OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
Laravel的队列系统默认是串行处理作业的，这意味着每个作业都要等待前一个作业处理完毕后才能开始处理。但是，有时候我们需要同时处理多个作业，这就需要并发处理。
文章翻译&整理自 Taylor 的 博客文章 Taylor 在今天发布了一个新工具：Laravel Horizon ，它为 Laravel Redis 队列提供了一个漂亮的仪表板和代码驱动的配置系统。
进程调度是指在进程之间选择一个进程将其送上CPU执行，通常这个是由操作系统中的调度程序执行。
流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。
斐波那契数列的核心就是F(N) = F(N-1) + F(N-2)，一般看到的都会采用递归，但是如果使用循环来实现且进行对比，容易发现不少对真是性能的影响
1.1、合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致 mr 运行较慢。
在多道程序环境下，内存中存在着多个进程，进程的数目往往多于处理机的数目。这就要求系统能按某种算法，动态地将处理机分配给一个处于就绪状态的进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。
Eagle是eBay开源的一个分布式实时安全监控方案。通过离线训练模型集合实时流引擎监控，能立即监测出对敏感数据的访问或恶意的操作，并立即采取应对的措施。下图是Eagle的架构。 Eagle的数据行为
2012 年 7 月写这篇文章，我已经有大约一年没有运行 WRF了。或许我在本文中所写的内容已过时，它只包含当 WRF 不运行时可以尝试的方法。我感觉到你的痛苦，但我无法让它消失。对不起，我希望我能知道更多，以便我可以给你提供帮助。
进程的调度算法是操作系统用来决定哪个进程可以执行的一种策略，常见的进程调度算法包括：
同样和上一篇一样，打开Cloudera manager管理软件，yarn页面，点击配置。
调度研究的问题是：面对有限的资源，如何处理任务执行的先后顺序。对于处理机调度来说，这个资源就是有限的处理机，而任务就是多个进程。故处理机调度研究的问题是：面对有限的处理机，如何从就绪队列中按照一定的算法选择一个进程并将处理机分配给它运行，从而实现进程的并发执行。处理机调度共有三个层次，这三个层次也是一个作业从提交开始到完成所经历的三个阶段。
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
Scheduler delay：应用程序是可运行状态（Runable），但在相当长的时间内不会运行。Scheduler delay 可能会引起Jank。不同性质的线程对Scheduler delay 要求不同，
Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言，它将数据流处理自动转换为一个DAG（有向无环图）的MapReduce作业流去执行，为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势，相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark
1使用ApDiag工具进行WinCC脚本诊断概述 WinCC 的C脚本功能非常强大，可以提供较高的自由度。但是，不恰当地组态和使用脚本功能会显著降低系统性能，也可能导致系统崩溃。本文所讨论的脚本问题主要为C脚本的阻塞和挂起问题，即如果在过小的周期内正在运行的动作太多或者动作的执行时间过长（要处理的动作将越聚越多），或者动作已被挂起（休眠、循环、输出对话框、等待另一个应用程序的响应...），则等待队列可能会溢出。所有其它动作均将积聚在等待队列中，不能及时进行处理。 针对以上问题，可以使用 ApDiag 诊断工具进行分析和诊断，ApDiag 工具主要可以提供以下功能：
马上就快过年了，祝福小伙伴们牛年大吉，牛气冲天。本期文章分享的是赵老师在《方法论与工程化解决解决方案》一书中提到的关于如何在用户画像项目开发中进行性能调优的例子，希望大家耐心看完后有所收获！
因此，对开发的Android应用，必须对其进行性能测试，不然将会直接影响用户体验。
然后发现，操作系统的知识点考察还是比较多的，大厂就是大厂就爱问基础知识。其中，关于操作系统的「调度算法」考察也算比较频繁。
原文链接： Getting MapReduce 2 Up to Speed
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
该参数主要用于设置该应用总共需要多少executors来执行，Driver在向集群资源管理器申请资源时需要根据此参数决定分配的Executor个数，并尽量满足所需。在不带的情况下只会分配少量Executor。这个值得设置还是要看分配的队列的资源情况，太少了无法充分利用集群资源，太多了则难以分配需要的资源。
在Vivado Implementation阶段，有时是有必要分析一下什么原因导致运行时间（runtime）过长，从而找到一些方法来缩短运行时间。
在软件项目的生命周期中，我们不时需要执行重大更改，这可能会迫使我们修改数据库以适应我们的新行为。
检测系统瓶颈 性能调优 创建一项基线，用来评估系统的首次运行性能（即集群默认配置） 分析Hadoop计数器，修改，调整配置，并重新执行任务，与基线进行比较 重复执行第2步，直到最高效率 识别资源瓶颈 内存瓶颈 当发现节点频繁出现虚拟内存交换时表示出现了内存瓶颈 CPU瓶颈 通常情况下，处理器负载超过90%，在多处理器系统上整体负载超过50% 判断是否是单个特定线程独占了CPU IO瓶颈 磁盘持续活动率超过85%（也有可能是由CPU或内存导致） 网络带宽瓶颈 在输出结果或shuffle阶段从map拉取数据时
MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程，使得基于MapReduce的算法实现存在严重的性能问题。大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造，在性能、稳定和规模方面都得到了极大的提高，为大数据挖掘任务提供了有力
