慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
一,概述 Structured Streaming是一个可扩展和容错的流处理引擎,并且是构建于sparksql引擎之上。你可以用处理静态数据的方式去处理你的流计算。随着流数据的不断流入,Sparksql引擎会增量的连续不断的处理并且更新结果。可以使用DataSet/DataFrame的API进行 streaming aggregations, event-time windows, stream-to-batch joins等等。计算的执行也是基于优化后的sparksql引擎。通过checkpointing
一、复制的意义 mysql的复制功能是构建基于MySql大规模,高性能应用的基础,我们可以通过为服务器配置一个或多个备库来进行数据同步;复制功能不仅有利于构建高性能的应用,同时也是高可用性,可扩展行,灾难恢复,备份以及数据仓库等工作的基础 二、复制的方式 Mysql支持3种方式:基于语句的复制、基于行的复制、混合复制。对应的binlog的格式也有三种:STATEMENT,ROW,MIXED (1)基于语句的复制(SBR) 每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。优点是不需要记录每一条sql语句和
MySQL依靠轻量级的复制功能立足于互联网行业的数据库市场,同时依靠binlog可二次开发的能力,也为大数据场景发挥其特有的作用。你对MySQL主从复制了解多少?在当今云市场的猛烈轰击下,作为开发的你是否还需要关心这些底层组件呢?下面我们来了解下MySQL复制的基础架构和原理吧。
全文以后端开发视角写作,部分涉及到前端开发的介绍可能存在错误或者不准确,欢迎在评论区斧正
git commit -a 将所有跟踪过的文件提交。已跟踪的文件是指添加到暂存区并修改过的文件,新添加但并未添加到暂存区的文件不会被提交。
一 前言 纳西姆.尼古拉斯.塔勒布的经典著作《黑天鹅》中对“黑天鹅现象”的定义是
DELETE命令从满足指定条件的表中删除行。可以直接从表中删除行、通过视图删除或删除使用子查询选择的行。通过视图删除受要求和限制的约束,如创建视图中所述。
这一次 TiCDC 阅读系列文章将会从源码层面来讲解 TiCDC 的基本原理,希望能够帮助读者深入地了解 TiCDC 。本篇文章是这一系列文章的第一期,主要叙述了 TiCDC 的目的、架构和数据同步链路,旨在让读者能够初步了解 TiCDC,为阅读其他源码阅读文章起到一个引子的作用。
开源地址:https://gitee.com/tianyalei/md_blockchain
从概念上讲,Hudi物理存储一次数据到DFS上,同时在其上提供三个逻辑视图,如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后,它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包, 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解,看帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量,比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验,抛砖引玉。
说起DBA,全称是Database Administrator,不是Doctor of Business Administration,千万不要误解,那可是天壤之别!尽管如此,很多人依然认为有着神秘的面纱,高深莫测,花环簇拥,是收入丰厚的一族人。实则不然,DBA说白了就一修理工。修理啥呢,不是车床机床,也不是修理啥精密仪器,修理的是数据库,仅此而已。DBA这个行业同样也经历了由萌芽,发展到鼎盛的过程。尤其是近2年海量数据的井喷以及新数据库时代,云数据时代,DBA 2.0时代的兴起。以及最近所谓后DBA时代的说法。说到DBA的工作,我们先得搞清当前几类常用的数据库。主要有两大阵营,一类是SQL,学过计算机的人应该都知道,传统数据库,诸如Oracle,DB2,MySQL,SQL serer等主流数据库。面对的是那些传统行业,比如证券,银行,电信等使用的居多。另一类是NoSQL,诸如Hadoop,MongoDB,CouchDB等,主要用于互联网行业,如在线社交系统,Amazon 的Dynamo等。对于当前这两大阵营,貌似有划江而治之势。让人不免眼花缭乱。究竟何去何从,应当更多或更深的思考,这是一个比较大的话题,暂且不表。本文主要描述一下传统DBA的那些事,也就是DBA的工作范围与职责,更多的围绕Oracle展开。本文主要从六个方面来简要描述DBA的工作。
并发性是oltp数据库最重要的特性,但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。 On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)
在Shuffle过程,reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取,而是map端写一点数据,reduce端task就会拉取一小部分数据,然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。
Spark 官方推荐,Task 数量应该设置为 Spark 作业总 CPU core 数量的 2~3 倍。
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以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
公司要开发区块链,原本是想着使用以太坊开发个合约或者是使用个第三方平台来做,后来发现都不符合业务需求。原因很简单,以太坊、超级账本等平台都是做共享账本的,有代币和挖矿等模块。而我们需要的就是数家公司组个联盟,来共同见证、记录一些不可篡改的交互信息,如A公司给B公司发了一个xxx请求,B公司响应了什么什么。其实要的就是一个分布式数据库,而且性能要好,不能像比特币那种10分钟才生成一个区块。我们要的更多的是数据库的性能,和区块链的一些特性。
在划分stage时,最后一个stage称为FinalStage,它本质上是一个ResultStage对象,前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。
