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嗨，HN 我是Wyeth，一名软件工程师，最近开始在下班后自学移动开发。 经过6个月的业余编程（主要是在深夜和周末），我刚刚推出了《Who Is That Player | Football》——一款基于球员图像和球队徽章进行猜测的足球（足球）移动应用。 在这个核心机制的基础上，我构建了不同的游戏模式（按联赛、按国家、按俱乐部）、每日挑战、全球排名系统、任务和奖励、额外系统等等。这有点像一个休闲问答游戏，但为足球迷增添了竞争层面。 这是一个100%独立完成的项目：设计、编码、资产、后端、测试。没有预算，没有团队，只有一个热情的项目。我非常希望能得到你的反馈——无论是关于用户体验、技术栈、盈利模式的想法，还是你对一款足球迷应用的期待。 以下是下载链接： 安卓： [https://goo.su/bDN0hbNiOS](https://goo.su/bDN0hbNiOS) iOS： [https://goo.su/dU6Qw](https://goo.su/dU6Qw) 欢迎随时提问！ 感谢阅读！

Mergeable 是一个改进版的 GitHub 拉取请求收件箱。用户可以根据自己的规则将拉取请求组织成任意数量的部分，每个部分都可以定义为一个任意的搜索查询。数据会定期刷新，并保存在浏览器的本地。 Mergeable 是一个开源项目，可以非常方便地自我托管。同时，也提供了一个免费的公共实例，便于用户快速上手。

我喜欢动手 tinkering，但购买硬件有时会很贵。你知道像 Craigslist、论坛（？）、Discord 上有出售专区的网站吗？我很感谢每一个回答。

大家好！我是Win，ParaQuery的创始人（<a href="https://paraquery.com">https://paraquery.com</a>），我们提供一个完全托管的、GPU加速的Spark + SQL解决方案。我们在易用性上与BigQuery相当（甚至更易用），同时在成本效益和性能上显著更优。 这里有一个简短的演示视频，展示了ParaQuery（与BigQuery的对比）在一个简单的ETL任务上的表现：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=uu379YnccGU" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=uu379YnccGU</a> 众所周知，GPU在许多SQL和数据框任务中表现出色，至少在研究人员和像NVIDIA这样的GPU公司中是这样。以至于在2018年，NVIDIA推出了RAPIDS计划和Spark-RAPIDS插件（<a href="https://github.com/NVIDIA/spark-rapids">https://github.com/NVIDIA/spark-rapids</a>）。我之所以发现这一点，是因为当时我正在尝试制作一个基于CUDA的λ演算解释器……这是我未能实现的几个想法之一，哈哈。 在一些工程师中似乎存在一种看法，认为GPU仅适用于人工智能、图形处理，也许还包括图像处理（也许！有人甚至告诉我，他们认为GPU不适合图像处理！）。但实际上，GPU在传统数据处理上同样表现良好！ 从高层次来看，大数据处理是一种高吞吐量、大规模并行的工作负载。GPU是一种专门为此设计的硬件，具有高度可编程性，并且（现在）在云端高度可用！更棒的是，GPU的<i>内存</i>是针对带宽而非原始延迟进行优化的，这使得它们在吞吐能力上优于CPU。通过简单地使用云成本计算器几分钟，就可以清楚地看到，即使在主要云平台上，GPU也是具有成本效益的。 老实说，我原以为使用GPU进行SQL处理现在应该已经普及，但事实并非如此。因此，在一年多前，我开始着手实际部署一个基于云的GPU数据平台（即Spark-RAPIDS），这受到了一位朋友的朋友（的朋友）的启发，他在创业公司中对BigQuery的成本表示担忧。在完成概念验证和意向书后……嗯，什么也没发生！即使在半年后也是如此。但随后，发生了一些神奇的事情：他们的云信用额度用完了！ 现在，他们通过使用ParaQuery节省了超过60%的BigQuery账单，同时速度也提高了2倍——完全不需要数据迁移（得益于Spark的GCS连接器）。顺便说一下，我不确定其他人的经历，但……我们离IO瓶颈相当远（这让我与许多我交谈过的工程师感到惊讶）。 我认为高吞吐量计算的未来在于在高吞吐量硬件上进行计算。如果你也这么认为，或者你面临数据扩展的挑战，可以在这里注册：<a href="https://paraquery.com/waitlist">https://paraquery.com/waitlist</a>。抱歉需要排队，但我们还没有准备好提供自助服务体验——这将需要大量的工程和硬件成本。但我们会做到的，请继续关注！ 感谢阅读！你们在处理巨大的ETL/处理负载时有什么经验？成本或性能是否是个问题？你对GPU加速（GPGPU）有什么看法？你认为GPU只是贵吗？我很想在这里聊聊技术！