我们将研究哪些物联网应用程序将从该技术中受益最大。...那么，哪种物联网应用程序将从更低的延迟、更低成本以及更高的安全性和效率中获益最大呢？ 医疗保健、制造业和能源行业都可以从减少延迟和提高安全性中受益匪浅。 医疗保健是一个不断增长的物联网领域。...边缘计算将成为即将到来的工业物联网革命的关键部分 低延迟对于工业物联网至关重要，这是该行业从边缘计算中获得最大收益的原因之一。 在工厂设置中，如果传感器记录的读数为温度过高，则可能需要立即关闭机器。...边缘计算将使能源和环境领域受益 能源和环境物联网应用通常部署在网络连接并不总是可靠的偏远地区。石油钻机，天然气管道，风力涡轮机，水力发电大坝，它们都将从部署连接的解决方案中受益。...医疗保健，工业物联网，能源和环境领域将从采用边缘计算网络中受益。但是，这项技术也将从整体上对物联网有利，我们希望在未来几年内将其广泛采用。
要尽量避免这些不走索引的sql： SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;– 不会使用索引，因为所有索引列参与了计算 SELECT `sname` FROM...FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE’金蝶%’ — 走索引 SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE “%金蝶%” — 不走索引...— 正则表达式不使用索引，这应该很好理解，所以这就是为什么在SQL中很难看到regexp关键字的原因 — 字符串与数字比较不使用索引; CREATE TABLE `a` (`a` char(10));...EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=”1″ — 走索引 EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=1 — 不走索引，同样也是使用了函数运算...换言之，就是要求使用的所有字段，都必须建立索引，我们建议大家尽量避免使用or 关键字 — MySQL内部优化器会对SQL语句进行优化，如果优化器估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引
为了避免这些情况，那么在视频交友app开发过程中，针对于延迟，在技术上能对哪些方面进行优化呢？下面就来简单介绍下。...四、推流、播放优化 播放端缓存控制对于视频的首开延迟也有较大影响，如果仅优化首开延迟，可以在0缓存情况下在数据到达的时候立即解码。...但如果在弱网环境下为了消除网络抖动造成的影响，设置一定的缓存也有必要，因此需要在直播的稳定性和首开延迟优化上找到平衡，调整优化缓冲区大小这个值。...除了动态调整 buffer 大小的策略之外，也可以利用实时监测的网络信息来动态调整播放过程中的码率，在网络带宽不足的情况下降低码率进行播放，减少延迟。...以上就是在视频交友app开发中，针对延迟方面，在技术层面所能做的优化。如果您对此还有什么疑问，欢迎给小编留言。
扩容优化 下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。 我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。...这一块就是JDK1.8新增的优化点。...有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。
扩容优化 下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。...这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。...在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。 下面举个例子说明下扩容过程。
