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如何编排你异步任务并发数量,在Webpack5找到了答案

没关系,接下来我们结合实际例子带你去看看它是如何在 Webpack 工作流中使用。...AsyncQueue 本质上就是一款任务调度器,那么在 Webpack 它是如何使用呢,我们先来看一看它用法。...实现任务调度器 上边我们谈到过 AsyncQueue 在 Webpack5 基础用法,这里我会完全将 AsyncQueue 和 Webpack 解耦,单独来聊聊如何实现一款任务调度器。...希望是当存在重复 key 时,我会用上一个相同 key 处理结果来调用重复 callback 即可,完全没有必要重新在进入队列处理一次。...针对于重复任务我们利用一个额外 callbacks 参数来保存相同 Task 不同回调函数不就解决了吗。 顺着这个思路,我们来试一试。

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MySQL之父解读数据库最新亮点

也做了一些范围优化器改进,移除了10.4版本一些优化器小问题。同时,也改进了优化器,使得开销能更好不同引擎匹配。...同时我们也扩展了binlog元数据以包括新字段。在mariadb 10.5和之后版本,添加新数据类型会更方便。...这个特性会在SkySQL第一个版本中发布,SkySQL是mariadb一款云数据库产品,我们还在决定如何把这个特性加入mariadb社区版本,据我所知现在计划是,用户付费之后就可以使用clustrix...我们很高兴腾讯对mariadb做出了很多代码上贡献。mariadb和mysql现在最大区别之一就是mariadb和社区更好互动,并把大家在代码上变更和贡献合并进来。...几周之前收到了很多代码贡献可以加进mariadb 10.5去,DROP TABLE FORCE是亲自实现一个功能,任务是保证这一特性会以某种形式添加进10.5

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    打工人必备:Hive小文件合并与数据压缩

    Reduce数量增加也即意味着结果文件增加,从而产生小文件问题。 解决小文件问题可以从两个方向入手: •输入合并。即在map前合并小文件。•输出合并。即在输出结果时候合并小文件。...三、配置Map输入合并 四、配置hive结果合并 通过设置hive配置项在执行结束后对结果文件进行合并: hive在对结果文件进行合并时会执行一个额外map-only脚本,mapper数量是文件总大小除以...size.per.task参数所得,触发合并条件是:根据查询类型不同,相应mapfiles/mapredfiles参数需要打开;结果文件平均大小需要大于avgsize参数。...本次主要探讨是数据仓库在数据存储阶段对资源消耗优化,下面将通过2个方面展开,分别是:数据仓库如何配置,可以实现数据压缩,降低数据存储量,达到减少对DISK消耗;仓表如何设计,可以降低文件信息存储量...使用cat查看.snappy文件,可以看到是压缩后文本: SequenceFile文件 SequenceFile是Hadoop API提供一种二进制文件,它将数据以形式序列化到文件

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    探究 | Elasticsearch集群规模和容量规划底层逻辑

    问题 3:看了很多文章关于 es 集群规划文章,总感觉乱七八糟,没有一个统一规划思路。如何根据硬件条件和数据量来规划集群,设置多少节点,每个节点规划多少分片和副本?...数据索引化——数据以不同数据类型进行处理和索引。 数据压缩——提高存储效率。 副本复制——提高容错能力和搜索吞吐量。...第二:索引和搜索吞吐量 日志记录和指标用例场景(Logging and metrics)通常具有一个副本分片,这是确保出现故障最小数量, 同时最大程度地减少了写入次数。...,以减少分片。...评估所需资源需要执行以下步骤: 步骤1:确定集群节点类型; 步骤2:对于不同节点类型(热,暖,冷),确定以下规模最大: 数据量 分片数量 索引吞吐量 搜索吞吐量 步骤3:合并每一类型节点所需资源大小

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    如何优雅规划elasticsearch索引(index)

    并且可以进行不同参数配置与mapping映射。以适应不同业务场景。索引最小单位是文档。每一条文档(doc)都是一个json格式数据对象。包含了实际具体数据以及该数据所对应元数据。...在我们创建索引时,可以指定索引分片数量。每个分片都是互相独立。包含一部分索引数据与索引结构(segement)。每个分片都可以在集群不同节点上进行移动与复制。以提高数据可用性与容错性。...三.如何规划索引 在规划索引之前,我们首先要了解所规划索引业务场景。...在尽量减少主分片情况下,同时也可以适当增加副本数,从而提升查询吞吐; 写场景 索引单分片10g~20g,小分片更有利于数据写入。...小分片维护segment数量远低于大分片,在数据刷新落盘与段合并上更有优势。由于单分片数据量更少,在写入时数据可以更快地缓存至内存并通过refresh参数更快持久化至磁盘

