项目难点： 怎么做有几种选择：1.基于PC；2.基于Web；3.基于安卓手机app。 基于PC的方案跨平台门槛非常高。...表1 各种表盘工具的对比，打叉的居多。 ? 表1 各类表盘工具功能对比 从表1看出行业里并没有功能强大且实用的表盘制作工具。...2、LibgdxAdapter：这一层是这个框架实现跨平台的关健，针对不同的运行平台，分别实现不同的基础接口，再使用各平台对应的编译工具生成其可运行的执行文件，具体原理如图4 所示。 ?...工具采用网页的形式，直接在页面上编辑制作表盘，通过跨平台渲染引擎实时的将效果呈现，这个过程中工具可以做到所见即所得，让使用者随时查看随时调整。...让字体在表盘上得到广泛使用的同时，又保证了包的大小不会增长。 问题三：安装包大小的问题 尽管裁剪了字体的大小，但是最终导出的App，要比正常开发出来的表盘大了3-4倍。
执行计划自动调优 •基于AE的 ShuffledHashJoin调整 •Leftjoinbuildleftmap技术 2....stage单独执行，为每一个stage单独创建一个子job，子job执行完后收集该stage相关的统计信息（主要是数据量和记录数），并依据这些统计信息优化调整下游stage的执行计划。...、SortMergeJoin 普通leftjoin无法build 左表 优化点： 在AE的框架下，根据shuffle数据量大小，自动调整join执行计划：SortMergeJoin调整为 ShuffledHashJoin...省去了大表join小表的情况下对shuffle数据的排序过程、join过程以HashMap完成，实现join提速。 SortMergeJoin调整为ShuffledHashJoin ?...使得小左表leftjoin大右表的情况可以进行ShuffledHashJoin调整 难点： Left-join语义：左表没有join成功的key，也需要输出 原理 在构建左表Map的时候，额外维持一个"
基于请求量的大小，可弹性调整服务的规模。 配置动态加载，BeaconServer服务支持动态配置加载。各个模块支持开关，服务可动态加载配置实现上下线。...11）大表Desc Table优化 一个表有大量的子分区，它的DESC过程会与元数据交互，获取所有的分区。但最后返回的结果，只有跟表相关的信息。...与元数据交互的时候，延迟了整个DESC的查询，当元数据压力大的时候甚至无法返回结果。 针对于TABLE的DESC过程，直接去掉了跟元数据交互获取分区的过程，加速时间跟子分区数量成正比。...1）子Task非执行状态为完成情况的时候，若有多轮父Task包含子Task，导致子Task被重复加入调度队列。这种Case，需要将非执行状态修改成初始化状态。...2）当判断子Task是否可执行的过程中，会因为状态检测异常，无法正常加入需要调度的子Task，从而致使查询丢失Stage。
下图说明了基于行的存储和列式存储之间的区别。...In-Memory Area 中的内存池（Memory Pools） In-Memory Area 分为列数据和元数据的子池。...您只能通过手动调整 INMEMORY_SIZE 初始化参数来增加 In-Memory Area 的大小。...In-Memory Area 中的内存池（Memory Pools） In-Memory Area 为列数据和元数据的子池。...元数据池 此子池存储有关驻留在IM列存储中的对象的元数据。 V$INMEMORY_AREA.POOL 列将此子池标识为 64KB POOL，如示例2-1所示。
在HiveMeta元数据信息表TAB_COL_STATS或PART_COL_STATS收集了每列的为NUM_DISTINCTS的记录数，TAB_COL_STATS是非分区表的统计信息，而PART_COL_STATS...这里PART_COL_STATS的表结构如下： 里面还有NUM_DISTINCTS非重复值数、NUM_TRUE、NUM_FALSE、平均记录大小、字段名称、字段数据类型等等信息。...树，根据调整因子数组，来获取子谓词Predicate，然后使用新的谓词，每个子RelNode，利用RelMetadataQuery对象的访问元数据获取NDV，再把每个子RelNode的NDV进行累加。...再使用子RelNode的列和新的modifiedPred从元数据获取对象获取distinctRowCount （NDV）。...，成本估算是否合理，执行计划是否是最优的。
