отмечаем PipeReader как завершенный.

Использование SequenceReader

Наконец, мы подошли к основной теме этого сообщения в блоге! Давайте посмотрим, как SequenceReader может помочь в использовании ReadOnlySequence.

Я разложил большую часть кода на метод под названием «ReadItems». На это есть две причины. Во-первых, он разбивает код на более читаемые блоки, что я предпочитаю. Во-вторых, что наиболее важно, мы должны сделать это для этой демонстрации.

Тип SequenceReader, как и Span, представляет собой структуру ref, которая имеет некоторые ограничения на ее использование.Одно из этих ограничений заключается в том, что он не может быть параметром метода асинхронных методов или лямбда-выражений. Причина, по которой ее необходимо определить как структуру ref, заключается в том, что она внутренне имеет свойства ReadOnlySpan, и это заставляет каскад правила структуры ref, что экземпляры могут храниться только в стеке; не куча.

Мой метод «Main» является асинхронным, поэтому я не могу использовать SequenceReader непосредственно там. Вместо этого, преобразовав код в неасинхронный метод, мы теперь можем использовать SequenceReader и вызывать этот синхронный метод из асинхронного.

Давайте рассмотрим код…

Мы начинаем с создания SequenceReader, передавая текущий ReadOnlySequence.

Мы начинаем цикл, который завершится, если свойство reader.End истинно. Это будет тот случай, когда из последовательности больше не останется данных для использования.

В SequenceReader существуют различные методы для поддержки чтения и / или продвижения по последовательности. Мы можем использовать метод TryReadTo , чтобы попытаться прочитать данные до заданного разделителя.В этом случае мы анализируем данные, разделенные запятыми, поэтому в качестве аргумента-разделителя указываем байт запятой.

Если предоставленный разделитель обнаружен в последовательности, параметр out будет содержать ReadOnlySpan до (но не включая) разделителя от текущей позиции. В этой демонстрации это будут байты для элемента. По умолчанию TryReadTo также продвигает позицию считывателя последовательности за разделитель, но этим можно управлять с помощью аргумента advancePastDelimiter.

Когда TryReadTo возвращает true, это означает, что средство чтения нашло разделитель, и теперь у нас есть байты в переменной itemBytes. Теперь мы можем работать с этими байтами. Для этой простой демонстрации мы преобразуем их в строку и запишем ее в консоль.

TryReadTo вернет false, если значение байта для разделителя не найдено в последовательности. Это может произойти в одном из двух случаев.

Возможно, теперь PipeWriter содержит все доступные данные и PipeWriter завершен.В этом случае все оставшиеся байты будут находиться в буфере ReadResult. В этом случае свойство ReadResult.IsCompleted будет истинным. Наш метод принимает это как аргумент, поэтому мы можем обработать этот особый случай.

Поскольку последний элемент в наших данных не будет содержать разделителя запятой после него, нам нужно обрабатывать данные немного иначе. Наша позиция в последовательности будет в начале элемента, поэтому мы можем предположить, что оставшиеся байты представляют собой весь элемент. У нас есть отдельный частный метод для обработки оставшихся данных, который называется «ReadLastItem».Мы передаем текущую последовательность этому методу, отсекая ее от текущей позиции, чтобы гарантировать, что мы передаем только оставшиеся необработанные байты.

На высоком уровне этот метод копирует оставшиеся байты из последовательности во временный буфер, который затем можно использовать для получения строкового представления этих байтов. Метод «ReadLastItem» достигает этого с помощью двух возможных подходов.

Ожидается, что мы избегаем любого выделения кучи, используя временный буфер для байтов, который создается в стеке.Это возможно благодаря Span, который поддерживает безопасное обращение к стековой памяти. Поскольку работа со стеком сопряжена с некоторыми рисками при достижении предела памяти стека, мы гарантируем, что длина оставшихся байтов меньше нашего безопасного предела 128. Мы знаем, что с нашими данными выборки это правда, но мы никогда не должны предполагать что что-то не изменится, особенно в реальном случае, когда эти данные извлекаются из внешней конечной точки.

Второй поток, который возникает только в том случае, если длина данных превышает допустимый для стека предел.Он использует ArrayPool для получения временного байтового буфера. Это также позволяет избежать выделения, поскольку мы используем пул повторно используемых массивов. Он немного менее производительный, чем стековый подход, но в целом довольно эффективен. Мы арендуем массив, емкость которого будет не меньше длины байтов, имеющихся в последовательности. Имейте в виду, что массив, вероятно, будет больше, чем нам требуется.

В обоих случаях мы можем скопировать байты из последовательности с помощью метода CopyTo во временный буфер.Затем мы используем метод Encoding.UTF8.GetString для преобразования байтов в строковое представление. В случае пути кода ArrayPool мы должны убедиться, что мы разрезаем наш массив до правильной длины, поскольку ArrayPool, вероятно, вернул нам массив, который длиннее, чем наши данные. Мы не хотим пытаться конвертировать байты, кроме тех, которые мы скопировали.

Метод «ReadLastItem» возвращает строковое значение для последнего элемента. Вернувшись в метод ReadItems, эта строка записывается в консоль. Затем читатель продвигается вперед по длине последовательности.Это должно поставить нас в конец последовательности, что приведет к выходу из цикла while. Мы могли бы так же легко использовать здесь ключевое слово break, но я хотел продемонстрировать читателю метод Advance .

Возвращаясь к условиям, связанным с вызовом TryReadTo , вторая возможность состоит в том, что текущие буферизованные байты из PipeReader включают неполный элемент. В нашем случае мы могли бы, например, иметь байты, представляющие «Ite» в конце последовательности.Пока PipeReader не буферизует оставшуюся часть элемента, мы ничего не можем сделать с этим частичным элементом. В этом случае мы попадаем в последний условный блок и выходим из цикла while. Метод «ReadItems» возвращает текущее положение SequencePosition, которого SequenceReader достиг в последовательности. Помните, что только после того, как мы успешно прочитали весь элемент, позиция в последовательности увеличивается. В этой ситуации позиция будет указывать на начало незавершенного элемента, который мы нашли в последовательности.

«ReadItems» возвращается обратно в цикл while, в котором мы читаем из PipeReader. Этот цикл продолжается до тех пор, пока все данные из канала не будут успешно использованы.

Сводка

Думаю, это отличное место, чтобы закончить этот пост. Мы изучили некоторые из новых API в .NET Core 3.0, а также воспользовались возможностью взглянуть на System.IO.Pipelines и новый соединитель потоков, который упрощает получение потока и работу с ним через PipeReader.Если вы не выполняете много операций ввода-вывода, вы можете никогда не использовать конвейеры, и поэтому ReadOnlySequence и SequenceReader могут не быть типами, которые вы используете.

SequenceReader упрощает использование ReadOnlySequence из PipeReader для этого примера. Если вы хотите эффективно работать с байтовыми данными, анализируя их с минимальным количеством выделений, конвейеры и SequenceReader объединяются, чтобы сделать это возможным. Мне было бы интересно увидеть другие примеры вариантов использования и подходов, в которых используется SequenceReader.

Анализ потока больших данных: систематический обзор литературы | Журнал больших данных

1.

Маврагани А., Очоа Г., Цагаракис К.П. Оценка методов, инструментов и статистических процедур в исследовании тенденций Google: систематический обзор. J Med Internet Res. 2018; 20 (11): e270.