♣ 题目部分 在Oracle中，SQL如何优化？SQL优化的关注点有哪些？ ♣ 答案部分 随着数据库中数据量的增长，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。...系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于大量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上千倍。...在编写SQL语句时，应清楚优化器根据何种原则来使用索引，这有助于写出高性能的SQL语句。 SQL的优化主要涉及如下几个方面的内容： （1）索引问题。...SQL优化的一般性原则如下所示： l 目标： 减少服务器的资源消耗（主要是磁盘I/O）。 l 设计方面： ① 尽量依赖Oracle的优化器，并为其提供条件。...l 编码方面： 参考【1.2.5.2 SQL优化在写法上有哪些常用的方法？】。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
那么 LR 的大小对现代深度学习与传统优化分析的是怎样的呢？下面通过一篇论文进行解答。...Deep Learning with Traditional Optimization Analyses: The Intrinsic Learning Rate》，指出了归一化网络与传统分析之间的不兼容性...当然，在深度学习中，我们不仅关注优化，还关注泛化。在这里小的 LR 是有危害的。 CW2：为达到最好的泛化能力，LR 在几个 epoch 之后必须迅速地变大。...只要梯度任意地缩小（现实中并不能降为零），就会发生这种情况。 实际上，这一点极好（也极罕见），即使正确地优化损失，也必须提前停止。 针对 CW 2：小 LR 可以与大 LR 一样好地泛化。 ?...那么先验者将想象在给定的保留数据点上，第一个分布的分类器与第二个分布中的分类器不一致。 但是，在函数空间中收敛到一个均衡分布并不意味着不一致的可能性近乎为零，也就是说，分布几乎不基于初始化而改变。
表join⼩表的优化⽅法 在⼩表和⼤表进⾏join时，将⼩表放在前边，效率会⾼，hive会将⼩表进⾏缓存 Hive中join都有哪些 Hive中除了⽀持和传统数据库中⼀样的内关联（JOIN）、左关联（LEFT...QueryBlock⽣成 Operator Tree就是遍历上⼀个过程中⽣成的QB和QBParseInfo对象的保存语法的属性. 优化OperatorTree....使⽤物理优化器对MR任务进⾏优化,⽣成最终执⾏任务 Hive UDF 简单介绍 在Hive中，⽤户可以⾃定义⼀些函数，⽤于扩展HiveQL的功能，⽽这类函数叫做UDF（⽤户⾃定义函数）。...UDF分为两⼤类：UDAF（⽤户⾃定义聚合函数）和UDTF（⽤户⾃定义表⽣成函数）。 Hive有两个不同的接⼝编写UDF程序。⼀个是基础的UDF接⼝，⼀个是复杂的GenericUDF接⼝。...6、最⼤使⽤内存，中间结果不写磁盘，及时通过⽹络以stream的⽅式传递。
♣ 题目部分 在Oracle中，说说COUNT(*)计算行数有哪些优化手段？...♣ 答案部分 手段命令执行计划主要原理详细说明性能情况全表扫描 TABLE ACCESS FULL全表扫描OLTP中，通常是最慢的方式。...位图索引是保存空值的，因此可以在COUNT中利用。位图索引不太适合OLTP类型数据库。物化视图是应用在数据要求不怎么及时的场景下。若表频繁更新，则不适合缓存结果集。...优化没有止境，对数据库了解越多，能想到的方法就越多。...该缓存是在共享内存中存储全部的结果集。如果一个查询SQL被执行，且它对应的结果集在缓存中，那么，该SQL的几乎全部开销都可以避免。
4.6.3 内部表和外部表 4.6.4 4个By区别 4.6.5 窗口函数 4.6.6 自定义UDF、UDTF 4.6.7 Hive优化 4.7 Hbase总结 4.7.1 HBase存储结构 4.7.2...4.12.7 Spark Streaming 默认分区个数 4.13 元数据管理（Atlas血缘系统） 4.14 数据质量监控（Griffin） ---- 【第五章】 项目开发经验 5.1 项目开发中遇到哪些问题...5.2.2 DWD层做了哪些事？ 5.2.3 DWS层做了哪些事？...9.3 java中垃圾收集的方法有哪些? 9.4 如何判断一个对象是否存活?(或者GC对象的判定方法) 9.5 什么是类加载器，类加载器有哪些?...受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?