TaskManagers（也叫workers）主要功能是执行数据流的任务（或者更具体地说，子任务subtasks），以及缓冲buffer和交换exchange数据流。...taskmanager.memory.managed.fraction等选项可用于执行性能调整和修复与内存相关的错误。...这是由内存管理器管理的堆外内存的大小，保留用于排序，哈希表，中间结果的缓存和RocksDB状态后端。...默认值192MB taskmanager.memory.jvm-metaspace.size：TaskExecutor的JVM元空间大小。...（请注意，如果您配置相同的最大值和最小值，则实际上意味着它的大小固定为该值。如果未显式配置组件内存，则Flink将使用百分比基于总内存来计算内存大小。
Tree，Operator(算子树对象)的数据传递是流式过程，父Operator操作会传递给子Operator计算； Logical Optimizer：基于Optimizer#optimize 对逻辑算子树...：扩展Calcite的RelOptTable，调用Hive Metastore RPC接口获取元数据信息； 统计元数据更新： 表和分区统计元数据：基于RPC客户端调用Metastore接口，alterTable...[NOSCAN]; 统计元数据执行：使用物理算子StatsTask，调用IStatsProcessor#process方法执行元数据统计，IStatsProcessor实现子类： BasicStatsTask...：基本的表元数据统计，遍历Location下的HDFS文件列表(List)，统计出数据文件的总个数和总存储大小，其中StatsAggregator统计信息汇总，对多任务的统计结果聚合...、每个分区的统计信息，基于FetchOperator迭代读取表的行数据，ColumnStatisticsObjTranslator进行字段级统计信息拼装； 总结 随着大数据蓬勃发展，Hive计算引擎作为先行者
hash 散列之后的多个文件； view-视图与表类似，只读，基于基本表创建，不占存储空间，实际是一连串的查询语句； 表数据对应 HDFS 对应目录下的文件。...内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS上的文件并不会被删除。...join优化是个复杂的问题，可以从以下几点进行优化： 1.小表前置 大小表在join的时候，应该将小表放在前面，Hive在解析带join的SQL语句时，会默认将最后一个表作为大表，将前面的表作为小表并试图将它们读进内存...3.利用map join特性 map join特别适合大小表join的情况。Hive会将大表和小表在map端直接完成join过程，消灭reduce，效率很高。...如何调整mapper数？ mapper数量与输入文件的split数息息相关，可以通过设置相关参数来调整mapper数。
在运行时，AQE会结合Shuffle Map阶段执行完毕后的统计信息，基于既定的规则动态地调整、修正尚未执行的逻辑计划和物理计划，来完成对原始查询语句的运行时优化。...由于这个原因，当 Spark 估计参加 join 的表数据量小于广播大小的阈值时，其会将 Join 策略调整为 Broadcast Hash Join。...比如下面这个例子，右表的实际大小为15M，而在该场景下，经过filter过滤后，实际参与join的数据大小为8M，小于了默认broadcast阈值10M，应该被广播。...在我们执行过程中转化为BHJ的同时，我们甚至可以将传统shuffle优化为本地shuffle(例如shuffle读在mapper而不是基于reducer)来减小网络开销。...AQE根据shuffle文件统计数据自动检测倾斜数据，将那些倾斜的分区打散成小的子分区，然后各自进行join。
