在yarn中,对于容量调度而言,需要配置不同的队列,并为队列分配不同的资源。然而资源的配置是按照集群总资源的百分比来的,那么,如果集群资源进行扩容,队列的资源也就相应的增加了。在某些场景下, 我们可能希望某些队列的资源是固定的,不随集群资源的扩缩容而变更,这就需要给队列资源配置一个绝对值,在hadoop3.1.0版本中,开始引入了这个功能。本文就来聊聊如何给队列配置绝对值资源,以及一些使用过程中的注意事项。
我在不久前见到过这样的图,我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图,这是个基于合计百分比运算的堆叠图,但整体的形状是圆形的,作图的整个过程十分有趣,我希望你可以享受它。
使用 Power BI 一年后 的小伙伴在思考的是:如何做出一个有业务价值的分析型图表。
这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。对于针对大型表的 BI 查询(即:对于大多数 BI 查询),更多的表传递会显著降低性能。
墨墨导读:3月初,ScaleGrid发布了数据库趋势报告:SQL打败NoSQL,MySQL最受欢迎。
公司连续2天服务器告警CPU使用率过高问题,查看日志无果,尝试使用top命令排查问题。
对于内存监控,在top里我们要时刻监控第五行swap交换分区的used,如果这个数值在不断的变化,表示内核在不断进行内存和swap的数据交换,说明内存真的不够用了。
本文作者系Walt,关注SQL开发,Oracle、MySQL、PostgreSQL、TiDB等数据库,AWS、Azure、OCI等公有云计算架构和技术。
移动互联网产品的本质是信息与数据的传输和交换,其商业模式与数据流量息息相关,因而会产生面向运营的产品设计等诸多方法。流量统计是指对产品使用的相关指标进行统计。
【导语】手写业务 SQL 很繁琐?GPT-3来帮你!本文作者通过手动输入简单的英文描述秒 Get 到 SQL 了。听说 AI 又来抢开发者饭碗,一起来看看吧:
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这是一个外国人突发奇想(xiande danteng),用技术去了解包装食品各种成分含量的记录文章,文末附代码链接。 为了学习新的东西,我产生了一些奇怪的想法并写下这篇文章。这是一个小型的实验,我猜了包装食品中每种成分的不同含量。基于成分表和营养成分标签,我把这个任务表述成一个线性回归问题,以成分百分比作为参数。为了执行优化(梯度下降),我使用了最近很流行的官方推荐的深度学习库,PyTorch。 pytorch链接:http://pytorch.org/ 我喜欢下厨,但并不总是有时间做饭。当我做的时候,我试
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。
这里,分享一下常用GWAS软件,比如GAPIT,GEMMA,GCTA是如何计算显著SNP解释百分比(PVE)的。
最近一直在使用灰度发布的功能,觉得挺好,当用户量大时,一个小改动,就有可能影响很多用户,所以,灰度发布,是个必须的功能。
昨天有篇“db file sequential read”的介绍,还有一篇类似的:Resolving Issues Where Application Queries are Waiting Too Frequently for 'db file sequential read' Operations (文档 ID 1475825.1)
PostgreSQL是一款高度可定制的关系型数据库,能够处理大量数据,并为用户提供强大的功能和灵活性。然而,为了充分发挥其性能,需要进行一些关键的配置优化。本文将详细介绍如何优化PostgreSQL配置,让数据库运行得更加高效。
术语说明 TableQueue,消息缓冲区,在并行操作中使用,用于PX进程之间的通信,或者PX进程与QC进程之间的通信,是内存中的一些page,每个消息缓冲区的大小由参 parallel_execution_message_size控制,11GR2版本默认为16K,之前的各个大版本这个值都不一样,详细请参考ORACLE官方文档。 墙面时间、持续时间指的是物理时间、钟表时间。 HASH JOIN左边,the build side of hash join,一般为小表。 HASH JOIN右边,the prob
大家在刷抖音或者B站视频时,视频都带有抖音和B站的标示。在腾讯视频、芒果TV等视频网站里观看视频时同样可以找到他们独特的标示。最近有客户在做直播之前,自定义了水印模版,也想将具有代表性的图示展现在视频的右上角。结果直播过程中发现水印被截断只显示了一半。客户坚持模版设置没有问题,是水印自己飘移了,还是视频飘移了?
