1、NetBeans Profiler2、JProfiler3、GC Viewer4、VisualVM5、Patty Beta6、JRockit——任务管理7、Eclipse Memory Analyzer8、Java Interactive Profiler9、Profiler4J之前我写过一篇关于5个工具帮助写出更好的Java代码的文章。合适的工具可以改进我们的代码,并且提高开发效率。在IDR
# 提升Hive性能实战经验 在大数据处理中,Hive是一个常用的数据仓库工具,可以快速查询分析大规模数据。但是在实际应用中,由于数据量庞大,查询复杂等原因,Hive的性能可能会受到影响。本文将介绍一些实战经验,帮助您优化Hive性能。 ## 1. 数据分区 在Hive中,数据分区是一种常用的优化方式。通过将数据按照某个字段进行分区存储,可以大大减少查询时需要扫描的数据量。下面是一个数据分
原创 2024-07-12 05:25:48
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本文倒序。作者:金山软件西山居技术经理 刘超09-结束语丨栉风沐雨,砥砺前行!结束nothing08-模块七 实战演练场(4讲)43丨记一次双十一抢购性能瓶颈202008031.限流实现优化 nginx 包含了两个限流模块:ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module 前者限制单个ip单位时间内的请求数量,后者是用来限制单位时间内所有
# Hive性能实战 在数据处理工作中,Hive 是一个常用的数据仓库工具,可以方便地进行大规模数据的存储与查询。然而,在处理大规模数据时,性能往往成为一个关键问题。本文将介绍一些 Hive 性能实战技巧,帮助您提升数据处理效率。 ## 基本概念 在开始之前,我们需要了解一些 Hive 的基本概念。Hive 使用类 SQL 查询语言来对数据进行操作,通常会将数据存储在 HDFS
原创 2024-04-22 04:06:17
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性能消耗的原理详解在分布式系统中,数据分布在不同的节点上,每一个节点计算一部份数据,如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话,我们计算不到最终的结果。我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力,而后续又需要计算各节点上最终的结果,所以需要把数据汇聚集中,这就会导致Shuffle,这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运。因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO、网
大数据技术框架中,hive组件作为数仓工程师必不可缺少的计算框架组件。本篇文章是hive性能详解系列之第三篇hive语法层面。 Hive架构层面1.启用本地抓取Hive的某些SQL语句需要转换成MapReduce的操作,某些SQL语句就不需要转换成MapReduce操作,例如:1.只是select *的时候 2.where条件针对分区字段进行筛选过滤时 3.带有limit分支语句时Hive
数据库系统原理与应用教程(069)—— MySQL 练习题:操作题 95-100(十三):分组查询与聚合函数的使用95、聚合函数的使用(1)数据表:examination_info(exam_id:试卷ID,tag:试卷类别,difficulty:试卷难度,duration:考试时长,release_time:发布时间),表中数据如下:idexam_idtagdifficultydurationr
基本方法http://www.jb51.net/article/53878.htmMongoDB db.serverStatus()输出内容中文注释http://www.jb51.net/article/69025.htmMongoDB运行状态监控、性能分析工具mongostat详解http://blog.csdn.net/miyatang/article/details/23935729性能指标
转载 2017-10-19 11:01:20
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使用flink tuples 当使用groupby,join,后者key这类算子的时候,FLink提供了很多种访问你key的方法。1. 使用key selector// Join movies and ratings datasets movies.join(ratings) // Use movie id as a key in both cas
转载 2024-05-23 13:30:14
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一. Hive性能综述Hive的一般学习者和培训者在谈性能优化的时候一般都会从语法和参数这些雕虫小技的角度谈优化,而不会革命性的优化Hive的性能,产生这种现象的原因有:历史原因和思维定势:大家学习SQL的时候一般都是单机Database,这个时候性能优化技巧确实主要是SQL语法和参数。Hive的核心性能问题往往是产生在超过规模的数据集,例如说100亿条级别的数据集,以及每天处理成千上万个
转载 2023-08-08 01:25:03