具体职责包括： 负责管理所有的RegionServer，实现RegionServer的高可用 管理所有的数据分片(Region)到RegionServer的分配，包括自动均衡 执行建表/修改表/删除表等...最终 Region会对应到多个 持久化的 HFile，当这些 HFile 越来越多时，Region Server 会执行合并操作(Compaction)来合并为一个大的HFile，以此来优化读取性能，这个机制则是基于...一般情况下，通过调整该值可以提高 HBase 的性能 B....手动执行flush：用户可以通过shell命令 flush ‘tablename’或者flush ‘region name’分别对一个表或者一个Region进行flush。...执行（X） - 可以在给定范围内执行协处理器端点。 创建（C） - 可以在给定范围内创建表或删除表（甚至不创建它们）。 管理员（A） - 可以执行群集操作，例如在给定的范围内平衡群集或分配区域。
前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。...Dynamically switching join strategies（动态调整join策略） 在一定程度上避免由于缺少统计信息或着错误估计大小（当然也可能两种情况同时存在），而导致执行次优计划的情况...由于这个原因，当Spark估计参与join的表数据量小于广播大小的阈值时，它会将join策略调整为broadcast hash join。...然后，它将倾斜的分区分割成更小的子分区，这些子分区将分别从另一端连接到相应的分区。 假设表A join 表B，其中表A的分区A0里面的数据明显大于其他分区。 ?...如果查询满足以下条件建议启用： 不是一个流查询 至少包含一个exchange（通常在有join、聚合或窗口操作时）或是一个子查询 通过减少查询优化对静态统计的依赖，AQE解决了Spark基于成本优化的最大难题之一
实验准备 A.数据 我们执行的实验需要固定长度序列的受控数据集，并具有特定的要求，这些要求很容易从合成图像中创建，但难以在现实世界的数据中找到。...表1显示了这些实验的结果。Arial Narrow字体与普通英语句子相比的差异最大，CER提高了2.4％。 ? B．N元模型实验 我们已经在打乱字符实验中建立了隐式LM。...我们运行这些从训练集中派生的语言模型，即2元到7元的测试数据集。在表2中观察到超过5个字符时性能停止提高，表明隐式LM可以从双向LSTM模型的上下文中的5个字符中获益。...表2中的结果与我们的理论是一致的。我们还在表2中展示了Unseen N-gram数据集的实验结果。...我们比较这两组实验结果，调整和不调整e的最终百分比的结果如表4，一旦我们调整了e的百分比，结果就与我们的假设一致。
，减少 Outer Join 的无用计算量，提升执行性能 调整投影消除的优化规则到聚合消除之后，消除掉冗余的 Project 算子 优化 IFNULL 函数，当输入参数具有非 NULL 的属性的时候，消除该函数...以控制是否开启该优化规则并默认打开 支持在 DO 语句中使用子查询 添加 Outer Join 消除的优化规则，减少不必要的扫表和 Join 操作，提升执行性能 修改 TIDB_INLJ 优化器...next_row_id 添加变量 tidb_init_chunk_size 以控制执行引擎使用的初始 Chunk 大小 完善 shard_row_id_bits，对自增 ID 做越界检查 Prepare...支持动态调整 ADD INDEX 的并发数 支持更改表或者列的字符集到 utf8/utf8mb4 默认字符集从 utf8 变为 utf8mb4 支持 RANGE PARTITION Tools TiDB-Lightning...大幅优化 SQL 转 KV 的处理速度 对单表支持 batch 导入，提高导入性能和稳定性 PD 增加 RegionStorage 单独存储 Region 元信息 增加 shuffle hot region
它可以大致分为两组： 无结构剪枝，它根据某些标准（如权重大小或梯度大小）删除权重，而没有特定的结构要遵循； 结构剪枝，它专注于删除模型子结构，如通道或注意力头。...Adapter直接应用到相应子层的输出，如图1（a）所示。Adapter的内部结构如图1（b）所示。 图2：将Adapter结构注入到ViT模型中（a），以及作者调整Adapter大小的方法（b）。...请注意，这种表示方法是基于同一神经元所属的降采样和相应升采样参数的大小，而不是激活的大小。...此外，作者发现使用参数大小而不是激活值更有利。基于激活的评分方法依赖于输入图像，需要进行批或数据集级别的统计，这在计算效率上较低。 其次，全局神经元选择证明优于局部神经元选择。...作者注意到，应用全局神经元选择、归一化和迭代训练在VGG-Flowers（表5）和CIFAR-100（表6）上的Adapter大小几乎上都优于局部神经元选择。