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    数据库评测报告第一期:MySQL-5.7

    MySQL是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。...2倍 索引是对数据库表中一列或多列进行排序一种结构。...而MySQL内部维护一个可能接受线程总数,减少线程太多在CPU切换等方面的压力。但Thread Pool仅在MySQL商业化版本作为plugin官方功能支持,MariaDB也实现了这一功能。...针对不同版本和配置数据库(MySQL-5.7、MariaDB-5.5、MariaDB-5.5_TP),UPDATE测试如下图所示,采用“吞吐量”作为衡量其整体性能评价标准。...②测试流程 建立测试数据库database → 在数据库建立结构相同多个table → 利用脚本向table中分别插入一定数量数据(1GB、50GB、100GB、250GB) → 利用mysqlslap

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    看完了108份面试题,我为你总结出了这 10 个【Hive】高频考点(建议收藏)

    拓展: 关于内部表,外部表,分区表,分桶表 知识考察是面试重点,需要留意。其中分桶逻辑为:对分桶字段求哈希,用哈希与分桶数量取余,余几,这个数据就放在那个桶内。...而且,同时可执行map是受限。此时我们就应该减少map数量。...(不完全是解决数据倾斜问题,但是减少了IO读写和网络传输,能提高很多效率) 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件,减少Map:CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并功能...因为其处理数据量和其他reduce差异过大 如何产生 ① key分布不均匀或者说某些key太集中 ② 业务数据自身特性,例如不同数据类型关联产生数据倾斜...c ) 大表Join大表:把空Key变成一个字符串加上一个随机,把倾斜数据分到不同reduce上,由于null关联不上,处理后并不影响最终结果。

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    看完了108份面试题,我为你总结出了这 10 个【Hive】高频考点(建议收藏)

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    【业界】自动机器学习数据准备要素——分析行业重点

    在这篇文章将描述如何以一种机器学习格式合并数据,这种格式准确地反映了业务流程和结果。将分享基本指导方针和实用技巧,从而帮你掌握自动机器学习模型数据准备方法。 ?...3.在选择预测变量时,请记住,从最少数量变量收集最大数量信息,以避免不适应或不匹配维度。 4.决定如何处理异常值。一些算法,例如回归算法对它们在统计意义计算标准偏差非常敏感。...可以考虑使用转换来减少异常影响。 5.对于缺失,你可以删除它,或者将它归因于一个可能或期望。如果你把它归因于平均值,你可能会减少标准差,因此基于分布估算方法更可靠。...如果只有少数几个,就把不正确值当作缺失。如果有很多不准确,试着确定修复它们过程中会发生什么。 7.在可能情况下,通过一个变换函数来减少变量偏差,变换函数对分布尾部有不成比例影响。...8.避免使用包含大量不同高基数域。 9.不要使用重复、冗余或其他高度相关变量,这些变量携带相同信息或存在于相同层次结构,以避免共线性问题。

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    HBase

    Region   Hbase 表分片, HBase 表会根据 RowKey 被切分成不同 region 存储在RegionServer , 在一个 RegionServer 可以有多个不同...常见方法有以下这些: 1. 加盐: 在 rowkey 前面增加随机, 使得它和之前 rowkey 开头不同。分配前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同 region 数量一致。...如果一行包括超过了批量设置,则可以将这一行分片,每次next操作返回一片,当一行不能被批量设置整除时,最后一次返回Result实例会包含比较少列,如,一行17列,batch设置为...Batch后,更准确说法是缓存决定了一次RPC返回Result个数); RPC请求次数 = (行数 * 每行列) / Min(每行,批量大小) / 扫描器缓存   下图展示了缓存和批量两个参数如何联动...根据以上因素综合考虑,可以尝试将 hbase.hregion.max.filesize 设置为 1-10GB 左右。