Артикул Google ученый

2.

Сан Д., Чжан Дж., Чжэн В., Ли К. Ключевые технологии для вычислений с большими потоками данных. В: Li K, Jiang H, Yang LT, Guzzocrea A, редакторы. Алгоритмы больших данных, аналитика и приложения. Нью-Йорк: Чепмен и Холл / CRC; 2015. стр. 193–214. ISBN 978-1-4822-4055-9.

Google ученый

3.

Qian ZP, He Y, Su CZ et al. TimeStream: надежные потоковые вычисления в облаке. В: Proc. 8-я Европейская конференция ACM по компьютерным системам, EuroSys 2013. Прага: ACM Press; 2013. с. 1–4.

4.

Лю Р., Ли Кью, Ли Ф, Мей Л., Ли, Дж. Архитектура больших данных для управления ИТ-инцидентами.В: Материалы международной конференции IEEE по сервисным операциям, логистике и информатике (SOLI), Циндао, Китай. 2014. с. 424–9.

5.

Сакр С. Введение в потоки Infosphere: платформа для анализа больших данных в движении. IBM. 2013 г. https://www.ibm.com/developerworks/library/bd-streamsintro/index.html. По состоянию на 7 октября 2018 г.

6.

Xhafa F, Naranjo V, Caballé S. Обработка и аналитика большого потока данных с помощью Yahoo! S4. В: 29-я международная конференция IEEE 2015 г. по расширенным информационным сетям и приложениям, Кванги, Южная Корея, 24–27 марта 2015 г.2015. https://doi.org/10.1109/aina.2015.194.

7.

Марз Н. Шторм: распределенные и отказоустойчивые вычисления в реальном времени. В: Доклад, представленный на конференции Strata по обеспечению работы данных, Санта-Клара, Калифорния, 28 февраля — 1 марта 2012 г., 2012 г. https://cdn.oreillystatic.com/en/assets/1/event/75/Storm_%20distributed% 20 и% 20 отказоустойчивый% 20 в реальном времени% 20вычисления% 20Presentation.pdf. По состоянию на 25 января 2018 г.

8.

Ballard C, Farrell DM, Lee M, Stone PD, Thibault S, Tucker S.IBM InfoSphere Streams: использование данных в движении. IBM Redbooks. 2010.

9.

Джозеф С., Жасмин Э.А., Чандран С. Потоковые вычисления: возможности и проблемы в интеллектуальной сети. Процедуры Technol. 2015; 21: 49–53.

Артикул Google ученый

10.

IBM Research (без даты) Платформы потоковых вычислений, приложения и аналитика. IBM. http://researcher.watson.ibm.com/researcher/view_grp.php?id=2531 По состоянию на 5 марта 2019 г.

11.

Ганц Дж., Рейнсел Д. Цифровая вселенная в 2020 году: большие данные, большие цифровые тени и самый большой рост на Дальнем Востоке. Нью-Йорк: IDC iView: IDC Analyze future; 2012.

Google ученый

12.

Cortes R, Bonnaire X, Marin O, Sens P. Потоковая обработка данных медицинских датчиков: изучение следов пользователей для выявления проблем с точки зрения больших данных. 4-й международный семинар по сенсорным сетям области тела (BASNet-2015).Процедуры Comput Sci. 2015; 52: 1004–9.

Артикул Google ученый

13.

Чунг Д., Ши Х. Аналитика больших данных: обзор литературы. J Manag анальный. 2015; 2 (3): 175–201.

Google ученый

14.

Лу Дж., Ли Д. Коррекция смещения в небольшой выборке из больших данных. IEEE Trans Knowl Data Eng. 2013. 25 (11): 2658–63.

Артикул Google ученый

15.

Гарзо А., Бенцур А.А., Сидло С.И., Тахара Д., Иватт Э.Ф. Аналитика мобильности потоковой передачи в реальном времени. В: Proc. Международная конференция IEEE 2013 г. по большим данным, большим данным, Санта-Клара, Калифорния, США, IEEE Press. 2013. С. 697–702.

16.

Захария М., Дас Т., Ли Х, Хантер Т., Шенкер С., Стойка И. Дискретизированные потоки: отказоустойчивые потоковые вычисления в масштабе. В: Proc. 24-й симпозиум ACM по принципам операционных систем, SOSP 2013, Фармингтон, Пенсильвания, США. Нью-Йорк: ACM Press; 2013.п. 423–38.

17.

Фан Дж. , Лю Х. Статистический анализ больших данных по фармакогеномике. Adv Drug Deliv Rev.2013; 65 (7): 987–1000.

Артикул Google ученый

18.

Бифет А., Холмс Г., Киркби Р., Пфарингер Б. Моа: массовый онлайн-анализ. J Mach Learn Res. 2010; 11: 1601–4.

Google ученый

19.

Akter S, Fosso WS. Аналитика больших данных в электронной коммерции: систематический обзор и повестка дня для будущих исследований.Электрорынки. 2016; 26: 173–94.

Артикул Google ученый

20.

Сивараджа У., Камаль М.М., Ирани З., Вираккоди В. Критический анализ проблем больших данных и аналитические методы. J Bus Res. 2016; 70: 263–86.

Артикул Google ученый

21.

Винхофен Л.В., Матисен Б.М., Роман Д. Эмпирические исследования больших данных: систематическое отображение литературы. CoRR, абс. / 1509.03045. 2015.

22.

Habeeb RAA, Nasaruddin F, Gani A, Hashem IAT, Ahmed E, Imran M. Обработка больших данных в реальном времени для обнаружения аномалий: исследование. Int J Inform Manage. 2018; 45: 289–307. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.006.

Артикул Google ученый

23.

Мехта Н., Пандит А. Совпадение аналитики больших данных в здравоохранении: систематический обзор. Int J Med Inform. 2018; 114: 57–65.

Артикул Google ученый

24.

Kitchenham BA, Charters S. Руководство по систематическому обзору литературы по программной инженерии. Технический отчет 2 (3), EBSE-2007-01, Кильский университет и Даремский университет. 2007.

25.

Host M, Orucevic-Alagic A. Систематический обзор исследований программного обеспечения с открытым исходным кодом при разработке коммерческих программных продуктов. 2013. http://www.bcs.org/upload/pdf/ewic_ea10_session5paper2.pdf. По состоянию на 2 марта 2018 г.

26.

Миллман Н. Аналитика для бизнеса.Компьютерный мир. 2014. https://www.computerworld.com/article/2475840/big-data/8-considerations-when-selecting-big-data-technology. html. По состоянию на 7 октября 2018 г.

27.

Oussous A, Benjelloun F, Lachen AA, Belfkih S. Технологии больших данных: обзор. J King Saud Univ Comput Inform Sci. 2018; 30: 431–48.

Google ученый

28.

Беккер Х., Нааман М., Гравано Л. Метрики сходства обучения для идентификации событий в социальных сетях.В: Материалы третьей международной конференции ACM по веб-поиску и интеллектуальному анализу данных (WSDM’10), ACM New York, NY, США, 4–6 февраля 2010 г. 2010. стр. 291–300.

29.

Aggarwal CC, Zhai C. Обзор алгоритмов кластеризации текста. В: Aggarwal CC, Zhai C, редакторы. Анализ текстовых данных. Нью-Йорк: Спрингер; 2012. с. 77–128.

