在工作中接触到了redis,Redis是一个非常高效的key-value的数据库,在项目中广泛使用,但是redis很明显的缺点是对于内存的处理,在项目上线之初,必须对内存规划合理,否则很容易出现内存爆了的现象,一般较合理的内存大小为电脑物理内存的3/5。
新增产出的链路多数就是以上两种维度因子的相互组合。明细类数据和聚合类数据一般情况下都是时间窗口聚合算子的不同,可以在单张图片中进行标注,所以下述分类按照 identity id 类型进行区分。
任务管理器中的内存使用量只是程序使用的一小部分,从资源监视器中看到的是Window系统统计最全的内存使用数据。
1.Linux无论有多少个分区.分给哪一个目录,整个文件系统也只有一个根目录.它的每一个分区都是用来组成整个文件系统的一部分.Linux使用一种”载入”的处理办法.将分区和目录联系起来.这时要载入一个分区,将使它的存储空间在一个目录下获得.
1.Linux 来说无论有几个分区,分给哪一目录使用,它归根结底就只有一个根目录,一个独立且唯一的文件结构 , Linux 中每个分区都是用来组成整个文件系统的一部分
统计类报表除了提供界面查询还提供导出的功能,一般量也不是很大,不容易遇到瓶颈。日志明细类的,比如一个全民APP的下载数据,可能一天的量就是百万级别的。在这种场景下,如果客户需要导出这类数据的明细那么就会遇到一些挑战。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
Linux磁盘分区、挂载度 1. 分区方式 mbr分区 最多支持四个主分区 系统只能安装在主分区 扩展分区要占一个主分区 MBR最大只支持2TB,但拥有最好的兼容性 gpt分区 支持无限多个主分区(但操作系统可能限制,比如windows下最多128个分区) 最大支持18EB的大容量(1EB=1024PB,PB=1024TB) windows7 64位以后支持gpt 2. Linux分区 2.1 分区原理 Linux来说无论有几个分区,分给哪一个目录使用,它归根结底就只有一个根目录,一个独立且唯一的文件结
非常高兴有机会可以代表我们团队在“CCTC 2017——Spark技术峰会”上给大家分享我们在Spark平台化上所做的一些工作,下面是分享的一些笔录。 苏宁大数据计算平台架构 苏宁大数据平台的计算引
HBase 作为一款分布式的NoSQL数据库,数据的分布根据rowKey range方式来划分,每个Region 存储了一定范围rowKey 的数据, 数据的读写通常情况下需要指定rowKey 来定位到具体的Region 与 RegionServer, 如果大量的请求根据rowKey都打到同一个Region或者很少的Region上,那么这些Region就会形成热点, 无法使用集群特性有效负载均衡。因此,RowKey 的设计在实践中至关重要。
在日常的运维工作中,我们经常需要去关注网卡流量的使用情况,看是否处于正常的使用范围内,如果入网或者出网有异常升高或者降低,我们都要及早的去发现,来进行评估是否处于异常状态,而去发现这个异常,就需要我们熟悉常用的流量分析查看工具,例如我们这里要讲的六大工具(不分排名先后)
|--分区基础知识 说明: |--1.linux无论有几个分区,分给那一目录使用, 只有一个根目录,一个独立且唯一的文件结构 linux中每个分区都是用来组成整个文件系统的一部分 |--2.linux采用一种叫"载入"的处理方式,它的整个文件系统 中包含一个整套的文件和目录,且将一个分区和一个目录 联系起来,这时要载入的一个分区将使它的存储空间 在一个目录下获得 |--分区的方式 |--1.mbr分区 |--最多支持四个主分区 |--系统只能安装在主分区 |--扩展分区要占一个主分区 |--MBR最大只支持2TB,但拥有最好的兼容性 |--2.gtp分区 |--支持无限多个主分区(windows下最多128分区) |--最大支持18EB的大容量(1EB=1024PB, 1PB=1024TB) |--windows7 64位以后支持gtp
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
网上的补丁一大堆,一搜索一大片,为什么会写这篇文章?主要有两个原因,其一,号主工作环境所致,其二号主偶然间看到后台有问有没win7 系统的补丁安装包,所以号主就写了这么一个安装系统补丁的批处理,简单又方便!同时也不存在什么捆绑啥的,号主不屑于做捆绑,号主最讨厌的就是捆绑,特别是送全家桶的那种!