HBase 底层存储基于 HDFS 实现，集群的管理基于 ZooKeeper 实现。...主要职责 管理RegionServer实例生命周期，保证服务可用性 协调RegionServer数据故障恢复，保证数据正确性 集中管理集群元数据，执行负载均衡等维护集群稳定性 定期巡检元数据，调整数据分布...，清理废弃数据等 处理用户主动发起的元数据操作如建表、删表等 主要组件： ActiveMasterManager：管理HMaster的active/backup状态 ServerManager：管理集群内...目标：优先把最大的数据文件均匀切分 切分点选择步骤 找到该表中哪个Region的数据大小最大 找到该表中哪个column family最大 找到该表中哪个HFile最大 找到HFile里处于最中间位置的...、数据本地性(本地访问HDFS)、Memstore大小、HFile大小 根据配置加权计算最终cost，选择最优方案进行负载均衡 FavoredNodeLoadBalance 用于充分利用本地读写HDFS
这个操作是用于将一个最大堆调整为满足堆的性质：每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。...chatglm： MAX-HEAPIFY(A, 3) 是一种基于最大堆的堆排序算法，它对数组 A 进行升序排序。该算法的时间复杂度为 O(n log n)。...2.然后，依次取出最大堆的堆顶元素 (即最大元素)，将其与最后一个元素交换位置，然后将堆的大小减一，再对堆进行调整，使得剩余元素构成的新堆仍然是一个最大堆。...具体来说，从最后一个非叶子节点开始，向前依次调整节点，使得每个节点都满足最大堆的性质。 2.建堆成功后，堆顶元素为 3，将其与最后一个元素 0 交换位置，然后将堆的大小减一。...5.在排序过程中，依次取出堆顶元素，将其与最后一个元素交换位置，然后将堆的大小减一，再对堆进行调整，使得剩余元素构成的新堆仍然是一个最大堆。重复这个过程，直到堆中只剩下一个元素，即排序完成。
GetNext()，这个方法返回结果中的下一个元组，并对数据结构做必要的调整以得到后续元组。调用对象通常循环调用该方法获取元组直到返回空。...4.4.4 基于排序的并算法 包并(4.2.3)算法与操作对象无关，但集合并算法与操作对象大小有关系。 在阶段1中，对关系R和S分别创建排序子表。...我们将不带参数的标签为 选择条件的限制 为什么要去除子查询？选择$\sigma$的条件实际上是针对每一个元组的筛选，即每拿出一个元组，都要执行一遍选择条件，判断满不满足。...如果有子查询，则每拿出一个元组，就要执行一遍子查询，明显不现实。即使子查询与元组无关，那也对代价计算的影响很大。...基于代价估计选择物理查询计划。将逻辑计划转化为完整地物理计划还需要以下这些内容： 执行计划的算法的选择。 中间结果何时被物化（存储在硬盘中）。
中类加载器之间的关系通过双亲委派机制来保证 双亲委派机制确保在加载每个类时，由当前的类加载器委派给它的父(上层)类加载器加载，依次类推直到启动类加载器，如果启动类加载器在加载的路径下找不到目标类，则再交给子(...简单来说就是父加载器优先加载，父加载器无法加载再由子加载器加载。 好处就是可以避免重复加载。...-XX:MaxMetaspaceSize：设置元空间最大值， 默认是-1， 即不限制， 或者说只受限于本地内存大小。...-XX:MetaspaceSize：指定元空间触发Full Gc的初始阈值(元空间无固定初始大小)， 以字节为单位，默认是21M左右，达到该值就会触发full gc进行类型卸载， 同时收集器会对该值进行调整...由于调整元空间的大小需要Full GC，这是非常昂贵的操作，如果应用在启动的时候发生大量Full GC，通常都是由于永久代或元空间发生了大小调整，基于这种情况，一般建议在JVM参数中将MetaspaceSize
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