Google ученый

org/Book»> 30.

Панайоту Н., Катакис И., Гунопулос Д. Обнаружение событий в социальных сетях онлайн: определения, тенденции и проблемы.В: Михаэлис С. и др., Редакторы. Решение масштабных учебных задач: задачи и алгоритмы. Конспект лекций по информатике, т. 9850. Чам: Спрингер; 2016. с. 42–84. https://doi.org/10.1007/978-3-319-41706-6_2.

Google ученый

31.

Дипа М.С., Суджата Н. Сравнительное исследование различных методов кластеризации и их характеристик. Int J Adv Netw Appl. 2014. 5 (6): 2104–16.

Google ученый

32.

Редди КСС, Бинду КС. Обзор алгоритмов кластеризации на основе плотности для анализа больших данных. В: Международная конференция по I-SMAC (IoT в социальных, мобильных, аналитических и облачных технологиях), Палладам, Индия, 10–11 февраля 2017 г. , IEEE. 2017. https://doi.org/10.1109/i-smac.2017.8058322.

33.

Пелковиц Л. Алгоритм разметки непрерывной релаксации для марковских случайных полей. IEEE Trans Syst Man Cybern. 1990; 20: 709–15.

Артикул Google ученый

34.

Li SZ. Моделирование марковского случайного поля при анализе изображений. Нью-Йорк: Спрингер; 2001.

Google ученый

35.

Чжун С. Эффективная потоковая кластеризация текста. Нейронная сеть. 2005; 18: 5–6.

Артикул Google ученый

36.

Аггарвал СС, Ю.П. Фреймворк для кластеризации больших потоков текстовых и категориальных данных. В: Материалы шестой международной конференции SIAM по интеллектуальному анализу данных, Бетесда, Мэриленд, США, 20–22 апреля 2016 г.2006. https://doi.org/10.1137/1.9781611972764.44.

37.

Ли Х, Цзян X, Сюн Л., Лю Дж. Публикация дифференциально частной гистограммы для динамических наборов данных: подход адаптивной выборки. Proc ACM Int Conf Knowl Manag. 2015. стр. 1001–10. https://doi.org/10.1145/2806416.2806441.

38.

Deng JD. Обрисовать в общих чертах потоки данных об энергии обнаружения с использованием инкрементных алгоритмов и алгоритмов ядра PCA. 2016 IEEE 16-я международная конференция семинаров по интеллектуальному анализу данных. 2016. с. 390–7.https://doi.org/10.1109/icdmw. 2016.158.

39.

Лимсопатам Н., Коллиер Н. Адаптация машинного перевода на основе фраз для нормализации медицинских терминов в сообщениях в социальных сетях. В: Материалы конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, EMNLP 2015, Лиссабон. 2015. С. 1675–80.

40.

Kaushik R, Apoorva CS, Mallya D, Chaitanya JNVK, Kamath SS. Социопедия: интерактивная система для обнаружения событий и анализа тенденций в данных Twitter.В: Нагар А., Мохапатра Д., Чаки Н. (ред.) Интеллектуальные инновации, системы и технологии, материалы 3-й международной конференции по передовым вычислениям, сетям и информатике. Нью-Дели: Спрингер; 2016.

41.

Картер С., Веркамп В., Цагкиас Э. Идентификация языка микроблогов: преодоление ограничений короткого, неотредактированного и идиоматического текста. Ланг Ресур Эвал Дж. 2013; 47 (1): 195–215.

Артикул Google ученый

42.

Пуджа П., Пандей А. Влияние приложений, интенсивно использующих память, на производительность облачной виртуальной машины. В: Труды последних достижений в области инженерных и вычислительных наук за 2014 г. (RAECS), UIET Panjab University Chandigarh, 6–8 марта 2014 г. 2014. стр. 1–6. https://doi.org/10.1109/raecs.2014.6799629.

43.

Чанг М., Чой И.С., Ниу Д., Чжэн Х. Влияние новых технологий памяти на производительность приложений больших данных: подход к эмуляции системы с программируемой задержкой. In: Proceedings of 2018 on Great lake symposium on VLSI (GLSVLSI’18), Чикаго, Иллинойс, США, ACM New York, NY, США, 23–25 мая 2018 г. 2018. с. 439–42. https://doi.org/10.1145/3194554.3194633.

44.

Ян В., Да Силва А., Пикард М.Л. Вычисление показателей качества данных по большим потокам данных с помощью CEP. В: Международный семинар по вычислительному интеллекту для понимания мультимедиа IWCIM, Прага, Чешская Республика, 29–30 октября 2015 г. 2015.

45.

Ноймейер Л., Роббинс Б., Наир А., Кесари А. S4: Платформа распределенных потоковых вычислений. В: Материалы международной конференции IEEE 2010 г., посвященной семинарам по интеллектуальному анализу данных.2010. с. 170–7. https://doi.org/10.1109/icdmw.2010.172.

46.

Иноубли В., Ариди С., Мезни Х., Маддури М., Нгифо Э. Сравнительное исследование потоковых платформ для больших данных. В: 44-я международная конференция по очень большим базам данных: семинар LADaS — Latin American Data Science, август 2018 г., Рио-де-Жанейро, Бразилия. 2018. с. 1–8.

47.

Пэн Д., Дабек Ф. Крупномасштабная инкрементная обработка с использованием распределенных транзакций и уведомлений. В: Proc 9th USENIX conf oper sys.des Implement, Ванкувер, Британская Колумбия, Канада, 4–6 октября 2010 г., 2010 г. с. 1–15.

48.

Марз Н. Трайдент. 2012. https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Trident-tutorial. По состоянию на 8 марта 2018 г.

49.

Бэбкок Б., Бабу С., Датар М., Мотвани Р., Уидом Дж. Модели и проблемы в системах потоков данных. В: Материалы 21-го симпозиума ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART по принципам систем баз данных (PODS), Мэдисон, Висконсин, 3–5 июня 2002 г. 2002. стр. 1–16.

50.

Чандрасекаран С., Купер О., Дешпанде А., Франклин М. Дж., Хеллерстайн Дж. М., Хонг В., Кришнамурти С., Мэдден С. Р., Рейсс Ф., Шах М. А..TelegraphCQ: Непрерывная обработка потока данных. В: Материалы международной конференции ACM SIGMOD 2003 г. по управлению данными, Сан-Диего, Калифорния, 9–12 июня 2003 г. 2003 г. с. 668.

51.

Abadi DJ, Ahmad Y, Balazinska M, Cherniack M, Hwang JH, Lindner W, Maskey AS, Rasin E, Ryvkina E, Tatbul N, Xing Y, Zdonik S. Дизайн ручья borealis двигатель обработки. Вторая проводимая раз в два года конференция по исследованиям инновационных систем данных (CIDR 2005). КА: Асиломар; 2005. с. 277–89.

Google ученый

52.

Groleat T. Высокопроизводительный мониторинг трафика для сетевой безопасности и управления. Взаимодействие человека с компьютером [cs.HC]. Télécom Bretagne; Оксидентский университет Бретани; 2014.

53.

Kamburugamuve S, Fox G, Leake D, Qiu J. Обзор распределенной потоковой обработки для источников больших потоков. Сетки UCS Indiana Educ. 2013. https://doi.org/10.13140/rg.2.1.3856.2968.

Артикул Google ученый

54.

