先传送门一下，之前在HBaseConAsia2017分享过一个G1GC调优的PPT: http://openinx.github.io/2012/01/01/my-share/ 首先，对G1算法不熟悉的同学...=1 -XX:G1HeapRegionSize=32m -XX:G1MixedGCCountTarget=64 -XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent=5 其中重点需要调优的参数主要有...G1NewSizePercent ：G1的Young区大小是通过算法来自适应确定的, 也就是根据之前Young区GC的耗时来确定之后的Young大小,如果耗时过长,则调小Young区,耗时过短,则调大Young
和hbase.hregion.memstore.block.multiplier共同作用，等于两者相乘，我们的hbase.hregion.memstore.flush.size设置的是256M，hbase.hregion.memstore.block.multiplier...两个相关参数的默认值如下： hbase.hregion.memstore.flush.size=128M hbase.hregion.memstore.block.multiplier=4 或者这样的日志...一种是加快flush速度： hbase.hstore.blockingWaitTime = 90000 ms hbase.hstore.flusher.count = 2 hbase.hstore.blockingStoreFiles...同样的道理，如果flush加快，意味这compaction也要跟上，不然文件会越来越多，这样scan性能会下降，开销也会增大。...hbase.regionserver.thread.compaction.small = 1 hbase.regionserver.thread.compaction.large = 1 增加compaction
1 HBase 表结构设计调优 1.1 Row Key 设计 HBase 中 row key 用来检索表中的记录，支持以下三种方式： 通过单个 row key 访问：即按照某个 row key 键值进行...1.3 表参数调优 Pre-Creating Regions(预分区) 默认情况下，在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 region 分区，当导入数据的时候，所有的 HBase 客户端都向这一个...2 HBase 写调优 2.1 多 HTable 并发写 创建多个 HTable 客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量。...下面给个具体的例子： 3 HBase 读调优 3.1 多 HTable 并发写 创建多个 HTable 客户端用于读操作，提高读数据的吞吐量，举一个例子： 3.2 HTable 读参数设置 3.2.1...的设计是只有 rowkey 是索引，rowkey 都变成随机的了，读数据只能做性能极低的全表扫描了。
Hbase 总体架构 Hbase 总体架构图如下图 image.png HMaster作用 1. 管理HRegionServer，实现其负载均衡。 2....存放整个HBase 集群的元数据以及集群的状态信息。 2. 实现HMaster 主从节点的failover。...打开Hbase 的堆外cache 需要做如下操作, 在hbase-site.xml 中添加如下内容 hbase.block.data.cachecompressed true hbase.bucketcache.combinedcache.enabled</name...： • 参数hbase.bucketcache.size 单位为MB • 同时需要在JVM 参数中加入-XX:MaxDirectMemorySize=10240m • hbase.bucketcache.size
HBase 采用了和 Hadoop 相同的 RPC 机制，作为它的主要通信手段.这是一个轻量的，不同于 Java 标准的 RMI 的一种方式，HBase RPC 有明显的客户端和服务端之分。...，单个产品队列的容量并不是按需使用无限增长的，HBase 对其长度及空间大小都做了相应的阀值控制，其中：hbase.ipc.server.max.callqueue.length 用于限制产品队列的长度...和参数 hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio 进行控制，其中 hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor 用来控制队列个数...里读取数据的速度也就是网络吞吐量 hbase.ipc.server.tcpnodelay 默认值值 true hbase.ipc.server.tcpkeepalive 默认值 true hbase.regionserver.handler.count...联合使用（其中还需要设置参数 hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio），含义是 hbase 支持 put、get、scan 分开调度，可以结合自己的业务场景来控制读写
这是使用 HBase 最不可避免的一个话题，就是 HBase 的性能调优，而且通常建立在我们对 HBase 内部运行机制比较了解的基础上进行的，因此无论怎么说，调优这块都是一个相对复杂的事情。...这一篇我们先来介绍与 HBase 内存最相关的调优内容。 1. 合理配置 JVM 内存 这里首先涉及 HBase 服务的堆内存设置。...剩下来的就是 GC 参数调优了，这一块也要合理配置加上实际测试，后面再单独聊这块。 3....总结 本文总结了与 HBase 内存最相关的调优内容，主要包括 JVM 内存大小设置，选择合适的 GC 策略，建议开启 MSLAB 与 BucketCache，以及合理配置读写缓存比例等内容，希望通过本文我们对于...HBase 性能调优有了一定的认识。
1.垃圾回收器调优 当我们往hbase写入数据，它首先写入memstore当中，当menstore的值大于hbase.hregion.memstore.flush.size参数中设置的值后，就会写入硬盘...在hbase-env.sh文件中，我们可以设置HBASE_OPTS或者HBASE_REGIONSERVER_OPTS，后者只影响region server进程。...=70 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:$HBASE_HOME/logs/gc-$(hostname)-hbase.log...开启MSLAB hbase.hregion.memstore.mslab.enabled=true // 开启MSALB hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize...推荐使用Snappy，性能最好，但是Snappy要单独安装，安装教程等我装成功了，再发一个文档出来吧。
WHERE column1 = -column2 3 还是可以带来查询性能的优化的。...针对专门操作符的调优 前面，讲的是关于查询条件的一般规则，在这一节中，将讨论如何使用专门的操作符来改进 SQL 代码的性能。...当一些优化器发现查询中存在 OR 操作符时，就不使用索引查询，所以在这种情况下，并且只有在这种情况下，UNION 才比 OR 性能更高。...以上是作者对如何提高 SQL 性能的一些总结，这些规则并一定在所有的数据库系统上都能带来性能的提高，但是它们一定不会对数据库的性能带来下降，所以掌握并使用这些规则可以对数据库 应用程序的开发有所帮助。...本文总结的是一些 SQL 性能调优的比较初级的方面，SQL 调优还包括 Order by，Group by 以及 Index 等等。
因此在对Web 容器( 应用服务器) 的调优中必不可少的是对于 JVM 的调优。...对于 JVM 的调优，主要有两个方面考虑： 内存大小配置 垃圾回收算法选择 当然，确切的说，以上两点并不互相独立，内存的大小配置也会影响垃圾回收的执行效率。...延迟、吞吐量调优 其他 JVM 配置 垃圾回收算法对应到的就是不同的垃圾收集器，具体到在 JVM 中的配置，是使用 -XX:+UseParallelOldGC 或者 -XX:+UseConcMarkSweepGC...所谓调优，就是一个不断调整和优化的过程，需要观察、配置、测试再如此重复。有相关经验的朋友欢迎留言补充！ 说到底，那上面的这些选项是要配置在哪里呢？
