前言CPU动态节能技术用于降低服务器功耗，通过选择系统空闲状态不同的电源管理策 略，可以实现不同程度降低服务器功耗，更低的功耗策略意味着CPU唤醒更慢对性能 影响更大。对于对时延和性能要求高的应用，建议关闭CPU的动态调节功能，禁止 CPU休眠，并把CPU频率固定到最高。通常建议在服务器BIOS中修改电源管理为Performance，如果发现CPU模式为conservative或者powersav
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2023-08-18 15:21:12
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Unity开发——CPU优化之UI模块CPU优化之UI模块1.1 UGUI1.1.1 网格重建流程图1.1.2 canvasRenderer.cull1.1.3 cull的变化原因（源码讲解）1.1.4 优化1.2 NGUI1.3 UI制作规范 CPU优化之UI模块1.1 UGUIUGUI遇到过的四类常见问题：Fragment Shader使用带来的GPU过度消耗（如填充率过高）重建一个Canv
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2023-08-18 15:20:50
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1. 性能优化是什么？1.1 性能优化就是发挥机器本来的性能1.2 性能瓶颈在哪里，木桶效应。 CPU占用过高1、现象重现CPU占用过高一般情况是代码中出现了循环调用，最容易出现的情况有几种：a)递归调用，退出机制设计的不够合理；b)定时器启动过频繁；c)代码出现死循环 GC频繁也可能导致CPU占用过高我用最简单的死循环来举例：while (true){
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2023-07-21 19:04:42
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1 cpu优化: 缓存 为了提高程序的运行的性能，现代cpu在很多方面对程序进行优化：例如：cpu的高速缓存，尽可能的避免处理器访问主内存的时间开销，处理器大多会利用缓存来提高性能cpu缓存分为三级缓存： L1 一级缓存是cpu第一层高速缓存 分为数据缓存和指令缓存 一般服务器的cpu在32-4.96kb L2&nb
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2023-07-10 17:39:46
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文章目录Hadoop优化1、HDFS多目录1.1 NameNode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，进而增加可靠性。1.2 DataNode可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样（数据不是副本）1.3 集群数据均衡之磁盘间数据均衡2、HDFS扩容与缩容2.1 白名单2.2 服役新服务器2.3 服务器间数据均衡2.4 黑名单退役服务器 Hadoop优化1、HDFS多目录1.1
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2023-07-12 12:03:05
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yarn架构
4 Hadoop综合调优以上参数配置和优化方法已经满足了大部分调优这里最终汇总一下从三个方向包括四个具体步骤Hadoop小文件优化4.1 数据源头在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS4.2 数据存储Hadoop Archive文件归档,高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使
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2023-07-14 09:55:15
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简介本文将介绍可以优化Hadoop性能的HDFS设置。注意，本文重点在提高HDFS性能，但是修改的部分设置有可能影响系统稳定性。请在了解清楚每个设置的作用后再修改。使用推荐的加载选项经测试，如下加载选项，可以优化Hadoop性能，推荐应用到所有磁盘。设置完毕(如修改/etc/fstab)后，不要忘了重新加载对应文件系统或者重启系统使修改生效。 使用如下加载设置：
ext4 —> "ino
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2024-01-09 22:03:19
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2 Hadoop优化2.1 MapReduce跑的慢的原因计算机性能：CPU、内存、磁盘健康、网络I/O操作优化：
数据倾斜Map和Reduce数设置不合理Map运行时间太长，导致Reduce等待过久小文件过多大量的不可切片的超大压缩文件split次数过多merge次数过多2.2 MapReduce优化方法①数据输入合并小文件大量的小文件会产生大量的map任务，增大了map的装载次数，而任
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2023-10-03 19:30:22
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1. MapReduce跑得慢的原因优化方法MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。数据输入Map阶段Reduce阶段I/O传输数据倾斜数据倾斜现象减小数据倾斜的方法常用的调优参数资源相关以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）配置参数参数说明mapreduce.