Мурти С.В чем недостатки Redis? 2016. https://www.quora.com/What-are-the-disadvantages-of-Redis. По состоянию на 8 марта 2018 г.

55.

Су Х, Гилман Э, Ветц П., Риекки Дж., Зуо Й, Леппанен Т. Стрим-аргументация для Интернета вещей: проблемы и анализ пробелов. WIMS ’16, материалы 6-й международной конференции по веб-аналитике, интеллектуальному анализу и семантике, Ним, Франция, 13–15 июня, Нью-Йорк: ACM. Статья № 1. 2016. https://doi.org/10.1145/2

5.23.

56.

Morales GDF, Bifet A. SAMOA: масштабируемый расширенный массовый онлайн-анализ. J Mach Learn Res. 2015; 16 (1): 149–53.

Google ученый

57.

Amazon Web Services. Лямбда-архитектура для пакетной и потоковой обработки. 2018. https://d1.awsstatic.com/whitepapers/lambda-architecure-on-for-batch-aws.pdf Проверено 2 мая 2019 г.

58.

Крепс Дж. Вопросы об архитектуре лямбда. 2014. https://www.oreilly.com/ideas/questioning-the-lambda-architecture. По состоянию на 2 мая 2019 г.

59.

Tay Y. Создание данных для сравнительного анализа приложений. Proc VLDB Endowment. 2011; 4 (12): 1470–3.

Google ученый

60.

Набор тестов для больших данных HiBench. https://github.com/intel-hadoop/HiBench. По состоянию на 21 декабря 2018 г.

61.

Hadoop 1.2.1 Documentation. GridMix. https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/gridmix.html. По состоянию на 8 марта 2018 г.

62.

Уакнин К., Кэри М., КиркПатрик С. Тест PigMix на системах Pig, MapReduce и HPCC. Международная конференция IEEE по большим данным, 2015 г. , Нью-Йорк, США, 27 июня - 2 июля 2015 г. стр. 643–8. https://doi.org/10.1109/bigdatacongress.2015.99.

63.

Ghazal A, Rabl T, Hu M, Raab F, Poess M, Crolotte A, Jacobson H. BigBench: на пути к стандартному отраслевому тесту для анализа больших данных. В: Материалы международной конференции ACM SIGMOID 2013 по управлению данными, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 22–27 июня 2013 г.п. 1197–203.

64.

Bergamaschi S, Gagliardelli L, Simonini G, Zhu S. Рабочая нагрузка BigBench выполняется с помощью apache flink. Methodia Manuf. 2017; 11: 695–702. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.169.

Артикул Google ученый

65.

Ван Л., Чжан Дж., Ло Ц. , Чжу Й., Ян Ц., Хе И и др. BigDataBench: набор тестов для больших данных из интернет-сервисов. В: 2014 20-й международный симпозиум IEEE по высокопроизводительной архитектуре (HPCA), Орландо, Флорида, США: IEEE, 15–19 февраля 2014 г.2014. https://doi.org/10.1109/hpca.2014.6835958.

66.

Гао В., Чжан Дж., Ван Л., Ло С., Чжэн Д., Вэнь Х и др. BigDataBench: масштабируемый и унифицированный набор тестов для больших данных и ИИ. 2018. arXiv.org> cs> arXiv: 1802.08254v2. https://arxiv.org/abs/1802.08254v2.

67.

Ляо X, Гао З, Цзи В., Ван Й. Обеспечение планирования в реальном времени в потоковой передаче Spark. 6-я международная конференция по экологическим и устойчивым вычислениям, IEEE. 2016 г. https://doi.org/10.1109/igcc.2015.7393730. п. 1–6.

org/ScholarlyArticle"> 68.

Аджерри Р., Артола Х, Белоки З., Ригау Г., Сороа А. Большие данные для обработки естественного языка: потоковый подход. Системы, основанные на знаниях. 2015; 79: 36–42 ISSN 0950-7051.

Артикул Google ученый

69.

Krawczyk B, Woniak M. Инкрементально-взвешенный одноклассный классификатор для обработки стационарных потоков данных. J Comput Sci. 2015; 9: 19–25.

Артикул Google ученый

70.

Чан SWK, Чонг MWC. Анализ тональности финансовых текстов. Decis Support Syst. 2017; 94: 53–64.

Артикул Google ученый

71.

Rakthanmanon T, Campana B, Mueen A, Batista G, Westover B, Zhu Q, Zakaria J, Keogh E. Обращение к временным рядам больших данных: добыча триллионов подпоследовательностей временных рядов при динамической деформации времени. ACM Trans Knowl Discov Data. 2013; 7 (3): 31. https://doi.org/10.1145/2500489.

Артикул Google ученый

72.

Хадиан А., Шахривари С. Высокопроизводительная параллельная кластеризация методом k-средних для резидентных наборов данных на многоядерных процессорах. J Суперкомпьютер. 2014; 69 (2): 845–63.

Артикул Google ученый

73.

Mozafari B, Zeng K, D’Antoni L, Zaniolo C. Высокопроизводительная комплексная обработка событий с использованием иерархических данных. ACM Trans Datab Syst. 2013; 38 (4): 39. https://doi.org/10.1145/2536779.

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

74.

Sun Y, Wang Z, Liu H, Du C, Yuan J. Онлайн-ансамбль, использующий адаптивное управление окнами для потоков данных с изменением концепций. Int J Distrib Sens Netw. Идентификатор статьи 4218973, 9 стр. 2016. http://dx.doi.org/10.1155/2016/4218973.

75.

Nguyen DT, Jung JJ. Обнаружение событий в реальном времени в потоке социальных данных. Мобильное сетевое приложение. 2014. 20 (4): 475–86.

Артикул Google ученый

76.

Tsagkatakis G, Beferull-Lozano B, Tsakalides P. Завершение матрицы на основе сингулярного спектра для восстановления и прогнозирования временных рядов. EURASIP J Adv Signal Proces. 2016; 2016: 66. https://doi.org/10.1186/s13634-016-0360-0.

Артикул Google ученый

77.

Папапетру О., Гарофалакис М., Делигианнакис А. Создание эскизов распределенных потоков данных в скользящем окне. VLDB J. 2015; 24: 345–68. https://doi.org/10.1007/s00778-015-0380-7.

Артикул Google ученый

78.

Elkhoukhi H, NaitMalek Y, Berouine A, Bakhouya M, Elouadghiri D, Essaaidi M. На пути к подходу обнаружения присутствия в умных зданиях в реальном времени. Процедуры Comput Sci. 2018; 134: 114–20.

Артикул Google ученый

org/ScholarlyArticle"> 79.

Чакрабарти С. Предоставление интерактивного доступа к данным в массовом масштабе в Barclays. Остин. 2016.

80.

Ковачевц И., Мектерович И. Новые архитектуры данных BI. MIPRO 2018, Опатия, Хорватия.2018. с. 1191–6.

81.

Вейга Дж., Энес Дж., Экспозито Р.Р., Турино Дж. BDEv 3.0: энергоэффективность и микроархитектурная характеристика сред обработки больших данных. Fut Generat Comput Syst. 2018; 86: 565–81.

Артикул Google ученый

82.

Tozzi, C. Dummy: руководство по пакетной и потоковой передаче. Программное обеспечение Trillium. 2017. http://blog.syncsort.com/2017/07/big-data/big-data-101-batch-stream-processing/. По состоянию на 2 марта 2018 г.