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    「Hive进阶篇」万字长文超详述hive企业级优化

    distribute by按照指定字段把数据划分输出到不同reducer,是控制数据如何从map端输出到reduce端,hive会根据distribute by后面的字段和对应reducer个数进行...MR reduce 有多少个就输出多少个文件,文件数量 = reduce数量 * 分区,如果说某些简单job没有reduce阶段只有map阶段,那文件数量 = map数量 * 分区。...-- hive分区函数 distribute by 正好是控制MRpartition分区,然后通过设置reduce数量,结合分区函数让数据均衡进入每个reduce即可。...答案是这种说法是片面的,map增多有利于提升并行度,但一个map在启动和初始化时间是远大于执行逻辑处理时间,越多map启动初始化就造成很大集群资源浪费。减少map数量,降低资源浪费,如何做?...增大map数量,分担每个map处理数据量提升任务效率,如何做?

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    业界 | 每天1.4亿小时观看时长,Netflix怎样存储这些时间序列数据?

    缓存是一种简单键值对存储,键是CustomerId,是观看记录数据压缩二进制表示。每次写入Cassandra都会发生额外缓存查找,并在缓存命中时将新数据与现有合并。...这样据以非压缩形式存储,如上面简单设计中所述。 压缩或存档观看历史记录(CompressedVH):大量较早观看记录很少更新。 这样数据将被压缩以减少存储空间。...压缩观看历史记录存储在每行键单个列。 LiveVH和CompressedVH存储在不同表格,并通过不同调整以获得更好性能。...为了最大限度地减少频繁观看模式会员汇总频率,最后几天查看历史记录将在汇总后保存在LiveVH,其余部分在汇总期间与CompressedVH记录合并。...对于常见用例,块为1,元数据行也具有最新版本汇总起来压缩观看记录。对于不常见用例,有多个压缩观看记录数据块。使用版本号和块等元数据信息生成块不同行密钥,并且并行读取所有块。

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    Grafana Mimir 和 VictoriaMetrics 之间性能测试

    在基准测试,我们将使用有限资源,并根据我理解将它们分配给两个集群。 然后,将进行一轮基准测试,以了解两种解决方案如何处理相同工作负载,以及它们在使用分配资源方面的效率如何。...和 Mimir 之间活跃时间序列数量略有不同,因为两种解决方案对它们计算方式不同。...没有在这个基准测试范围查询,这将是未来运行一个很好测试场景。 副本 两种解决方案都有不同复制方法。...恢复 ingester 在离线时可能会丢失最近数据,因此查询者需要查询所有 ingester 并合并据以填补空白(如果有)。...恢复 vmstorage 在离线时可能会丢失最近数据,因此 vmselects 需要查询所有 vmstorage 并合并据以填补空白(如果有)。

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    0860-5.16.2-如何统计Hive表分区、小文件数量和表大小

    1.文档编写目的 本篇文章主要介绍如何在CDH 5.16.2集群获取所有Hive表分区、小文件数量、表大小。...Enter password: MariaDB [(none)]> use metastore; MariaDB [metastore]> select concat(a.owner,'#',b.name...Htab_Data.txt 3.数据可视化 1.创建excel表并导入数据 2.点击“获取数据”,并设置分列格式 3.选择其他添加“#”,点击完成 4.导入完成信息如下 5.可以对表格进行小文件数量...2.如果表数量过多可以把从元数据库导出到信息拆分为多个文件,多个脚本同时执行。 3.CDH和CDP统计方式相同。...4.统计完数据后,可以更明确了解Hive各张表信息情况,并且可以采用此表信息进行小文件合并,提升集群性能。

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    Grafana Mimir 和 VictoriaMetrics 之间性能测试

    在基准测试,我们将使用有限资源,并根据我理解将它们分配给两个集群。 然后,将进行一轮基准测试,以了解两种解决方案如何处理相同工作负载,以及它们在使用分配资源方面的效率如何。...和 Mimir 之间活跃时间序列数量略有不同,因为两种解决方案对它们计算方式不同。...没有在这个基准测试范围查询,这将是未来运行一个很好测试场景。 ◆ 副本 两种解决方案都有不同复制方法。...恢复 ingester 在离线时可能会丢失最近数据,因此查询者需要查询所有 ingester 并合并据以填补空白(如果有)。...恢复 vmstorage 在离线时可能会丢失最近数据,因此 vmselects 需要查询所有 vmstorage 并合并据以填补空白(如果有)。

