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UPS如何用送货路线

不过他们有强烈的动力去实现路线最:如果每位司机每天少开一英里,公司便能省下5,000万美元。这家位于亚特兰的公司是如何做的? 他们研发了一个名为Orion的系统,这是道路与导航集成系统(On-Road Integrated Optimization and Navigation)的缩写,也是希腊神话中猎户座的名字。 如果说现在有什么分析学上的成就的话,那就是它了。Orion的算法诞生于21世纪初,并于2009年开始试运行。 根高德纳研究公司(Gartner)的分析师斯维特拉娜•西库勒的说法,有两个“很不起眼的”行业正在受到的冲击,一个是运输业,其中包括UPS这类物流公司,另一个是农业。 西库勒表示,导致这种转变的不仅仅是技术,移动设备和云计算在其中也扮演了重要角色。她解释说:“在收集信息、给司机实时提供上,移动性起到了重要作用。

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】Spark经验&案例--倾斜

十秒看完 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始达百亿量级)2.后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min)3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引 背景 业务不断增, Spark运行时间越来越长, 从最初的半小时到6个多小时 某日Spark程序运行6.5个小时后, 报“Too large frame...”的异常 org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException 链接 根本原因: 源的某一列(或某几列)分布不均匀,当某个shuffle操作是根此列进行shuffle时,就会造成整个集发生倾斜,即某些partition包含了,超出了2G的限制。 异常,就是发生在业务处理的最后一步left join操作 2.2. 粗暴的临时解决方法 增partition, 让partition中的量 随机 shuffle 并行度 Example: ......visitor_leads_fans_df.repartition

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    如何用定价决策

    我们倒不是说制定合适的价格很容易:由于促使多渠道越来越复杂,客户接触点的量不断激增。不过,价位需要跟上来。由于许多公司没有发现带来的机会,也没有见机行事,那无异于错失了丰厚的利润。 要是公司有成千上万的产品,它们想获得精细的,并管理这些复杂的定价变量……这些定价变量不断变,实在是勉为其难。从本质上来说,这其实是个问题(见图表)。? 将为利润的四个步骤想制定更合适的价格,关键是完全明白现在可供公司使用的。这就需要放目标,而不是缩小目标。 秀的分析工具可以帮助公司确定经常被忽视的因素(比如更宏观的经济形势、产品偏好以及销售代表的洽谈),揭示什么因素左右针对每个客户群和产品的价格。提高自动。人工分析千种产品太耗费时间和财力。 我们已经看到了这一幕:软件、工、建材和电信等众多行业的公司利用,帮助制定更合理的定价决策,因而收到显著成效。

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    Impala在网易和实践

    导读:网易平台的底层查询引擎,选用了Impala作为OLAP查询引擎,不但支撑了网易的交互式查询与自助分析,还为外部客户提供了商业的产品与服务。 今天将为家分享下Impala在网易和实践。01Impala的定位及势Impala有哪些势,让我们选择Impala作为网易内部的OLAP查询引擎?1. 02对Impala的一些增强和在我们生产实践中,也发现了Impala的一些不足,因此网易团队对Impala进行了一些和增强。 还可以作为集群持续的平台。因为记录了历史执行的SQL,可以为后续SQL提供依,比如集群SQL的性能指标、随时间变的性能表现,以及部分SQL的执行时间。 网易对此进行,引入了元自动同步机制:在Hive进行DDL相关操作时,记录操作日志,Impala通过消费操作日志,进行必要的Invalidate Metadata的操作,无须人工操作,提高了元缓存的可用性和实时性

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    显示

    显示的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图,反应上来有个问题,就是动画比较卡顿。 原因无外乎两个:1、电脑配置比较低2、页面计算量较针对第二点的方案如下jquery动画去除图形渐变使用了jquery动画,其中还会夹杂一些Dom操作。 而屏像素很低,高清的图片也显示的像素点很,看起来非常模糊,所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些,切换卡顿就不见了,显示却并没有特别的变。 echarts图表有两个比较的图表在切换,当一个图片显示的时候,可以先把另一个销毁,这样就少了一个图表动画在运行。做了以上工作,刷新一下感觉好了点,卡顿好多了。 刷新法好!!!

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    当 MySQL 单表记录时,库的 CRUD 性能会明显下降,一些常见的措施如下:1. 限定的范围务必禁止不带任何限制范围条件的查询语句。 库垂直分区 垂直拆分的点: 可以使得列变小,在查询时减少读取的 Block ,减少 IO 次。 水平分区保持表结构不变,通过某种策略存储分片。这样每一片分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常量。 举个例子:可以将用户信息表拆分成多个用户信息表,这样就可以避免单一表量过对性能造成影响。?库水平拆分水平拆分可以支持非常量。 《Java 工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对进行分片,因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般的表在得当的情况下支撑千万以下的量是没有太问题的。