83.

Dusi M, D’Heureuse N, Huici F, Trammell B, Niccolini S. Blockmon: гибкая и высокопроизводительная платформа для анализа больших потоков данных и варианты ее использования. NEC Tech J. 2012; 7: 102–6.

Google ученый

84.

Puthal D, Nepal S, Ranjan R, Chen J. Эффективный механизм безопасности на основе динамических простых чисел для больших потоков данных зондирования. J Comput Syst Sci. 2017; 83: 22–42.

MathSciNet Статья Google ученый

85.

Ванати Р. и Хадир АСА. Надежная архитектурная структура для потоковых вычислений больших данных в персональной медицинской аналитике в реальном времени. Всемирный конгресс по вычислительным и коммуникационным технологиям. 2017. с. 97–104. https://doi.org/10.1109/wccct.2016.32.

86.

Ма К., Ян Б. Подход к разрешению живых объектов на основе потоков с адаптивной стратегией подсчета дубликатов. Int J Web Grid Serv. 2017; 13 (3): 351–73.

Артикул Google ученый

87.

Мерфи Б.М., О’Дрисколл К., Бойлан Г.Б., Лайтбоди Г., Марнейн В.П. Потоковые вычисления для обработки биомедицинских сигналов: тематическое исследование комплексного обнаружения QRS. В: Conf proc IEEE eng med biol soc. 2015. https://doi.org/10.1109/embc.2015.7319741. п. 5928–31.

88.

Потоковая передача Apache Spark - документация по Spark 2. 1.0. http://spark.apache.org/streaming.

89.

Sun H, Birke R, Bjorkqvist M, Chen LY. AccStream: управление перегрузкой с учетом точности для систем потоковой обработки.В: Конференция IEEE по автономным вычислениям. Нью-Йорк: Эльзевир; 2017. с. 39–48.

90.

Канбай Ю., Сагироглу С. Анонимизация больших данных с помощью Spark (UBMK’17). В: 2-я международная конференция IEEE по информатике и инженерии. 2017. с. 833–8.

91.

Сахана Р.Г., Бабу Б.С. Преобразование потенциального клиента электронной коммерции в клиента с помощью потоковой аналитики. В: 2-я международная конференция по прикладным и теоретическим вычислительным и коммуникационным технологиям (iCATccT) IEEE.2016. с. 312–7. https://doi.org/10.1109/icatcct.2016.74.

92.

Troiano L, Vaccaro A, Vitelli MC. Оптимизация интеллектуальных сетей в режиме онлайн на основе анализа больших данных. В: Семинар IEEE 2016 г. по системам экологического, энергетического и структурного мониторинга (EESMS), Бари, Италия, 13–14 июня 2016 г.

93.

Joseph S, Jasmin EA. Платформа потоковых вычислений для обнаружения сбоев в интеллектуальной сети. В: Материалы международной конференции IEEE 2015 г. по энергетике, контрольно-измерительным приборам, управлению и вычислениям (PICC), Триссур, Индия, 9–11 декабря 2015 г.2015. https://doi.org/10.1109/picc.2015.7455744.

94.

Apache. Apache Storm. 2016. http://storm.apache. org. По состоянию на 10 октября 2018 г.

95.

Gokalp MO, Kocyigit A, Eren PE. Фреймворк визуального программирования для распределенной обработки сложных событий, ориентированных на Интернет вещей. Comput Elect Eng. 2018; 74: 581–604.

Артикул Google ученый

96.

Maio CD, Fenza G, Loia E, Orciuoli F. Распределенный онлайн-анализ нечетких концепций времени для потоковой обработки в умных городах.J Parallel Distrib Comput. 2017; 110: 31–41.

Артикул Google ученый

97.

Val PB, Garcia NF, Sanchez-Fernandez L, Arias-Fisteus J. Шаблоны для распределенной обработки потоков в реальном времени. IEEE Trans Parallel Distrib Syst. 2017; 2 (11): 3243–57. https://doi.org/10.1109/TPDS.2017.2716929.

Артикул Google ученый

98.

Fernandez-Rodrigues JY, Alvarez-Garcia JA, Fisteus JA, Luaces MR, Magana VC.Сравнительный анализ моделей потоковой передачи данных об автомобилях в реальном времени для умного города. Сообщите Syst. 2017; 72: 62–76.

Артикул Google ученый

99.

Бифет А. Майнинг больших данных в реальном времени. Informatica (Словения). 2013; 37: 15–20.

Google ученый

100.

Apache. Apache Samza-Что такое Самза? 2016. http://samza. apache.org. По состоянию на 8 октября 2018 г.

101.

Ananthanarayanan R, Basker V, Das S, Gupta A, Jiang H, Qiu T., Reznichenko A, Ryabkov D, Singh M, Venkataraman S.Photon: отказоустойчивое и масштабируемое объединение непрерывных потоков данных. В: Материалы международной конференции ACM SIGMOD 2013 года по управлению данными, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 22–27 июня 2013 г. 2013 г. с. 577–88.

102.

Apache Apache Aurora. 2016. http://aurora.apache.org. По состоянию на 7 октября 2018 г.

103.

Jiang Q, Adaikkalavan R, Chakravarthy S. MavEStream: синергетическая интеграция потоковой обработки и обработки событий. В: 2007 Вторая международная конференция по цифровым телекоммуникациям (ICDT’07) Сан-Хосе, Калифорния, США. 2007. С. 29–361. https://doi.org/10.1109/icdt.2007.21 IEEE Xplore.

104.

Ян В., Да Силва А., Пикард М.Л. Вычисление показателей качества данных по большим потокам данных с помощью CEP. В: 2015 Международный семинар по вычислительному интеллекту для понимания мультимедиа (IWCIM), Прага, Чешская Республика, 29–30 октября 2015 г. 2015 г.

105.

EsperTech. http://www.espertech.com. По состоянию на 8 октября 2018 г.

106.

Song M, Kim MC. RT ² M: система анализа трендов Twitter в реальном времени.В: Материалы международной конференции по социальному интеллекту и технологиям (SOCIETY), Государственный колледж, Пенсильвания, США, 8–10 мая 2013 г. 2013 г. с. 64–71.

org/ScholarlyArticle"> 107.

Barbieri DF, Braga D, Ceri S. Запросы к RDF-потокам с помощью C-SPARQL. ACM Sigmoid. 2010. 39 (1): 20–36. https://doi.org/10.1145/1860702.1860705.

Артикул МАТЕМАТИКА Google ученый

108.

Рен Х, Хроуф Х, Кази-Аул З, ЧабЧуб Й, Кюр О. Об измерении характеристик C-SPARQL и CQELS.CoRR, абс. / 1611.08269. 2016.

109.

Моралес Г.Ф. САМОА: платформа для добычи больших потоков данных. WWW 2013 Companions, Рио-де-Жанейро, Бразилия, 13–17 мая 2013 г. 2013 г.

110.

Кини Дж., Фаллон Л., Тай В., О'Салливан Д. К составному семантическому рассуждению для обогащения данных управления сетью в реальном времени . В: Материалы 11-й международной конференции по управлению сетями и услугами (CNSM), Барселона, Испания, 9–13 ноября 2013 г. 2015 г. с. 182–6.

111.