调优概述 大多数 Spark 作业的性能主要就是消耗在了 shuffle 环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。...因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对 shuffle 过程进行调优。...但是也必须提醒大家的是，影响一个 Spark 作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...，建议参考后面的几个参数调优，通过 bypass 机制或优化的 HashShuffleManager 来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。
Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解资源调优。 2. 资源调优 2.1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500-1000个较为合适。
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。...Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优。 2. 开发调优 2.1 调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。
指定了接收和发送套接字缓冲区大小的最大值，对于小文件小文件请求处理时候效率比较高 net.core.rmem_max=67108864 net.core.wmem_max=67108864 //为自动调优定义每个...net.ipv4.tcp_rmem=33554432 net.ipv4.tcp_wmem=33554432 Gluster参数调优 读写性能参数优化 // 打开metadata-cache,打开这个选项可以提高在...这尤其会影响小文件的性能，其中大量文件被快速连续地添加/创建。...gluster volume get dht-vol performance.readdir-ahead on // 设置performance.readdir-ahead的内存，默认是10mb，可以适当调大...rep-vol cluster.shd-max-threads 64 //修复的数据快大小，默认是1(1*128k)，默认是按照128K数据快修复，如果需要修复的数据很大，这个默认1太小，可以适当的调大
我们知道，数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore，然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件，随着时间推移生成的HFile会越来越多，将会影响HBase查询性能，同时会对HDFS...因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。 1.两种合并 HBase中Compaction分为两种。...参数调优 1).hbase.hstore.compaction.min 默认值 3，一个列族下的HFile数量超过该值就会触发Minor Compaction，这个参数默认值小了，一般情况下建议调大到5...（旧版本中该参数是hbase.hstore.compactionthreshold） 2).hbase.hstore.compaction.max 默认值 10，一次Minor Compaction最多合并的...一般建议调整到2~5，不建议调太大，否则可能会消费过多的服务端资源得不偿失。
理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 3. spark内存管理 (1) spark-1.5.x版本以前使用静态内存管理 ?...Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。 参数调优建议： 每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。...参数调优建议： Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...参数调优建议： Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。
Spark 调优和 JVM 调优的关系 再JVM虚拟机中，当创建的对象的数量很多时，Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢，就需要进行频繁地 Minor GC，这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到...Spark的JVM调优 spark.storage.memoryFraction 参数说明： 该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。...根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘 参数调优建议： 如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中...shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能 参数调优建议： 如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle...操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况）来灵活的调优 4.
什么是调优？...根据需求进行JVM规划和预调优 优化运行JVM运行环境（慢，卡顿） 解决JVM运行过程中出现的各种问题(OOM) 调优，从规划开始 调优，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓 无监控（压力测试...，能看到结果），不调优 步骤： 熟悉业务场景（没有最好的垃圾回收器，只有最合适的垃圾回收器） 响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] （需要给用户作响应） 吞吐量 = 用户时间 /(...扩容或调优，让它达到 用压测来确定 优化环境 有一个50万PV的资料类网站（从磁盘提取文档到内存）原服务器32位，1.5G 的堆，用户反馈网站比较缓慢，因此公司决定升级，新的服务器为64位，16G 的堆内存...PS -> PN + CMS 或者 G1 系统CPU经常100%，如何调优？
默认的nextcloud是Apache web， 我们将其换为nginx，通过搭配nextcloud-fpm和nginx两个docker完成。
提高Tomcat性能一般从三方面入手，JVM内存调整、禁用DNS查询、调整线程数。 一、JVM内存调整 -Xms 表示JVM初始化堆的大小，-Xmx表示JVM堆的最大值。...为了消除DNS查询对性能的影响我们可以关闭DNS查询，方式是修改server.xml文件中的enableLookups参数值 enableLookups="false" 三、调整线程数 另外一个可通过应用程序的连接器...（Connector）进行性能控制的的参数是创建的处理请求的线程数。...注意事项： 设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old" 的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发主GC，大大降低了性能。...因为对于操作系统，请求内存的系统调用会占用大量的cpu时间，所以频繁的请求、释放内存将会导致性能的严重下降。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！...(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) （10）尽量多使用COMMIT 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为...性能上的差异，关键看你的from和where子句。比如说如果你的where条件中可以通过索引，那显然 select 1 from ... 的性能比 select * from ... 好。...也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。
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