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    elasticsearchmerge机制

    一.什么是elasticsearchmerge1.数据在elasticsearch如何进行存储在elasticsearch,客户端写入每一条数据都会保存在索引shard,每一个shard都是一个...4.merge操作原理forcemerge原理是将多个小索引段(index segment)合并为一个更大段,以减少磁盘空间使用和提高搜索性能。...elasticsearch在对索引进行merge时,提供了两种不同合并调度器策略。...它使用 EsExecutors.allocatedProcessors(s) 方法获取可用处理器数量,并根据其计算线程。线程计算公式为可用处理器数量除以2,结果取1和4之间较小。...但是可以通过参数大大降低索引doc.deleted数量和索引分片segments 数量,对索引写入查询性能都会有一定提升。正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!

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    机器学习工作流程(第2部分) - 数据预处理

    这些工具使您能够从单一视角到达不同来源,并将数据与已定义均一化数据流合并。令人遗憾是,数据集成本身递归地包括其他标题。...特别是对于大量据以及下一步操作,将会耗费非常长时间。 数据清理 填写数据,属性或类别标签缺失。最简单方法是使用其他行均值或中值或相同类实例均值或中值。...现在,您定义了一些候选分区集合,但是您可以选择具有最佳熵最佳信息增益选择是使用具有连续决策树从构建节点定义分区。 数据减少 减少实例数量。...减少属性数量。 请不要试图用巧克力消费情况来预测一个国家诺贝尔奖数量(这是真实故事)。 虽然这需要一定程度专业知识,但是你依然可以把不相关数据从数据删除。...作为一个侧面说明,ML还有一个子议题,如何将复杂问题分解一个个子问题,以便通过简单子问题解决整个问题。

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    MariaDB 连接查询与子查询

    .当查询数据时,通过连接操作查询出存放在多个表不同实体信息.当两个或多个表存在相同意义字段时,便可以通过这些字段对不同表进行连接查询....子句在这里作为过滤条件,指明只有两个表s_id字段相等时候才符合连接查询条件.从返回结果可以看到,显示记录是由两个表不同组成新记录.内连接(INNER JOIN)实例: 在lyshark...表并没有该客户信息,所以该条记录只取出了orders表相应,而从customers表取出为空NULL....返回是tab2所有num2列结果(6,14,11,20),然后将tab1num1列与之进行比较,只要大于num2列任意一个即为符合条件结果....其他查询 ◆合并查询结果◆利用UNION关键字,可以给出多条SELECT语句,并将它们结果组合成单个结果集.合并时,两个表对应和数据类型必须相同.各个SELECT语句之间使用UNION或UNION

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    Prometheus + Granafa 构建高大上MySQL监控平台

    这边选型是prometheus + granafa实现方式。简而言之就是现在生产环境使用是prometheus,还有就是granafa满足日常工作需要。...MySQL还提供了一个Slow_queries计数器,当查询执行时间超过long_query_time后,计数器就会+1,其默认为10秒,可以通过以下指令在MySQL查询当前long_query_time...与之对应就是当前连接数量,当我们当前连接出来超过系统设置最大之后常会出现我们看到Too many connections(连接数过多),下面查找一下当前连接MariaDB [(none)...通常来说从内存读取数据速度要比从磁盘读取快很多,因此,如果Innodb_buffer_pool_reads开始增加,可能意味着数据库性能有问题。...刚弄好台!又要开始拆了?难道是为了凑工作量? 2020-12-26 如何写出安全、基本功能完善Bash脚本 2020-12-26 Netflix 怎样做系统监控?

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    pymysql.err.OperationalError,1040, uToo many connections

    MySQL无论如何都会保留一个用于管理员(SUPER)登陆连接,用于管理员连接数据库进行维护操作,即使当前连接已经达到了max_connections。...因此MySQL实际最大可连接为 max_connections+1; 这个参数实际起作用最大(实际最大可连接)为16384,即该参数最大不能超过16384,即使超过也以16384为准; 增加...系统资源(CPU、内存)占用主要取决于查询密度、效率等; 该参数设置过小最明显特征是出现”Too many connections”错误; 3.2 mysql 最大连接 214 问题 如果设置连接小于...214时,比如 200,那么实际连接就是 200,也就是说,配置文件是没有问题。...大概意思是 MySQL 能够支持最大连接数量受限于操作系统,必要时可以增大 open-files-limit。换言之,连接与文件打开有关。

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