Ле-Фуок Д., Дао-Тран М., Паррейра Дж. Х., Хаусвирт М. Нативный адаптивный подход для унифицированной обработки связанных потоков и связанных данных. В: Международная конференция по семантической паутине, Кобленц, Германия, 23–27 октября 2011 г. 2011 г. с. 370–88.

Google ученый

112.

Аничич Д., Рудольф С., Фодор П., Стоянович Н. Обоснование потоков и сложная обработка событий в ETALIS. Sem Web Linked Spatiotemp Data Geo-Ontolo. 2012. 3 (4): 397–407.

Google ученый

113.

Apache Kylin. Куб Kylin из стриминга (Kafka). 2015. http://kylin.apache.org/docs15/tutorial/cube_streaming.html. По состоянию на 2 октября 2018 г.

114.

Splunk. Splunk Stream. 2017. https://splunkbase.splunk.com/app/1809/. По состоянию на 2 октября 2018 г.

115.

Шнайдер В., Чен Б., Лоринц К., Фулфорд-Джонс TRF, Уэлш М. Сенсорные сети для медицинского обслуживания. Технический отчет TR-08-05, Отдел инженерных и прикладных наук, Гарвардский университет.2005. https://www.eecs.harvard.edu/~shnayder/papers/codeblue-techrept05.pdf. Проверено 8 октября 2018 г.

116.

Dror Y. Практическое обнаружение аномалий упругого поиска с помощью анодота. 2017. https://www.anodot.com/blog/practical-elasticsearch-anomalydetection-made-owerful-with-anodot/. По состоянию на 8 марта 2019 г.

117.

Baciu G, Li C, Wang Y, Zhang X. Cloudets: Облачное познание для больших потоковых данных. In: Ge N, Lu J, Wang Y, Howard N, Chen P, Tao X, Zhang B, Zadeh LA (ред.) Труды 14-й международной конференции IEEE по когнитивной информатике и когнитивным вычислениям (ICCI * CC'15), Цинхуа, Univ., Пекин, Китай, 6–8 июля 2015 г. 2015. стр. 333–8.

118.

Тедески А., Бенедетто Ф. Облачное приложение для анализа тональности больших данных для мониторинга брендов предприятий в потоках социальных сетей. В: 1-й международный форум IEEE 2015 г. по исследованиям и технологиям для общества и промышленности, использующим лучшее будущее (RTSI), Тьюринг, Италия, 16–18 сентября 2015 г. 2015 г. стр. 186–91.

org/ScholarlyArticle"> 119.

Лавин А., Ахмад С. Оценка алгоритмов обнаружения аномалий в реальном времени - эталонный тест Numenta.В: 14-я международная конференция IEEE по машинному обучению и приложениям (ICMLA), 2015 г., Майами, Флорида, США, 9–11 декабря 2015 г. https://doi.org/10.1109/icmla.2015.141.

120.

Чен Х, Чен Х, Чжан Н., Хуанг Дж, Чжан У. Крупномасштабная структура семантической обработки в реальном времени для Интернета вещей. Int J Distrib Sens Netw. 2015; 365372: 11. https://doi.org/10.1155/2015/365372.

Артикул Google ученый

121.

Branscombe M.Как ускоренная разработка Microsoft Azure поможет предприятиям завоевать Интернет вещей. 2015. http://www.techradar.com/news/internet/cloud-services/howmicrosoft-s-fast-track-azure-will-help-buscesses-conquer-iot-12

org/ScholarlyArticle">. По состоянию на 8 марта 2018 г.

122.

Biem A, Bouillet E, Feng H, Ranganathan A, Riabov A, Verscheure O, Koutsopoulos H, Moran C. Потоки IBM InfoSphere для масштабируемых интеллектуальных транспортных услуг в реальном времени. SIGMOID’10 Индианаполис, Индиана, США, 6–11 июня 2010 г. 2010 г. с. 1093–100.

123.

Акидау Т., Баликов А., Бекироглу К., Черняк С., Хаберман Дж., Лакс Р., МакВити С., Миллс Д., Нордстром П., Уиттл С. MillWheel: отказоустойчивая обработка потоков в масштабе Интернета. Proc VLDB Endowment. 2013; 6 (11): 1033–44.

Артикул Google ученый

124.

Блаунт М., Эблинг М.Р., Эклунд Дж.М., Джеймс А. Г., МакГрегор К., Персиваль Н., Смит К.П., Соу Д. Анализ в режиме реального времени для интенсивной терапии: разработка и развертывание аналитической системы artemis.IEEE Eng Med Biol Mag. 2010. 29 (2): 110–8. https://doi.org/10.1109/MEMB.2010.936454.

Артикул Google ученый

125.

Представляем сервер аналитики данных WSO2. 2015 г. https://docs.wso2.com/display/DAS300/Introduction+DAS. По состоянию на 8 марта 2019 г.

126.

Али М., Чандрамули Б., Гольдштейн Дж., Шиндлауэр Р. Платформа расширяемости в Microsoft StreamInsight. В: Материалы 27-й международной конференции IEEE 2011 г. по инженерии данных (ICDE), Вашингтон, округ Колумбия, США, 11–16 апреля 2011 г.2011. с. 1242–53.

org/ScholarlyArticle"> 127.

Документация TIBCO StreamBase. https://docs.tibco.com. По состоянию на 8 марта 2018 г.

128.

Wilkes S. Создание вычислений в оперативной памяти корпоративного уровня - обзор - Striim. 2016. http://www.striim.com/blog/2016/06/making-in-memorycomputing-enterprise-grade-overview/ По состоянию на 8 марта 2019 г.

129.

Kyvos Insights. Kyvos insights 2018. 2018. https://www.kyvosinsights.com/. По состоянию на 1 февраля 2018 г.

130.

AtScale.Обзор AtScale (версия 4.1). 2017. http://info.atscale.com/atscale-overview. По состоянию на 2 февраля 2018 г.

131.

AtScale. AtScale. 2018. http://atscale.com/product/. Проверено 2 февраля 2018 г.

132.

Gedik B, Andrade H, Wu K, Yu PS, Doo M. Spade: механизм декларативной обработки потоков S. В: Международная конференция ACM SIGMOID по управлению данными, 2008 г., Ванкувер, Канада, 9–12 июня 2008 г. 2008 г. с. 1123–34.

133.

Мимик, II. http: // Physionet.org / Physiobank / database / mimic2db /. По состоянию на 4 ноября 2016 г.

134.

Wu Z, Zou M. Метод инкрементального обнаружения сообщества для систем социальных тегов с использованием хеширования с учетом местоположения. Нейронная сеть. 2014; 58: 14–28. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2014.05.019.

Артикул Google ученый

org/ScholarlyArticle"> 135.

О’Каллаган Л., Мишра Н., Мейерсон А., Гуха С., Мотвани Р. Алгоритмы потоковой передачи данных для высококачественной кластеризации. В: Материалы международной конференции IEEE по инженерии данных, Сан-Хосе, Калифорния, США, 26 февраля – 1 марта 2002 г.2002. с. 685–94.

136.

Aggarwal CC, Han JW, Wang JY. Платформа для кластеризации развивающихся потоков данных. В кн .: Материалы 29-й конференции VLDB, т. 29, Берлин, Германия, 9–12 сентября 2003 г. 2003 г. с. 81–92.

137.