♣ 题目部分 在Oracle中，SQL优化在写法上有哪些常用的方法？ ♣ 答案部分 一般在书写SQL时需要注意哪些问题，如何书写可以提高查询的效率呢？...应当控制ID3和ID5的执行，由于Oracle此处对Distinct Value做了优化，所以ID3只执行了3次。...WHERE T.OBJECT_NAME ='T'; --走索引 SELECT T.OBJECT_NAME FROM T WHERE UPPER(T.OBJECT_NAME) ='T'; --不走索引...T.OWNER FROM T WHERE UPPER(T.OBJECT_NAME) ||'AAA' ='T'||'AAA' AND T.OBJECT_NAME IS NOT NULL ; --不走索引...（43）在PL/SQL中，在定义变量类型时尽量使用%TYPE和%ROWTYPE，这样可以减少代码的修改，增加程序的可维护性。 以上讲解的每点优化内容希望读者可以通过实验来加深理解。
但是鉴于Python的动态特性，它仍然能够受益于DataSet API（如，你可以通过一个列名从Row里获取这个字段 row.columnName），类似的还有R语言。...DataFrame在编译期不进行数据中字段的类型检查，在运行期进行检查。但DataSet则与之相反，因为它是强类型的。此外，二者都是使用catalyst进行sql的解析和优化。...注意：如果不指定存储格式，则默认存储为parquet result.write.format("json").save("hdfs://ip:port/res2") Spark SQL的几种使用方式...即可操作hive中的库和表。...、UDAF、Aggregator UDF UDF是最基础的用户自定义函数，以自定义一个求字符串长度的udf为例： val udf_str_length = udf{(str:String) => str.length
(否则数据就 Join 不上啊) 跟 HashJoin 类似, 聚合操作通常也需要对输入进行重新分布, 只不过聚合操作是根据要聚合的 Key 进行数据重分布。...在 LookupJoin 中如果我们不做任何优化直接对 Join 的左边输入进行查询的话可能也会产生性能问题，因为同一个 Key 可能被分配到不同的 Worker 去做，从而使得单个 Worker 里面的去重效果大大降低...在实际过程中，执行时间在一个小时内的查询还是比较可靠的，超过一个小时的查询往往会不停的失败，这种情况下使用 Batch Execution 更好。...三种模式共享同一个前端 个人理解这样的好处很多，一是省时省力，一份代码可以供底层不同的核心引擎共享，上层有改进所有的引擎都受益；另外对用户来说也有好处，因为整个系统的前端完全一样，那么对用户来说体验也是完全一样的...另外F1 Query还提出一些比较有创新的点子比如 UDF Server, 也提出了一些性能优化的手段，个人感触最深的是多次出现的 批量化 + 异步化 + 流水线 的优化策略, 另外动态 KeyRange
在在线教育平台建设过程中，关于直播功能需要从哪些方面优化呢？下面就由小编为大家依次介绍一下。...以上就是在线教育平台建设过程中，关于直播功能需要优化的方面，希望给读者以启示。
那么回到我们的问题：为什么需要给 Flink UDF 做扩展呢？可能这个问题比较大，那么博主分析的具体一些，如果 Flink 扩展支持 Hive UDF 对我们有哪些好处呢？...关于 Flink SQL 内置的 UDF 见如下链接，大家可以看看 Flink 支持了哪些 UDF：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release...// 两阶段优化在计算 count，sum 时很有用，但是在计算 count distinct 时需要注意，key 的稀疏程度，如果 key 不稀疏，那么很可能两阶段优化的效果会适得其反 // ONE_PHASE...// 方法输出参数：Result：Result 记录哪些过滤条件在 Source 中应用，哪些条件不能在 Source 中应用 @Override public Result...方法输入参数： // boolean overwrite：用户写的 SQL 中如果包含了 overwrite 关键字，则方法入参 overwrite = true // 如果不包含 overwrite