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2023-07-06 18:29:26
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1 .MapReduce 跑的慢的原因1.1主要有两点：计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络IO 操作优化数据倾斜 2）Map 和 Reduce 数目设置不合理 3）Map 时间过长，导致 Reduce 等待太久 4）小文件过多 5）大量的不可分块的超大文件 6）spill（溢写）次数过多 7）Merge 次数过多1.2 MapReduce 优化方法主要从六个方面考虑：数据输入，Map 阶段、Re
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2023-07-12 10:55:07
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Hadoop的概述和特点Hadoop官网：https://hadoop.apache.org一、hadoop概述1、服务器(节点)可以理解为我们的一台笔记本/台式机，在这里可以认为是我们的一台虚拟机
后面学习中，我们会把一台服务器称为一个节点
一个公司里，会有很多服务器。尤其是hadoop集群大到上千台服务器搭建成集群2、机架负责存放服务器的架子3、什么是Hadoop？Hadoop是一个适合海量
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2023-07-27 19:57:44
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Hadoop的优势及组成 作者：jh940514
Hadoop的优势
1、高可靠性，因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分部处理
2、高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
3、高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并
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2023-11-22 19:31:13
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CPUCores是Steam上一款大幅度提升玩家笔记本电脑fps的优化软件，可以将fps提升到一个不可思议的程度，需要这款CPUCores的玩家们赶紧来试试吧。相似软件版本说明软件地址2019Beta1 官方版查看1.2.4.1官方版查看1.0 官方版查看使用方法选择想要优化的游戏运行即可这里要说明一下，CPUCores这款软件是针对CPU优化的软件，并不会对显卡有影响;另外该软件对中低端型号CP
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2023-08-29 16:05:03
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大量小文件的优化策略在Input时，将小文件组合成大文件如果已存在HDFS中，可以用CombineTextInputFormat进行切片，他可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片上，这样就可以将多个小文件放到一个MapTask中处理1）默认情况下 TextInputformat 对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个 maptask，这样如...
原创
2021-08-11 10:30:27
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# Hadoop 优化
Apache Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源软件框架。它是一个分布式系统，可以在成百上千台计算机上同时运行，以实现高效的数据处理。然而，随着数据规模的增长，Hadoop集群的性能可能会受到影响。因此，优化Hadoop集群是非常关键的。
在本文中，我们将讨论一些优化Hadoop集群性能的方法，并提供一些代码示例来说明这些优化技术。我们将重点关注Hadoo
原创
2024-06-30 04:57:24
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# Hadoop控制CPU使用的探索
在大数据处理领域，Apache Hadoop 是一个广泛使用的框架，它能够将大规模的数据集分布式存储并处理。随着数据集的增大，对于资源的优化使用变得越来越重要，尤其是 CPU 资源的控制。本文将探讨如何在 Hadoop 环境中控制 CPU 使用，同时提供相关代码示例。
## Hadoop的计算模型
Hadoop 的计算模型分为两部分：Map 和 Redu
原创
2024-08-07 11:18:42
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Unity开发——CPU优化之加载模块CPU优化之加载模块资源加载场景卸载场景加载纹理篇UWA给出的建议网格篇建议Shader篇 CPU优化之加载模块前段时间打算总结加载模块，UWA的几篇博客讲的比较针对和详细。 博文地址：性能优化，永无止境—CPU篇Unity加载模块深度解析（纹理篇）Unity加载模块深度解析（网格篇）Unity加载模块深度解析（Shader篇） 具体的内容有兴趣的可以查看下
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2023-08-01 11:04:40
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hive的调优 1.Fetch 抓取 2.本地模式 3.表的优化 4.数据倾斜（准确来说是处理数据倾斜才是调优） 5.并行执行 6.严格模式 7.jvm重用 8.推测执行 9. 执行计划 10.虚拟列 11.压缩** *1.Fetch 抓取 目的： 设置某些查询，在不用计算的情况下，不去执行MR任务，而是直接抓取数据进行显示 None ： 禁用Fetch 如果设置为该参数则所有的查询都会运行MR任
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2023-12-18 18:33:50
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hadoop性能调优与运维硬件选择操作系统调优与JVM调优hadoop参数调优hive性能调优hadoop运维硬件选择hadoop运行环境 如何选择合适的硬件 主从节点可靠性：主节点可靠性要好于从节点单节点选型：多路多核、高频率cpu、大内存 主节点： NameNode的内存决定了集群保存文件数的总量。ResourceManager同时运行的作业会消耗一定的内存。 从节点： 从节点的内存需
hadoop 分散磁盘I/O 配置 dfs.data.dir，将其值配置为多块磁盘 <key>dfs.data.dir</key> <value>/data/data1,/data/data2,/data/data3</value> ####假设多
原创
2014-09-05 14:49:52
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