简介 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。 http://sqoop.apache.or
mysql 运行状态分析 运行故障排查mysql 运行状态分析 运行故障排查### 一、优化概述MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat
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2023-09-06 23:57:04
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# MySQL性能评估报告实现流程
## 1. 确定评估指标和目标
在开始之前，我们需要明确评估的指标和目标。这可以包括数据库的响应时间、吞吐量、并发连接数等。
## 2. 收集数据
为了评估MySQL的性能，我们需要收集数据库的相关数据。可以使用以下几种方法来收集数据：
- 使用MySQL的内置性能监控工具，如SHOW STATUS和SHOW VARIABLES语句。这些语句可以提供关于数
# MySQL GEOMETRY 性能评估
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，支持多种数据类型和操作。其中，GEOMETRY类型是一种用于存储地理空间数据的数据类型，可以表示点、线、多边形等地理空间对象。在实际应用中，我们常常需要对这些地理空间数据进行查询和分析，因此对GEOMETRY类型的性能评估就显得尤为重要。
## GEOMETRY类型简介
在MySQL中，GEOMETR
排查mysql性能几个途径概览1. 整体sql执行频率查询1.1 查询当前连接的执行频率1.2 查询整个数据库sql的执行频率1.3 查询innodb存储引擎的执行频率2. 单条sql语句排查2. 慢日志排查2.1 实时查询2.2 预查询2.2.1 explain分析2.2.2 show profile分析2.2.3 trace优化器执行计划分析3.explain的坑例： 概览1. 整体sql执
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2023-08-25 22:44:17
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# 从HDFS导入数据到Hive
在大数据领域，HDFS（Hadoop分布式文件系统）和Hive是两个非常重要的技术。HDFS是Hadoop的分布式存储系统，而Hive是一种数据仓库基础设施，可以方便地进行数据分析和查询操作。在实际应用中，我们经常需要将存储在HDFS中的数据导入到Hive中进行进一步的处理和分析。本文将介绍如何将数据从HDFS导入到Hive中。
## 1. 准备工作
在开始
###基础概念
在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，为了解决这两个问题，我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力，而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。####泛化性能模型的泛化性能是由学习算法的能力，数据的充分性及学习任务本身的难度所决定的，良好的泛化性能代表了较小的偏差，即算法的期望预测结果与真实结果的偏离程度，同时还要有较小的
文章目录HDFS—核心参数(生产调优)1 NameNode 内存生产配置1.1 NameNode 内存计算1.2 Hadoop2.x 系列，配置 NameNode 内存1.3 Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存1.3.1 相关描述及操作1.3.2 配置hadoop-env.sh2 NameNode 心跳配置2.1 hdfs-site.xml 配置2.2 企业经验3. 开启回收
本文以唯品会HDFS实际应用场景和问题导向触发，介绍了优化方案的局限性，分享了这些局限性的解决和实施经验。这对于技术运营较大规模的HDFS集群有一定借鉴意义。\n
\n 1. 性能挑战\n HDFS 是一个分布式系统，只要有足够的资源，可以扩容上千个节点支持100PB以上的集群。我们发现Hadoop集群升级（2.5.0-cdh5.3.2–\u0026gt;2.6.0-cdh5.13.1）以后，N
# HDFS和MySQL性能对比教程
## 流程步骤
以下是实现“hdfs和mysql性能对比”的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备测试数据 |
| 2 | 将数据存储到HDFS中 |
| 3 | 从HDFS中读取数据 |
| 4 | 将数据存储到MySQL中 |
| 5 | 从MySQL中读取数据 |
| 6 | 进行性能对比分析 |
##
1.首先确保hadoop集群能跑mr
vi mapred-site.xml
<!--指定运行mapreduce的环境是yarn -->
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
&
在小米mix 2s + 高通骁龙 845 + Adreno 630 上测试了opencl版本的cv::dft()。测试数据先看表格里面的描述：名称函数名最大时间(ms)平均时间(ms)说明cpu版本dftcv::dft()-0.029448未统计其他，仅cv::dft()函数的调用时间opencl版本cv::dft(UMat)802.5570000.202941不计算mat与umat的拷贝，不计算
一、目的：使用TestDFSIO测试hadoop-2.7.7集群性能。二、环境：2台虚拟机，CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)，内存3G，硬盘45G。192.168.10.156 hmaster156192.168.10.162 hslave162三、测试过程：3.1 测试读写性能在任意节点（hmaster156、hslave162）的/usr/local/h
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2023-07-05 10:46:51
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@Author ： By Runsen 文章目录自然语言处理自然语言处理应用NLTK安装语料库了解Tokenize标记文本加载内置语料库分词(注意只能分英语)停用词具体使用过滤停用词词性标注分块命名实体识别 自然语言处理自然语言处理（natural language processing）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方
1.概念将自由文本中已识别的实体对象（例如：人名、地名、机构名等），无歧义的正确的指向知识库中目标实体的过程。通俗的讲，就是自由文本中的实体对象到底是个啥，找到知识库中最符合该实体的目标项。如果有对应的实体，则返回该实体；如果没有，则将该实体标记为NIL。 为文本中提及到的实体分配唯一标识，所以其往往作为
前言在前几篇博客中，我们介绍了 Rxjava Observable 与 Observer 之间是如何订阅与取消订阅的，以及 Rxjava 是如何控制 subsribe 线程和 observer 的回调线程的。今天，让我们一起来看一下 Rxjava 中另外一个比较重要的功能，操作符变化功能基础知识常用的变换操作符操作符作用map映射，将一种类型的数据流/Observable映射为另外一种类型的数据流
# Pytorch显卡性能评估指南
## 1. 流程概述
在进行Pytorch显卡性能评估时，通常需要以下步骤：
```mermaid
gantt
title Pytorch显卡性能评估流程
section 准备工作
下载Pytorch：done, 2022-01-01, 1d
安装Pytorch：done, after 下载Pytorch, 1d
s
分布式文件系统HDFS简述HDFS的优缺点简述HDFS的体系结构请论述HDFS中SecondaryNameNode的作用和工作原理请论述HDFS写数据原理 简述HDFS的优缺点HDFS的优良特性： ①兼容廉价的硬件设备。在成百上千台廉价服务器中存储数据，常会出现节点失效的情况，因此HDFS设计了快速检测硬件故障和进行自动恢复的机制，可以实现持续监视、错误检查、容错处理和自动恢复，从而在硬件出错的
1、分布式文件系统的理解2、hdfs的优缺点 hdfs的优点(1) 高容错性1) 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。2) 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。(2) 适合批处理1) 它是通过移动计算而不是移动数据。2) 它会把数据位置暴露给计算框架。(3) 适合大数据处理1) 数据规模：能够处理数据规模达到
【目录】1. HDFS介绍 2. HDFS优点 3. HDFS缺点 4. HDFS架构图 5. HDFS数据存储单元 6. HDFS结构 7. Block的副本放置策略 8. Hadoop之HDFS文件读写过程 9. 安全模式 10. HDFS常用命令1、HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是分布式存储系统，提供了高可靠性、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务。2、HDF