换句话来说，我能从你这里抢过来一个客户，我的队伍就会更庞大。F1作为一个在谷歌内部不断发展壮大的系统，也是这种竞争关系中的胜出者。...这和我听说的F1主要用于广告部门，而非广告部门则大量使用Spanner不矛盾。 在低延迟OLAP查询上，F1主要竞争对事是BigQuery。以BigQuery今天的成功态势。...所以Catalog Service是F1发展过程中成为一个多数据源联邦查询引擎的必要服务。 UDF Server是F1在2018年论文里揭示的一个新东西。...UDF server在文章中着墨很少，但是在我看来这是2018年的F1论文里相对于2013年的论文最重要的一个不同。有了UDF server才让复杂的ETL逻辑成为可能。...所以我想Join-reordering这样的优化还是做不了的。这个优化器相当简陋，有很多的提高空间。 在可扩展性方面，扩展方式UDF, UDA, TVF都是经典的数据库扩展方式。
SELECT_TYPE列 值 含义 SIMPLE 不包含子查询或是UNION操作的查询 PRIMARY 查询中如果包含任何子查询，那么最外层的查询则被标记为PRIMARY SUBQUERY SELECT...TYPE列 按性能从高至低排列如下： 值 含义 system 这是const联接类型的一个特例，当查询的表只有一行时使用 const 表中有且只有一个匹配的行时使用，如对主键或是唯一索引的查询，这是效率最高的联接方式...POSSIBLE_KEYS列 指出MySQL能使用哪些索引来优化查询 查询列所涉及到的列上的索引都会被列出，但不一定会被使用 8....KEY列 查询优化器优化查询实际所使用的索引 如果表中没有可用的索引，则显示为NULL 如果查询使用了覆盖索引，则该索引仅出现在Key列中 9....执行计划的限制 无法展示存储过程，触发器，UDF对查询的影响 无法使用EXPLAIN对存储过程进行分析 早期版本的MySQL只支持对SELECT语句进行分析
Apache Calcite 是个动态数据管理框架，具备很多数据库管理系统的功能，如 SQL 解析，SQL 校验，SQL 查询优化，SQL 生成以及数据连接查询等，但是并不存储元数据和基本数据，不包含处理数据的算法...所以 Calcite 不涉及物理规划层，它通过扩展适配器来连接多种后端的数据源和数据处理引擎，如 Hive，Drill，Flink，Phoenix。 2....优化后的逻辑树转换为 Flink 的物理计划，然后物理计划通过代码生成算子、UDF、表达式等代码，包装到 Transformation 中，形成 Transformation 流水线，再转换为 StreamGraph...元数据包含以下信息： 库 表 视图 UDF 表字段 ?...优化器 SQL 查询优化是来自数据库系统的概念，查询优化器是关系型数据库管理系统的核心之一，决定对特定的查询使用哪些索引、哪些关联算法，从而使 SQL 高效运行。
系列之存储格式及常用压缩格式 （9）hive系列之数据仓库建模理论 （10）hive系列之数据仓库建模-维度表和事实表 （11）hive系列之数据仓库建模-退化维度和缓慢变化维 （12）hive系列之常用企业性能优化...1 （13）hive系列之常用企业性能优化2 （14）hive系列之常用企业性能优化3 今天是第三讲，Hive 的 UDF，UDAF，UDTF ?...在initialize 方法中定义好输出字段名，和输出格式 在process方法中 ，定义每一行如何处理，forward 中传入数组，数组的每个元素就是一个字段 public class MyUdtf...这个类中 那么什么是 ObjectInspector 帮助数据在 Map，reduce 的各个过程中，实现数据流转 ?...还会有一些跨节点的操作 另外就是 Mode 这个类 决定了在Map阶段和Reduce阶段 在涉及到对列进行UDF函数计算的时候，会调用UDF类中的哪些方法 并不是所有的方法都会调用，只会调用有限的几个。
一、分享目录 做完自我介绍，简单介绍下今天分享的目录， 首先从开篇提出的问题出发，引出腾讯云数据湖解决方案 第二部分由数据湖解决方案中引出 腾讯云数据湖产品DLC，重点介绍下DLC的技术内核有哪些亮点...作为table format解决了对象存储的最终一致性导致的数据写入commit过程中rename频繁失败问题 弹性计算相对于传统固定集群带来很多问题，比如冷启动慢，hpa过程中数据倾斜，甚至资源不足的情况...Spark都有哪些过程会需要落磁盘呢？...4、性能优化 性能在提高人效方面日益重要，各个层出不穷的ap引擎也几乎主要在提升交互响应的性能 DLC在性能方面有很多架构技术方面的考量 稍后重点分享 2、presto加速spark sql+udf...还记得我们留的一个思考问题不 spark都会有哪些过程和场景需要数据落到磁盘呢？ 3、最后新一代建模：稀疏索引来解决dwd和大宽表的分析性能，函数式增量数仓来改造聚合层的分析实时性和性能
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
