导读： 做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算，而提到实时流计算，就不得不提 Spark 和 Flink。Spark 从 2014 年左右开始迅速流行，刚推出时除了在某些场景比 Hadoop MapReduce 带来几十到上百倍的性能提升外，还提出了用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景。凭借高性能和全面的场景支持，Spark 早已成为众多大数据开发者
1 Flink介绍Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。1.1部署模式Flink 集群的部署，本身不依赖 Hadoop 集群，如果用到 HDFS 或
一，常用工具dir（）：解析目录结构
help（）：说明使用方法尝试解析torch使用dir解析torch目录结构下拉发现torch中有一个cuda，可以尝试再解析cudacuda中有一个is_available，继续进行解析当解析到全是双下划线的内容时，即代表这是一个方法，可以使用help查看使用方式从返回内容可知，该函数返回一个bool类型，表示cuda是否可用。二，Pycharm与Jupyt
# 如何测试polardb查询性能比mysql差
## 流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个包含大量数据的测试表 |
| 2 | 在polardb和mysql中执行同样的查询语句 |
| 3 | 比较查询的执行时间 |
## 代码
### 步骤1：创建测试表
```sql
-- 在mysql中创建测试表
CREATE TABLE test_ta
1、Spark的优点和缺点是什么？优点：速度快=>内存（基于内存的分布式计算）高兼容=>（多模式部署，HDFS，mysql、Hive操作）多模式=>（算子，SQL，流，图，机器学习）高容错=>（DAG Lineage调度快速恢复）？高灵活=>持久化（内存+磁盘）缺点多线程模式，不支持细粒度划分容易造成内存溢出2、Spark 中reduceBykey和groupByKe
一、设计理念 Spark 的数据模型是 弹性分布式数据集 RDD(Resilient Distributed Dattsets)，这个内存数据结构使得spark可以通过固定内存做大批量计算。初期的 Spark Streaming 是通过将数据流转成批 (micro-batches)，即收集一段时
简介：mysqlslap mysqlslap是MySQL5.1.4之后自带的基准测试工具，该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新，给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。 常用选项：mysqlslap(见文章最后 “帮助列表01”） 测试案例：mysqlslap说明： 测试的过程需要生成测试表，插入测
1测试环境以及测试用例设计1.1测试环境Mysql 和CockroachDB都是 4C/8G，测试接口都是通过Spring boot 微服务rest接口测试。MySQL 数据中和CockroachDB的表都创建了相同的索引。其中create_time 都使用了降序索引。1.1.1 Mysql 索引1.1.1 CockroachDB 索引1.2测试用例设计1.2.1时间范围分页查询参数/result
一、各选项简要说明eng：工程版本user：发行版本userdebug：部分调试版本二、Android官网的解释engThis is the default flavor. A plain make is the same as make eng.
* Installs modules tagged with: eng, debug, user, and/or development.
* Ins
我们都知道Node.JS一直很火也很强，其实很少人明白Node.JS到底强在哪里？Node.JS在涉及堵塞源读写方面要比PHP快十多倍，从某种程度看，Node.JS与PHP相比有点不是一个级别，Javascript和PHP相比可能更合适，Node.JS是一个Web框架，其比PHP在涉及堵塞读写上要快，并不是Javascript语言比PHP快，而是Node.js处理堵塞源的方式比较高朝。所以，这不是
13.4.2 性能比較正在更新内容。请稍后
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2017-06-22 19:03:00
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## Dart性能比Java的实现步骤
### 1. 安装Dart SDK和Java JDK
首先，你需要在你的计算机上安装Dart SDK和Java JDK。Dart SDK用于编写和运行Dart代码，Java JDK用于编写和运行Java代码。你可以从官方网站下载并按照相应的安装指南进行安装。
### 2. 编写测试代码
接下来，我们需要编写一些测试代码来比较Dart和Java的性能差异。
# 使用Elasticsearch提升查询性能：从MySQL到Elasticsearch的转变
在现代应用中，处理大量数据和优化查询性能是开发者必须面对的挑战之一。Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建的分布式搜索引擎，能够处理大规模数据集，因此常常被用于替代传统的关系型数据库如MySQL。当我们关注查询效率时，将数据从MySQL迁移到Elasticsearch是一个不错的
MySQL性能优化MySQL数据量太大，日常卡死。方案描述：方案一【优化现有的mysql数据库。】优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿效果不好。方案二【升级数据库类型，换一种1000%兼容的mysql数据库】优点：不影响现有业务，源程序不要修改代码，几乎不需要做任何操作就能升级数据库性能。缺点：耗钱。方案三【一步到位。大数据解决方案，更换ne
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2023-08-11 13:28:36
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Mysql数据库的性能问题排查是十分复杂的，具体方法视场景而定，这里只做大致思路分析。1. 整体考虑导致查询性能低下的各种因素导致SQL查询变慢的原因是多元化的，在遇到问题时首先要有一个全方位的思考：网络问题导致应用层导致代码中是否有不合理的查询缓存失效导致查询风暴耗尽磁盘资源MySQL服务器性能导致是否是由服务器上其它任务占用资源过多导致资源不足磁盘IO的读写速率是否太慢MySQL写操作频繁My
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2023-08-12 13:48:17
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dataxdatax只要上传到linux本地，解压即可使用，如果不想每次执行的时候都要输入路径，可以配置到环境变量里面DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(
# C++比Java性能比较
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## C++与Java的性能比较
C++是一种编译型语言，而Java是一种解释型语言。这就是它们之间性能差异的一部分原因。在大多数情况下，C++的性能要比Java更高。这是因
Flink（二）一、统一的批处理与流处理系统在大数据处理领域，批处理任务与流处理任务一般被认为是两种不同的任务，一个大数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Apache Storm、Apache Smaza只支持流处理任务，而Aapche MapReduce、Apache Tez、Apache Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是Apache Spark之上支持流
导读：随着 Flink 在流式计算的应用场景逐渐成熟和流行，如果 Flink 能同时把批量计算的应用场景处理好，就能减少用户在使用 Flink 时开发和维护的成本,并且能够丰富 Flink 的生态。SQL 是批计算中比较常用的工具，所以 Flink 针对于批计算也以 SQL 为主要接口。本次分享主要介绍 Flink 对批处理的设计与 Hive 的集成。主要分为下面三点展开：设计架构项目进展性能测试
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在现代应用开发中，跨平台开发变得越来越流行。Qt作为一个强大的跨平台开发框架，其在Android上的性能常常被认为可以与原生应用媲美甚至超越。在本文中，我们将详细介绍如何使用Qt for Android来提升应用性能，包括整个流程、每一步的详细指导和示例代码。
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