介绍：又称为高级调度或长程调度，调度对象是作业。根据作业控制块（JCB）中的信息，审查系统能否满足用户作业的资源需求，以及按照一定的算法，从外存的后备队列中选取某些作业调入内存，并为他们创建进程、分配必要的资源。然后再将新创建的进程插入到就绪队列，准备执行。
众所周知，Hadoop 中最核心的两大组件就是 HDFS 和 MapReduce。其中 HDFS 提供了承载海量数据存储的能力，而 MapReduce 则提供了海量数据高并行计算的能力。关于 HDFS 的介绍，之前已经写了两篇来分别介绍 HDFS 的架构 和 HDFS实现文件管理和容错的文章 。而本期文章，我将为大家介绍关于 MapReduce 的核心知识点。
Serverless架构在今天已经不再是新鲜的事物。该架构具有多个特点：较低的运营和开发成本、能快速上线、自动扩展、安全性高和适合微服务等。各大云服务商也提供了各自的Severless解决方案。然而，尽管Serverless架构在某些方面表现出色，但在当前轰轰烈烈的“微服务”进程中，它仍然不是一种主要的选择。除了由于本身特性导致的使用场景受限外，我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。我有幸参与了一项基于AWS搭建的Serverless (FaaS) 系统的开发工作，该系统提供了一组核心服务。通过几次系统故障调研和性能优化的实际体验，我发现系统监控在Serverless架构中至关重要。所以本文将从Serverless系统监控的角度来展开一些讨论。
我们都知道要成为架构师，数据库优化是必须要了解一些的，今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限，不敢高谈阔论，于是整理了如下资料供大家参考。
对于Orabbix监控Oracle来说，它是提供了一个相对轻量级的客户端来综合监控多个数据库实例。从这一点来看，它的角色有点类似于工作中使用的SQLDeveloper或者toad这类的工具。 在之前的章节中，先花了些篇幅去比较zabbix和grid control,其实从功能上来看，基于zabbix的Orabbix的监控功能要有限的多。提供的默认模板中，监控触发器不到20个。 自己梳理了一下，默认的监控触发器在15个左右。 故障类型报警对应项错误类型报错简述数据库没有数据响应Oracle:aliveHigh
作者简介 Kenny，携程高级前端开发工程师。2021年加入携程，从事小程序/H5相关研发工作。 一、背景 随着项目的不断迭代，规模日益增大，而基于Taro3的运行时弊端也日渐凸显，尤其在复杂列表页面上表现欠佳，极度影响用户体验。本文将以复杂列表的性能优化为主旨，尝试建立检测指标，了解性能瓶颈，通过预加载、缓存、优化组件层级、优化数据结构等多种方式，实验后提供一些技术方案的建议，希望可以给大家带来一些思路。 二、问题现状及分析 我们以酒店某一多功能列表为例(下图)，设定检测标准(setData次数及该set
在CDSW中，启动一个Session后，任务执行完毕了，Session不会立刻停止。导致占用的资源不会被释放。本篇文档讲述如何手动或者自动停止Session方法和引擎模板删除对运行中任务的影响。
软件开发的生产力一直很难衡量。与其他行业不同，编程行为不容易并行化。开发过程的独特之处在于它需要多种技术和沟通技能的组合，这需要一组专门的 DevOps 指标来跟踪团队的体征。
柱状图展示平台作业在一天内，以每两小时为跨度，各个时段运行分布情况和峰值区域。帮助用户分析当天哪些时段的业务处理繁忙，从而优化业务处理的时间窗口。
当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，该程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
早前，我们发表过一篇《PostgreSQL 与 Navicat ：数据库的中坚力量》 ，从产品的发展介绍了两者的渊源与共性，获得了许多童鞋的认可。而随着PostgreSQL 在国内热度愈发高涨，应用也愈发广泛。近期，我们收到许多用户的问询，涉及一些使用时的技术问题，例如：PostgreSQL 查询延时的优化方法等。今天，小编就带大家解析如何通过 Navicat 工具便捷地跟踪、设置查询超时语句时长和设置权限来确保你的 PostgreSQL 数据库实例保持良好状况和可用性，并保障数据库系统的性能稳定。
Hive在执行SQL命令时，可以设置严格模式，防止用户执行一些对性能影响很大的查询。
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1
大数据平台的资源管理组件主要针对存储资源与计算资源进行分析优化。前文《大数据平台：资源管理及存储优化技术》主要介绍了存储资源优化，本文主要介绍大数据平台构建过程中，计算资源相关的优化技术。
我们将作业的资源使用量定义为任务容器大小和任务运行时间的乘积。因此，作业的资源使用量可以定义为mapper和reducer任务的资源使用量总和。
进程是计算机中一个独立的执行单位，它是操作系统分配资源和调度的基本单位，每个进程都有自己的内存空间，互相之间不会影响
多线程性能问题指的是在使用多线程进行程序设计时，可能会遇到的性能下降、资源争用、上下文切换开销等问题。这些问题可能会导致程序运行效率降低，响应时间增加，甚至引发程序的不稳定性。
并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数，在业务其他服务可以支撑的情况下，您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理，例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景，由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
Job，主要用于负责**批量处理(一次要处理指定数量任务)短暂的一次性(每个任务仅运行一次就结束)**任务。Job特点如下：
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