Backhoff O, Ntoutsi E. Масштабируемая потоковая кластеризация онлайн-офлайн в Apache Spark. В: 16-я международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных (ICDMW), 2016 г., Барселона, Испания, 12–15 декабря 2016 г. 2016 г. стр. 37–44. https://doi.org/10.1109/icdmw.2016. 0014.

138.

Aggarwal CC, Han J, Wang J, Yu PS. Фреймворк для прогнозируемой кластеризации потоков данных большой размерности. В: Материалы 30-й международной конференции по очень большим базам данных, 30, Торонто, Канада, 31 августа - 3 сентября 2004 г. 2004. стр. 852–63.

Google ученый

139.

Цао Ф., Эстер М., Цянь В., Чжоу А. Кластеризация на основе плотности по развивающемуся потоку данных с шумом. В: Конференция SIAM 2006 года по интеллектуальному анализу данных.2006. с. 328–39.

140.

Chen Y, Tu L. Кластеризация на основе плотности для потоковых данных в реальном времени. В: Материалы 13-й международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, Сан-Хосе, Калифорния, США, 12–15 августа 2007 г. 2007. стр. 133–42.

141.

Zhu WH, Yin J, Xie YH. Кластерный алгоритм произвольной формы для кластеризации потока данных. J Softw. 2006. 17 (3): 379–87.

Артикул Google ученый

142.

Халилиан М., Мустафа Н., Сулайман Н. Кластеризация потоков данных с использованием подхода «разделяй и властвуй» на основе векторной модели. J Большие данные. 2016; 3: 1. https://doi.org/10.1186/s40537-015-0036-x.

Артикул Google ученый

143.

Dai DB, Zhao G, Sun SL. Эффективный алгоритм кластеризации вероятностного потока данных. J Softw. 2009. 20 (5): 1313–28.

Артикул Google ученый

org/ScholarlyArticle"> 144.

Ding S, Zhang J, Jia H, Qian J. Алгоритм кластеризации потока данных с адаптивной плотностью. Cogn Comput. 2016; 8 (1): 1–9. https://doi.org/10.1007/s12559-015-9342-z.

Артикул Google ученый

145.

Choi D, Song S, Kim B, Bae I. Обработка движущихся объектов и дорожных событий на основе искрового потока. В: Материалы 8-й международной конференции по аварийному восстановлению и непрерывности бизнеса (DRBC), Чеджу, Южная Корея, 25–28 ноября 2015 г.2015. стр. 4–7.

146.

Chen XJ, Ke J. Быстрая обработка потока данных времени преобразования в облачных вычислениях с помощью взвешенных алгоритмов интеллектуального анализа FPtree. В: 12-я международная конференция IEEE 2015 г. по повсеместному интеллекту и вычислениям и 12-я международная конференция IEEE 2015 г. по автономным и надежным вычислениям и 15-я международная конференция IEEE 2015 г. по масштабируемым вычислениям и коммуникациям и связанные с ней семинары (UIC-ATC-ScalCom), Пекин, Китай, 10–14 августа 2015. 2015.

147.

Ли Т., Ван Л. Ключевая технология обработки потоков данных онлайн-аудита.В: 12-я международная конференция IEEE 2015 г. по повсеместному интеллекту и вычислениям и 12-я международная конференция IEEE 2015 г. по автономным и надежным вычислениям и 15-я международная конференция IEEE 2015 г. по масштабируемым вычислениям и коммуникациям и связанные с ней семинары (UIC-ATC-ScalCom), Пекин, Китай, 10–14 августа 2015. 2015.

148.

Сяо Ф., Арицуги М., Ван Кью, Чжан Р. Эффективная обработка множественных запросов шаблонов вложенных событий в многомерных потоках событий на основе трехосной иерархической модели. Artif Intell Med.2016; 72 (1): 56–71. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2016.08.002.

Артикул Google ученый

149.

Wang Z, Zhao Z, Weng S, Zhang C. Постепенное обнаружение выбросов нескольких экземпляров. Neural Comput Appl. 2015; 26: 957–68. https://doi.org/10.1007/s00521-014-1750-6.

Артикул Google ученый

150.

Руис Э., Касильяс Дж. Адаптивные нечеткие разделы для развивающихся ассоциативных правил в потоке больших данных.Int J Приближенное рассуждение. 2018; 93: 463–86.

MathSciNet Статья Google ученый

151.

Джадхав С. А., Косбатвар СП. Очень быстрое адаптирующееся к концепции дерево решений с ошибкой классификации. Int J Adv Res Comput Eng Technol (IJARCET). 2016; 5 (6): 1763–7.

Google ученый

Десенсибилизация движением глаз и повторная обработка

> Профессиональные> Терапия> Десенсибилизация движением глаз и повторная обработка (EMDR)

Информация

Введение

EMDR основан на модели Шапиро «Адаптивной обработки информации» (AIP).Эта модель предлагает людям обрабатывать информацию и хранить эту информацию в сетях памяти, содержащих узлы для событий, мыслей, чувств, телесных ощущений и т. Д. Модель AIP предполагает, что последующие воспоминания о травмах могут храниться дисфункциональным «необработанным» способом - в сетях, которые не связаны с большей сетью. Согласно модели AIP, протокол EMDR предназначен для доступа к дисфункционально сохраненной информации и для стимулирования адаптивной обработки этой информации. Иногда приводится объяснение, что «люди обладают способностью преодолевать травмы и обрабатывать сложные события - EMDR облегчает этот естественный процесс».

EMDR - это 8-этапный подход. Этими этапами являются:

1. История клиента (включая идентификацию травмы (травм), оценку риска, диссоциацию, цели клиента)
2. Подготовка (включая психообразование, безопасное место)
3. Оценка (перекрестная разбивка конкретных воспоминаний о травмах, над которыми вы решили работать)
   • Изображение
   • Отрицательное познание
   • Позитивное познание
   • Действительность познания (VoC)
   • Эмоции
   • Субъективные единицы бедствия (СУДС)
   • Физическое местонахождение нарушения
4. Десенсибилизация (повторная обработка памяти)
5. Инсталляция (установка позитивного познания)
6. Сканирование тела (придерживайтесь предпочтительной веры в уме и сканируйте тело, «тело держит счет»)
7. Закрытие (полного или неполного сеанса)
8. Переоценка

EMDR - это трехсторонний подход. Он включает в себя обработку деталей прошлых событий, которые закладывают основу для нарушения, обработку текущих ситуаций, которые вызывают бедствие, и обработку того, что необходимо для будущего (будущий шаблон / будущая репетиция).

Протоколы

Протокол недавних травм (R-TEP) - Шапиро и Лауб (2014)

Вмешательство

Презентации

Видео

Рекомендуемая литература

• Forgash, C., & Knipe, J.(2012). Интеграция EMDR и лечения эго-состояний для клиентов с травматическими расстройствами. Журнал практики и исследований EMDR , 6 (3), 120-128. скачать в архиве копия
• Нокс, К. (2002). Случай применения EMDR в травматологической работе. Краткое лечение и кризисное вмешательство , 2 (1), 49-53 загрузить заархивированную копию
• Корн, Д. Л. (2009). EMDR и лечение сложного посттравматического стрессового расстройства: обзор. Journal of EMDR Practice & Research , 3 (4), 264-278 загрузить архивную копию
• Логи, Р. Д. Дж. И Де Йонг А. (2014). «Процедура упреждения»: противостояние катастрофе. Journal of EMDR Practice and Research , 8 (1), 25-32 загрузить
• Шапиро, Ф., Максфилд, Л. (2002). В мгновение ока. Психолог , 15 (3), 120-124 загрузить архивная копия
• Соломон, Р. М., Шапиро, Ф. (2008). EMDR и модель адаптивной обработки информации. Journal of EMDR Practice and Research, 2 (4), 315 загрузить заархивированную копию

Потребление потоковых данных | Разработчик Twitter

После того, как вы установите соединение с вашим потоком, вы начнете получать поток данных.Тело ответа состоит из серии действий, разделенных символом возврата каретки (\ r \ n) с кодировкой JSON, системных сообщений и пустых строк.