链接丨https://medium.muz.li/dataviz-sins-976f3a08948c
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子,单词 Python (区分大小写):
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括:
查看系统内存有很多方法,但主要的是用top命令和free 命令 当执行top命令看到结果,要怎么看呢?这里说明一下: Mem: 666666k total, 55555k used,并不是代表你的应用程序已经使用了55555k的内存,这55555k是包含了:应用程序内存 + 缓冲 + 缓存的内存的。 用free命令查看更直接: 下面是一个例子(单位是MB):
无论是对外提供 IaaS PaaS SaaS 的云公司,还是提供信息技术服务的乙方公司,亦或是金融 制造等各行各业的数据中心、运维部门,我们的一个非常重要的合同承诺或考核评估指标就是:SLA(即:Service-Level Agreement 服务等级协议)。
蛇形图、贝壳、山脉ーー这是我们设计师可以画出来而不能有效显示数据的图表。我来解释清楚:例如,在一个健身应用程序或视频游戏中图表呈现的目的是娱乐时,这些创意图表是一个不错的选择。但是,如果你的目的是为决策提供信息,那么花里胡哨是行不通的。我们将解析七种与统计、分析和商业不兼容的视觉样式。
在分析性能问题时,我们有两种简单而又行之有效的分析方法。第一种是基于资源视角的USE方法,通过一系列的检查清单来帮助发现瓶颈和错误;第二种方法就是本文要介绍的基于线程视角的TSA方法。和USE方法一样,TSA方法提供了分析问题的起点,帮助我们缩小问题的区域。这种方法可以用在所有的操作系统上,因为TSA方法的出发点很明确:线程的时间都花在哪里了?
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第四篇,MLM模型中如何手动计算PVE? #2021.12.25
负载均衡(uptime) load average: 0.00, 0.00, 0.00
饼图一般用来表示百分比,绘制时,数据尽量转换成百分比的格式。 普通的饼图太简单,下面有两种方式提高逼格。
最近有很多内容在研究和更新,但公众号内容,永远是只会迟到,但不会缺席,更会发出很多干货。
生产环境中 CPU 利用率飙高的情况该如何排查?你是否在面试的时候也被问到过类似的问题呢?今天,我们就一起研究一下。
自从我上次更新大家有关.NET在Bing技术栈中的状态以来已经过去了一年多,尤其是位于核心位置的高性能工作流执行引擎。在这段时间里,这个引擎的应用范围只增不减,特别是随着Microsoft Copilot的发布。虽然我们的工作流引擎起源于Bing,但现在可以说它支撑了许多Microsoft应用程序中搜索和数据栈的相当大一部分。
你用 Python 处理过的最大数据集有多大?我想大概不会超过上亿条吧,今天分享一个用 Python 处理分析 14 亿条数据的案例。
到目前为止,最后一部分显示了一个简单的文本视图,其中包含用户输入的任何账单金额,但现在是该项目重要部分的时候了:我们希望该文本视图显示每个人需要为账单支付多少。
管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。即使使用正确的 JVM 内存配置,仍然可能会出现OOMKilled问题,您想知道为什么吗?
选自TowardsDataScienceR 作者:Dima Shulga 机器之心编译 参与:程耀彤、思源 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计,而这样的估计到底有多少是置信度?这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度,本文简要介绍了置信区间这一核心概念,它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 :置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念,没有太多花哨的统计术语,同时还会使用 Python 完成简单的实现!尽管这个术语是非常基础的,但我们有时很难完全理
top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器
我们生活在数据的黄金时代。有些公司将其分析为更好的自己,有些公司为了获利而进行交易,没有一家公司因其价值而自由放弃 - 对于他们的业务和犯罪分子。
psutil(process and system utilities)是一个跨平台的库,github、官方文档
弄清楚POSTGRESQL 的VACUUM 对于维护好POSTGRESQL 和 理解一些在基于POSTGRESQL 设计中的"点" 是有必要性的. 虽然数据库是有包容性的,但他有他自己的"脾气", 顺毛驴,如果你非要呛着他,踢你一脚也让你缓不过来.
弄清楚POSTGRESQL 的VACUUM 对于维护好POSTGRESQL 和 理解一些在基于POSTGRESQL 设计中的"点" 是有必要性的. 虽然数据库是有包容性的,但他有他自己的"脾气", 顺毛驴,如果你非要呛着他,踢你一脚也让你缓不过来.
Instagram在形成有意义的社区方面起着至关重要的作用,这是因为人们可以在Instagram上相互联系彼此并分享对他们来说最感兴趣的事情。为了帮助更好地促进这些联系,我们始终以高质量的共享体验为目标来开发和优化应用程序。这让我们引以为豪:)优化Instagram体验的其中一个方法就是提高音频质量。
布线延迟过大除了拥塞导致之外,还可能是其他因素。下图显示了降低布线延迟的另一流程(因其他因素导致布线延迟过大的处理流程)。
大家好,今天要和大家分享的是POSTGRESQL监控的问题, 关于监控可能有一些同学觉得监控无非是针对CPU 内存 以及 磁盘进行一些简单的监控,
尽管目前正在蔓延的冠状病毒疫情已经很可怕,但观察世界各地的学术界和研究界是多么迅速地开始了解这种病毒及其潜在影响,还是很有意思的。
PostgreSQL 的数据库系统中是需要进行autovacuum 进行表级别的数据清理的。在开始autovacuum 进行调优之前实际上是需要理解为什么需要autovacuum.
有80%的美国家庭能够使用Instacart。对于Instacart配送系统,为确保按时,有效的交付订单。需要解决具有时间窗(DCVRPTW)的动态容量车辆路径问题。Instacart的配送算法实时确定如何将采购者引导至杂货店地点以挑选杂货并将其在短短一小时内送到客户家门口。
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