存储与计算资源是数仓建设的基础,也是数仓建设中的重要成本支出。而随着数仓建设规模逐渐扩大、时间跨度逐渐拉长,将不可避免的出现数据表、任务、字段的冗余。为了减轻资源负担,降低数仓维护成本,需要对数仓建设成本进行治理与优化。
用户分析(或帐户分析),是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有:用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。
Spring Boot整合Quartz的定时任务技术可以应用于许多不同的场景。如:
本篇文章主要介绍在Cloudera Manager 界面中Impala 查询详细界面显示无法检索此查询的详细信息问题的原因和解决办法
JMC 是“Oracle Java Mission Control”的缩写,他是一个自 Oracle JDK 7u40 版本开始提供的一个 java 工具。
如何灵活高效的接入? 平台化 •搭建平台而不是搭建项目——做一个“淘宝”而不是做只针对某几项业务的网站 •从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力 动态化 •流程动态化——不同的业务类型对应的流程可以随意调整,无须调整代码 •代码动态化——采用groovy脚本动态调整线上代码,无须发版;规则配置除了使用各种灵活预配置外,还可以使用groovy脚本代码化规则;指标函数groovy化,不需要每次发版。 •配置动态化——配
本节的重点将采用原生java,tbs和xxl-job三个模型来测试处理50万业务数据,总结他们的差异,向读者朋友们展示为什么作者称tbs为性能怪兽。 本节以实际对比运行结果展示tbs的运行效率,模拟交
•从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力
当我们接手了一台或者几台服务器的时候,首先我们有必要对服务器的基本配置有所认识,这样才可以对症下药,对以后的软件部署,系统运维会有事半功倍的效果。
腾讯公司内部有很多业务使用 ClickHouse,比较典型的就是QQ音乐。QQ音乐在使用 ClickHouse 之前,用的是基于 Hive 构建的离线数仓,当时遇到了很多问题,主要在于以下三个方面:
最近为了解决一个技术问题,需要用到内核里中断下半部的tasklet机制,使用过程遇到了非常有趣的问题。在解决问题过程中,也逐步加深了对tasklet机制的理解。本文把这些收获记录下来和大家一起分享。
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题,本来挺快的查询,一旦涉及了几个 JOIN,性能就会陡降。而且,参与 JOIN 的表越大越多,性能就越难提上来。
美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析,由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题,他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案,实现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下,基于Kylin的MOLAP模式与基于Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。
CarbonData 拥有不错的明细查询能力,比如简单的where条件过滤,性能大概是Parquet的20倍。数据的聚合分析方面,如果有不错的where过滤,则相当一部分查询也是快于Parquet的,并且拥有更少的Tasks数,这就意味着可以让你的Spark Query Service 有更好的并发能力。
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题,本来挺快的查询,一旦涉及了几个 JOIN,性能就会陡降。而且,参与 JOIN 的表越大越多,性能就越难提上来。 其实,让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类,分类之后,就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。 JOIN 分类 有 SQL 开发经验的同学都知道,绝大多数 JOIN 都是等值 JOIN,也就是关联条件为等式的 JOIN。非等值 JOIN 要少见得多,而且多数情况也可以转换成等值 JOIN 来处理,所以我们可以只讨论等值 JOIN。
美团外卖数据仓库通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景。MOLAP引擎使用了Apache Kylin。ROLAP我们经过综合考虑,选择了Apache Doris。本文将介绍Doris在美团外卖数仓的实践。
在上一篇我们对Java 9的特性进行了一些回顾,今天接着来看看Java 10带来了什么特性。之所以需要把Java 8 到Java 17的特性归纳一遍,因为Java社区对Java 17的重视程度前所未有。话不多说,让我们走进Java 10。 Java 10 从Java 10 开始,Java的迭代周期缩短为半年,半年发布一个版本。 局部变量类型推断 在Java 6时初始化一个Map需要我们这样来声明: Map<String, String> map = new HashMap<String,String>()
最近工作中有地方嵌入式程序出现莫名其妙的问题,有时候正常的变量值都会突变了导致问题。
1.先查看对应 pod 的资源名称(EKS 所在的超级节点会占用集群私有网络的一个网卡,直接在弹性网卡查看即可)
堆转储,包含了堆现场全貌和线程栈信息(Java 6 Update 14 开始包含)。
第一性原理这个概念大家应该不会陌生,它原本是由古希腊哲学家亚里士多德提出的,意指“在系统中会存在一个最基本的命题,它不能被违背或者删除”。
上一篇:【swoole4.0】一次qps提升之旅(一) 我们介绍了如何使用tideways_xhprof,这一篇将介绍 当拿到性能分析数据后,如何看,以怎么看
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性,将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
在你使用 Linux 系统时,你可能在系统的进程列表中注意到了名为 "kworker" 的进程。你可能会想知道这个进程是什么,它在做什么,以及为什么有时候它会占用大量的 CPU。在这篇文章中,我们将详细地介绍 kworker 进程,它在系统中的角色,以及如何诊断和解决 kworker 导致的性能问题。
ps 是 进程状态 (process status) 的缩写,它能显示系统中活跃的/运行中的进程的信息。它提供了当前进程及其详细信息,诸如用户名、用户 ID、CPU 使用率、内存使用、进程启动日期时间、命令名等等的快照。只打印命令名字而不是命令的绝对路径,以运行下面的格式 ps 命令:
作者范钢,曾任航天信息首席架构师,《大话重构》一书的作者。本文根据具体实例详细描述了DDD 落实到数据库设计的整个过程
云开发扩展能力是云开发团队为开发者提供的一站式云端服务,旨在降低开发者使用云服务的门槛,助力开发者快速开发应用。
静态路由(英语:Static routing),一种路由的方式,路由项(routing entry)由手动配置,而非动态决定。与动态路由不同,静态路由是固定的,不会改变,即使网络状况已经改变或是重新被组态。一般来说,静态路由是由网络管理员逐项加入路由表。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
AOP全称Aspect Oriented Programming意为面向切面编程,也叫做面向方法编程,是通过预编译方式和运行期动态代理的方式实现不修改源代码的情况下给程序动态统一添加功能的技术。
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