Ваш клиент должен использовать символ \ r \ n для разделения действий по мере их считывания из потока. Помните, что ваше приложение не должно ждать окончания «документа», чтобы начать обработку данных. Фактически, документ бесконечен, и вашему клиенту нужно будет считывать данные в автономном режиме по мере их поступления.

Данные JSON
Отдельные данные, передаваемые этим API, имеют кодировку JSON и делятся на следующие типы:

• Твиты: отдельные объекты твита JSON
• Keep-alive сигналы: возврат каретки для предотвращения истечения времени ожидания соединения
• Системные сообщения: E.г. уведомление о принудительном отключении. Обратите внимание, что фактическое отключение осуществляется через обычные протоколы HTTP, а не через само сообщение. В некоторых случаях системное сообщение об отключении может не прийти, что делает критически важным мониторинг сигнала проверки активности (дополнительную информацию см. Ниже).

Обратите внимание, что отдельные поля объектов JSON не упорядочены, и не все поля будут присутствовать при всех обстоятельствах. Точно так же отдельные действия не доставляются в отсортированном порядке, и могут встречаться повторяющиеся сообщения. Имейте в виду, что со временем могут добавляться новые типы сообщений и отправляться через поток.

Таким образом, ваш клиент должен терпеть:

• Поля в любом порядке
• Неожиданные или отсутствующие поля
• Несортированные твиты
• Повторяющиеся сообщения
• Новые произвольные типы сообщений, поступающие по потоку в любое время

Твиты
Объекты JSON, представляющие твиты для данного источника данных, предоставляются в расширенном собственном формате Twitter.Прочтите наше введение в документацию Tweet JSON, чтобы узнать больше об этом формате данных.

Твит будет содержаться в одной строке и может содержать символы перевода строки \ n, но не будет содержать символов возврата каретки.

Системные сообщения
Поток твитов может также содержать системные сообщения. Ниже приводится основной формат этих сообщений с некоторыми примерами. Обратите внимание, что доставленные сообщения могут измениться с появлением нового сообщения. Клиентские приложения должны быть терпимыми к изменению полезной нагрузки системных сообщений.

Обратите внимание, что метки времени «отправлено» имеют формат ГГГГ-ММ-ДДТЧЧ: мм: ссЗЗ и часовой пояс UTC.

Формат сообщения:

{"<тип сообщения>": {"message": "<сообщение>", "sent": "<дата и время отправки>"}}

Типы системных сообщений: В настоящее время существует 3 типа сообщений, каждый из которых содержит несколько различных сообщений. Однако это может быть изменено без предварительного уведомления.

• Информация - «Запрос на воспроизведение завершен» отправляется после завершения запроса потока воспроизведения.См. ниже.
• Предупредить - например, если вы подключены к потоку PowerTrack, в котором нет правил.
Ошибка
• - они могут быть отправлены при возникновении определенных проблем, например «Ошибка при потоковой передаче данных» или для принудительного отключения.

Обратите внимание, что сообщения об ошибках, указывающие на принудительное отключение для полного буфера, могут никогда не попасть на ваш клиент, если резервная копия, вызвавшая принудительное отключение, не позволяет ему пройти. Соответственно, ваше приложение не должно зависеть от этих сообщений для инициации повторного подключения.

Примеры:

{"error": {"message": "Forced Disconnect: Too many connections. (Allowed Connections = 2)", "sent": "2017-01-11T18: 12: 52 + 00: 00"}}

{"error": {"message": "Недопустимый формат даты для параметра запроса 'fromDate'. Ожидаемый формат - 'yyyyMMddHHmm'. Например, '201701012315' для 1 января, 23:15 pm 2017 UTC. \ N \ n "," отправлено ":" 2017-01-11T17: 04: 13 + 00: 00 "}}

{"error": {"message": "Принудительно закрыть соединение с, поскольку достигнуто максимально допустимое резервное копирование (размер буфера)."," отправлено ":" 2017-01-11T17: 04: 13 + 00: 00 "}}

Python: Использование модуля `requests` для эффективной загрузки больших файлов

Если вы регулярно используете Python, вы могли встретить замечательную библиотеку запросов . Я использую его почти каждый день, чтобы читать URL-адреса или делать запросы POST. В этом посте мы увидим, как мы можем загрузить большой файл с помощью модуля запросов с низким потреблением памяти.

Для потоковой передачи или не для потоковой передачи

При загрузке больших файлов / данных мы, вероятно, предпочтем режим потоковой передачи, при этом получит вызов .Если мы используем параметр потока и установим для него значение True , загрузка не начнется сразу. Загрузка файла начнется, когда мы попытаемся получить доступ к свойству content или попытаемся перебрать содержимое с помощью iter_content / iter_lines .

Если мы установим stream на False , весь контент будет немедленно загружен и помещен в память. Если размер файла большой, это может вскоре вызвать проблемы с более высоким потреблением памяти.С другой стороны, если мы установим stream на True , контент не будет загружен, но будут загружены заголовки и соединение останется открытым. Теперь мы можем продолжить загрузку файла или просто отменить ее.

Но мы также должны помнить, что если мы решим выполнить потоковую передачу файла, соединение останется открытым и не сможет вернуться в пул соединений. Если мы работаем с большим количеством больших файлов, это может повысить эффективность. Поэтому мы должны тщательно выбирать, куда мы должны стримить.И мы должны позаботиться о том, чтобы закрыть соединения и удалить все неиспользуемые ресурсы в таких сценариях.

Итерация содержимого

Установив параметр stream , мы отложили загрузку и избежали использования больших блоков памяти. Заголовки загружены, но тело файла все еще ожидает загрузки. Теперь мы можем получить данные, обратившись к свойству content или выбрав итерацию по содержимому. При прямом доступе к содержимому будут считываться все данные ответа в память сразу.Это сценарий, которого мы хотим избежать, когда наш целевой файл довольно большой.

Итак, у нас остаётся выбор перебирать контент. Мы можем использовать iter_content , где содержимое будет считываться по частям. Или мы можем использовать iter_lines , где содержимое будет считываться построчно. В любом случае, весь файл не будет загружен в память, что снизит использование памяти.

Пример кода

response = requests.get (url, stream = True) handle = open (target_path, "wb") за кусок в ответ.iter_content (chunk_size = 512): if chunk: # отфильтровать новые блоки keep-alive handle.write (кусок)

response = requests.get (url, stream = True) handle = open (target_path, "wb") для фрагмента в response.iter_content (chunk_size = 512): if chunk: # отфильтровать keep- живые новые чанки handle.write (чанк)

Код должен быть понятным.Мы открываем url с потоком , установленным на True .