终于按时完成第二篇。本来准备着手讲一些实践,但是数据库部分没有讲到,部分实践会存在一些问题,于是就有了此篇以及后续——数据库容器化。本篇将从SQL Server容器化实践开始,并逐步讲解其他数据库的容器化实践,中间再穿插一些知识点和实践细节。
终于按时完成第二篇。本来准备着手讲一些实践,但是数据库部分没有讲到,部分实践会存在一些问题,于是就有了此篇以及后续——数据库容器化。本篇将从SQL Server容器化实践开始,并逐步讲解其他数据库的容器化实践,中间再穿插一些知识点和实践细节。在编写的过程中,我一直处于一种矛盾的心理,是一笔带过呢?还是尽可能的将实践细节全部讲到位呢?最后,我选择了后者,虽然要花费更多的精力,但是既然开始了本次教程,就尽量写到位吧。
今天邀请好友分享的主题四个字:数据思维,听上去可能有点扯淡,总觉得还不如多学一行SQL优化啥的,但细品非常重要,将借助滴滴的实际业务做分享,以下是全文内容。
在当今互联网行业,大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础,所有具备数据存储能力的组件如:数据库、缓存、MQ等,数据都可以进行同步,形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。
如果有--from-beginning,则会从队列头开始拉出全部内容。如果不加,则仅从启动后拉取新的消息。
如果观看抽奖或秒杀系统的请求监控曲线,你就会发现这类系统在活动开放的时间段内会出现一个波峰,而在活动未开放时,系统的请求量、机器负载一般都是比较平稳的。为了节省机器资源,我们不可能时时都提供最大化的资源能力来支持短时间的高峰请求。所以需要使用一些技术手段,来削弱瞬时的请求高峰,让系统吞吐量在高峰请求下保持可控。
学习FFmpeg的时候,经常要到GitHub下载各种开源代码,比如FFmpeg的源码页面位于https://github.com/FFmpeg/FFmpeg。然而国内访问GitHub很不稳定,经常打不开该网站,比如在命令行执行下面的ping命令。
之前因为开玩笑性质的在各个地方放了这个公众号,然后有不少小伙伴以为这里是技术性质的公众号,于是跑来学习…… 因为我一般发文章时才登一下后台,所以很多时候看到私信时,对方已经取关了,所以就算想回复也回不
这句话的意思是:把 go mod init 后下载的相关依 赖包(Gopath 的 pkg) 目录,拷贝到 vendor 目录。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例:MongoDB在圆通速递的应用,作者徐靖。
mysql主从同步分三种模式:异步复制、半同步复制、全同步复制,今天记录下三种同步模式的概念、优势、劣势。
前言 2020开年之际,科比不幸离世、疫情当道、经济受到了严重的损失。人们都不幸的感慨: 2020年真是太不真实的一年,可以重新来过就好了!国家和政府出台了拯救经济和加速建设的利好消息。3月份最热的词
近日接到一个故障,主从异步方式,主 crash后,从不可用,检查发现从机Read_Master_Log_Pos与Exec_Master_Log_Pos不一致,似乎还有binlog在回放中,HA在等回放结束,一直保持这个状态。难道从机也出故障了?根本原因是什么?且看下文。 MySQL binlog简介 首先简单了解要下binlog日志,Binary Log是在MySQL3.23.14中引入的,记录MySQL数据修改记录的文件集合。 Binary Log有两个目的: 用于复制。m
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在微服务架构的系列文章中,前面已经通过文章分别介绍过了微服务的「服务注册 」、「服务网关 」、「配置中心 」,今天这篇文章我们继续来聊一聊另外一个重要模块:「 监控系统 」。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死,导致数据没有及时计算出来,影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常,双11业务增长几倍,数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
因为在微服务的架构下,我们对服务进行了拆分,所以用户的每次请求不再是由某一个服务独立完成了,而是变成了多个服务一起配合完成。这种情况下,一旦请求出现异常,我们必须得知道是在哪个服务环节出了故障,就需要对每一个服务,以及各个指标都进行全面的监控。
我知道准是上午人甲产品经理又来了一个脏活。话说 SQL 程序员本身是个光荣的职业,顷刻间百万数据、百亿金额从指间流过,心都不带咯噔的。在心如止水的 SQL 编码师眼里,金钱跟粪土没区别,非说有什么一样的属性,那都是臭的。却始终被人看做拉数据的,呼来喝去。
$ yum install curl-devel expat-devel gettext-devel openssl-devel zlib-devel
master-slave(n) 读库集群负载均衡器(简单轮询)+时间间隔错峰。 github 地址:https://github.com/Plen-wang/read-loadbalance
1. 安装完成TortoiseGit后,在开始菜单中找到Puttygen,用来生成ppk密钥
BeeAPM是一个分布式跟踪和应用性能监控系统。该系统应用JavaAgent技术,使用bytebuddy(基于ASM的框架)进行字节码植入,从而对java应用程序进行相关数据采集和性能监控, 对应用无侵入。
基础配置 spark.executor.memory 指定Executor memory,也就是Executor可用内存上限 spark.memory.offHeap.enabled 堆外内存启用开关 spark.memory.offHeap.size 指定堆外内存大小 spark.memory.fraction 堆内内存中,Spark缓存RDD和计算的比例 spark.memory.storageFraction Spark缓存RDD的内存占比,相应的执行内存比例为1 - spark.memory.st
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