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    mysql分页

    一般我们的时候,然后就需要进行分页,一般分页语句就是limit offset,rows。这种分页量小的时候是没啥影响的,一旦量越来越 随着offset的变,性能就会越来越差。 下面我们就来实验下:准备建一个测试表引擎为MyISAM(插入没有事务提交,插入速度快)的表。 ,查看表中总记录 SELECT COUNT(id) FROM user;ENDCALL sp_test_batch(10000000,10000); 插入1000w3.测试性能 下面我们分别针对于 从上图可以得出随着offset的值越耗时就越来越多。这还只是1000w,如果我们上亿呢,可想而知这时候查询的效率有多差。下面我们来进行。4 .进行 子查询的分页方式:?? 终极:这个时间性能是最好的。这种必须要依赖前一次的查询的最ID,如果是那种分页直接可以指定多少页的是不行的,必须是只能后一页,后一页这么点击。

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    【案例】如何用技术提高Linkedin内容运营效果十倍?实战干货分享

    作者简介宋碧莲博⼠是商业专家。 擅长机器学习客户行为,海量价值挖掘,对商业目标精准预测和决策。曾经是Linkedin,eBay的核⼼成员。有近10年一线企业实战经验。 致力于用机器学习技术自动企业的商业目标,为互联网和物联网企业提供2B产品和服务。Datatist于16年落地中国成立了上海画龙信息科技有限公司,并获得千万的天使投资。有前途有钱途。 架构,开发,,销售,自媒体运营等各种岗位火热招聘中。如有兴趣请联系hrdatatist@datatist.com。?今天很荣幸受邀于硅谷讲堂定期技术讲座,进行成功案例分享。 我将和家一起从Linkedin的战略开始,认识一下Linkedin内容运营的历史地位和作用,分享如何运用内容运营效果十倍的成功经验。 在Marketing渠道成功的同时,其它方面包括Sales和各种盈利渠道也在开展。产品为主的驱动模式自此向Marketing和sales等其它驱动模式发展。

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    ”并不能贷款

    文摘翻译:岳辰 校对:Yawei Xia(转载请保留)“”是否能辅助我们做出更好的贷款选择? 他们说,使他们能够提供的是比发薪日贷款更实惠的贷款。根皮尤慈善信托基金估测,其年利率平均约400 %。现在,消费群体经过研究这些初创公司所提供的贷款得出的结论是,不会带来很的不同。 这里面,Think Finance既是贷款人又是使用的公司; LendUp只是贷款人; ZestFinance为其他提供贷款的公司做分析。 包括这几家在内的一些公司使用统计建模技术来分析,他们希望通过对于赋予千新变量权重的方式预测出更为精确的用户可信度。 “市场的性质使得它很难提供两位的年利率,”即小于100 %的年利率,ZestFinance的Merrill先生说。

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    记一次Mysql分页问题

    一般分页用的是limit当量比较的时候比如select * from u_user limit 10000000,10这样查询就会奇慢无比,因为mysql会查询前面 一百万+10条之后 再丢弃前面一百万条返回最后 10条;怎么呢? 方式很多,一般的方式是select * from u_user where id >= (select id from u_user limit 10000000,1) limit 10 这样没有错 ,速度也幅度提高;1.但是后来发现了这样一个问题,后和前的不一致啊? 由于访问主键、索引情况会快一些(在Cache里)所以返回的有可能以主键、索引的顺序输出,这里并不会真的进行排序,主要是由于主键、索引本身就是排序放到内存的,所以连续输出时可能是某种序列。

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    集的MySQL

    惯有认知下,归一可通过清除冗余来减少。然而,归一也有其负面作用:它会极地增加索引查找量。考虑到其需要随机访问读取标准硬盘,故而有时也会选用反归一。 压缩InnoDB表InnoDB的另一势就是它支持表压缩(有助于提高其原始性能和扩展性),它还具有双重效用:减少磁盘和内存间的传送;增加磁盘和内存中的压缩存储。 此外,因为索引本身就是压缩状态,所以对于包含二级索引的表来说,这些势又将进一步扩。 不止如此,通过SSD(闪存盘)存储设备,压缩的益处会达到最,原因是其容量小于传统HDD(旋转硬盘驱动)设备。按主键顺序批量导入进行批量插入时,按照主键顺序插入行,速度会更快。 总结论及,所有方法归根结底都是泛型建议。因此,进一步评估之前,并不能保证这些方法就适用于某些特定的操作或模式。此外,还有许多本文未曾涉及的方法,可以用来MySQL服务器。

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    表查询 - 表分区

    快两年没写过业务代码了…… 今天帮一个研发团队了一下库表的查询性能。使用的是表分区。 简单记录了一下步骤,方便直接用:1. 完成后,该查询由每次7秒,降低到每次 0.4 秒左右。参考文章: MySQL库表分区功能详解 MySQL对表已有表进行分区表 Mysql 分区表-分区操作