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基础篇(能解决工作中80%的问题):MongoDB的概述、应用场景、下载方式、连接方式和发展历史等MongoDB数据类型、重要概念以及shell常用指令MongoDB文档的各种增加、更新、删除操作总结MongoDB各种查询操作总结MongoDB对列的各种操作总结MongoDB中的索引操作总结进阶篇:MongoDB聚合操作总结MongoDB的导入导出、备份恢复总结MongoDB的用户管理总结Mong
转载 2023-08-15 18:30:41
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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它提供了类似于SQL的查询语言,用于处理和分析大规模的结构化数据。然而,在处理大规模数据集时,Hive的性能可能会受到影响。本文将介绍一些常用的Hive性能实践,以及相应的代码示例。 ## 1. 数据分区和分桶 数据分区和分桶是提高Hive性能的关键。数据分区将数据划分为更小的片段,每个分区都可以单独读取和处理,从而提高查询性能。数据分桶是将数据
原创 2023-11-19 06:50:23
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Java性能是一个非常重要的技能,它可以帮助我们优化程序的性能,提高系统的响应速度和吞吐量。在本文中,我将向你介绍一些Java性能的基本流程和方法。 首先,让我们来看一下整个Java性能的流程。 | 步骤 | 内容 | | ---- | ---- | | 第一步 | 确定性能问题所在 | | 第二步 | 收集性能数据 | | 第三步 | 分析性能数据 | | 第四步 | 优化代码
原创 2024-01-27 10:51:54
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Map数通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有:input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M,可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);举例:a)一个大文件:假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和
微服务化是当前电商产品演化的必然趋势,网易考拉海购通过微服务化打破了业务爆发增长的架构瓶颈。微服务选型要评估以下几点:内部是否存在异构系统集成的问题;备选框架功能特性是否满足需求;http协议的通信对于应用的负载量会否真正成为瓶颈;  跨进程的远程调用(RPC)考拉当前使用的Dubbok框架,Dubbok由阿里开源Dubbo框架的优化和功能改进而来。Spring Cloud的一些
## JVM性能实战 ### 导言 在使用Kubernetes部署Java应用时,进行JVM性能是非常重要的。通过合理的调整和优化,可以提升应用程序的性能和稳定性。本文将介绍JVM性能实战步骤,并提供相应的代码示例。 ### 步骤 | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 分析应用程序的性能问题 | | 2 | 调整堆内存大小 | | 3 | 设置JVM参
原创 2024-05-28 11:19:46
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# Spark 性能实战 ## 前言 Apache Spark是一个快速、通用、易用的大数据处理引擎,可以用于批处理、交互式查询、流处理和机器学习等场景。然而,在实际应用中,我们常常会遇到Spark性能不佳的问题。本文将介绍一些Spark性能实战经验,并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。 ## 硬件和资源配置 在开始性能之前,我们首先需要确保正确的硬件和资源配置。以下是一
原创 2023-09-15 03:38:03
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文章为个人整理,欢迎指正补充1、set hive.optimize.skewjoin=true,开启优化     set hive.skewjoin.key=100000    ,key超过这个条数就进行优化 两个参数一般同时使用,join产生倾斜时开启,目的在于将产生倾斜的key通过map side join处理,其它key正常在red
转载 2023-11-21 22:43:04
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最近发生了一些事情,由于之前开发和运维对于MONGODB的了解停留在用而已,已经某些外部原因,导致MONGODB 在某些不可抗力的情况下,出现了问题,导致了我不能说的经济损失。随后公司的非IT 的领导,给出了一句话,没有想到MONGODB 变得如此重要。呵呵,当然MONGODB当然会越来越重要,这不是偶然,这是必然,读写的速度,JSON的天然混成,以及各种加速查询的方式,事务,天然的读写分离,不重
原创 2023-06-20 09:06:25
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最近发生了一些事情,由于之前开发和运维对于MONGODB的了解停留在用而已,已经某些外部原因,导致MONGO
原创 2022-06-10 12:08:41
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