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    mysql 量的分页

    使用limit进行分页,翻到10000多页后效率低原因limit offset 会逐行查找,是先查询再跳过思路(1)从业务逻辑不允许翻过100页,例如百度一般可以翻到70页左右(2)技术上select * from table limit 5000000,10 时就很慢了,概需要4秒多方法(1)select * from table where id>5000000 limit 10;这样就非常快 ,0.02s左右,因为使用了id索引但这样用有前提,id是连续的,中间的不能删,否则id为5000000的并不是第5000000个记录方法(2)如果必须用limit offset查询,就用延迟关联

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    室内全彩显示

    室内全彩显示室内全彩的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图,反应上来有个问题,就是动画比较卡顿。 原因无外乎两个:1、电脑配置比较低2、页面计算量较针对第二点的方案如下jquery动画去除图形渐变使用了jquery动画,其中还会夹杂一些Dom操作。 而屏像素很低,高清的图片也显示的像素点很,看起来非常模糊,所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些,切换卡顿就不见了,显示却并没有特别的变。 echarts图表有两个比较的图表在切换,当一个图片显示的时候,可以先把另一个销毁,这样就少了一个图表动画在运行。做了以上工作,刷新一下感觉好了点,卡顿好多了。 刷新法好!!!本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享

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    30个MySQL千万级查询技巧

    本文总结了30个mysql千万级SQL查询技巧,特别适合技术学习者。对查询进行,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。 如果在where子句中使用参,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。 selectnumfromb)  用下面的语句替换:selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=a.num)  14.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根表中来进行查询的 对小型集使用FAST_FORWARD游标通常要于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。 29.尽量避免事务操作,提高系统并发能力。  30.尽量避免向客户端返回量,若量过,应该考虑相应需求是否合理。  如果你的程序都能满足这30条的话那么你的程序执行效率会有很的提高.

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    组件:Hive之配置参

    Hive是领域常用的组件之一,主要用于离线仓的运算,关于Hive的性能调在日常工作和面试中是经常涉及的一个点,因此掌握一些Hive调是必不可少的一项技能。 影响Hive效率的主要因素有倾斜、冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参方面对Hive进行讲解。1. 我们从该表的描述信息介绍建表时的一些可点。 2.1 表的文件numFiles表示表中含有的文件,当文件过多时可能意味着该表的小文件过多,这时候我们可以针对小文件的问题进行一些,HDFS本身提供了解决方案:(1)Hadoop ArchiveHAR 2.4 分桶分区Num Buckets表示桶的量,我们可以通过分桶和分区操作对Hive表进行:对于一张较的表,可以将它设计成分区表,如果不设置成分区表,是全盘扫描的,设置成分区表后,查询时只在指定的分区中进行扫描

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    分析保险理赔的六条途径

    翻译 校对|秦时明月…现如今,人们总是在各种地方以各种方式提到这个词。然而,万能的对保险行业究竟有什么用呢?想象一下:你在无边无际的中挑拣,搜索并整理你所需要的信息。 你真的能够充分利用这些吗?在堆积成山的保险理赔中,理算员不可能有时间和精力去对每一个理赔查阅上面提到的所有。这样,他便很有可能遗漏某些重要信息,从而无法做出最的判断。 通过分析理赔申请以及理赔申请的历史记录,保险公司可以即时赔付的限额。分析同时还可以将理赔的审理周期缩短、提升客户满意度并且降低人工成本。 鼓励独家首发与观点原创,行业前沿理论分享,国外秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译,力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对分析感兴趣的朋友加入,共同分享交流。 非常希望结交各路人才,并和家讨论分享趋势。

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    量性能之分页查询

    N越,MySQL需扫描更多定位到具体的N行,这会耗费量的IO成本和时间成本。 为什么上面的SQL写法扫描会慢? 对百万千万级记录,索引小可能和小相差无几,cache在内存中的索引量有限,而且二级索引和叶子节点不在同一物理块存储,二级索引与主键的相对无序映射关系,也会带来量随机IO请求,N越越需遍历量索引页和叶 +--------+---------------+---------+---------+------+--------+-------+执行时间:20 rows in set (0.36 sec)后 *from order_historywhere id in (select order_id from trade_2 where goods = pen)limit 100;临时表已经不属于查询 对于使用 id 限定中的问题,需要 id 是连续递增的,但是在一些场景下,比如使用历史表的时候,或者出现过缺失问题时,可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id,使用分页的id来进行 in 查询。

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    量性能之分页查询

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    MySQL(五)|《千万级查询》第二篇:查询性能(1)

    MySQL一般是需要索引、查询、库表结构三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询。一、为什么查询速度会慢可以把查询当作一个任务,它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。 如果要查询,实际上是其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次,要么让子任务运行得更快。 在每一个消耗量时间的查询案例中,都能看到一些不必要的额外操作、某些操作被额外地重复了很多次、某些操作执行得太慢等。查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间。 一、首选要访问查询性能底下最基本的原因是访问的太多。所以,对于低效的查询,一般通过两个步骤来分析:确认应用程序是否在检索量超过需要的。 服务器端进行SQL解析、预处理,再由器生成对应的执行计划。MySQL根器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询。将结果返回给客户端。上述的每一步都比想象的复杂。

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