摘要10月17日, 中通科技高级数据工程师王成龙做客Apache Kylin Meetup ,并带来题为《Apache Kylin 在中通的实践》的精彩分享。Apache Kylin 在中通是如何落地的,又是怎样赋能中通快递实现 OLAP 分析能力起飞的?本文从多方面对比了 Presto 和 Kylin 的优缺点,并从业务场景、调度整合、监控系统、运维调优、源码和二次开发等多个角度进行了阐述。
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2024-09-01 14:20:22
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标题:如何优化MySQL插入速度
## 引言
MySQL是一款常用的关系型数据库管理系统,但在处理大量数据插入时,可能会遇到插入速度慢的问题。本文将介绍如何优化MySQL的插入速度,帮助开发者解决这一问题。
## 问题分析
在解决问题之前,我们需要了解整个插入过程的流程,并找出可能导致插入速度慢的原因。下表展示了MySQL插入数据的流程及每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-01-08 09:39:25
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10 企业级调优10.1 Fetch抓取fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不使用mapreduce计算。fetch的等级有三个:more(默认)、minimal(老版本)、none设置为more,在全局查找、字段查找、limit等都不走mapreduce。hive-default.xml<property>
<name>hive.fetch.task
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2024-07-27 10:16:49
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SQL Server查询速度慢的原因及优化方法SQL Server查询速度慢的原因有很,常见的有以下几种:1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设
# 如何优化Redis ZSET的插入速度
## 简介
在开发过程中,有时候会遇到Redis ZSET插入速度慢的问题,这时候需要对插入流程进行优化。本文将介绍如何优化Redis ZSET的插入速度,帮助你快速解决这个问题。
## 流程概述
首先,让我们来看一下优化Redis ZSET插入速度的整个流程。下表列出了主要步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
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原创
2024-02-25 07:46:29
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# Hive速度慢怎么跟踪
在大数据领域,Apache Hive 是一个非常流行的工具,它允许用户通过 SQL-like 的查询语言来查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)中的大型数据集。然而,用户常常会遇到 Hive 查询速度慢的问题,尤其是在数据量庞大的情况下。本文将探讨如何有效地跟踪和解决 Hive 查询速度慢的问题,并提供一些实际示例。
## Hive 性能问题的常
原创
2024-08-28 07:31:22
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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,它提供了类似于SQL的查询语言HQL,用于处理大规模的结构化数据。在使用Hive进行数据处理和分析时,我们需要对其进行基准测试和性能测试,以评估其性能和稳定性。本文将详细介绍Hive的基准测试和性能测试。1. 基准测试介绍1.1 基准测试概述基准测试是一种用于评估系统性能的测试方法,通过在标准化的环境中运行一系列测试用例,来测量系统的各项性能指标。
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2024-09-12 20:44:22
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在生产环境中有一个功能,加载数据超过了30秒,于是开始启动优化之路。优化过程大致为:数据同步到本地进行测试找出慢查询的语句查询语句在本地与服务器上分别执行进行对比分析慢查询的原因提出优化解决方案1 数据同步到本地进行测试第一步做的是将数据同步到本地进行测试,毕竟在生产环境中进行测试还是不可取的。本次数据库数据量有12G左右,使用mysqldump来进行数据备份,并通过ftp或者共享文件夹的方式下载
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2023-10-06 19:59:41
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ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。官网中文文档 https://clickhouse.tech/docs/zh/在传统的行式数据库系统中,数据按如下顺序存储:RowWatchIDJavaEnableTitleGoodEventEventTime#0893543506621Investor Relations12016-05-18 05:1
备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录Hive job优化概述一.并行执行二.本地执行三.合并输入小文件四.合并输出小文件五.控制Map/Reduce数5.1 控制Hive job中的map数5.1.1 合并小文件,减小map数5.1.2 适当增加map数5.2 控制hive任务的reduce数参考 Hive job优化概述实际开发过程中,经常会遇到hive sql运行比较慢的情况,这个时候
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2023-07-13 16:27:35
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如果电脑操作系统使用时间久了,我们的电脑开机速度就会变的越来越慢,会经常出现卡顿等,影响到我们的工作效率等等。那如果遇到电脑运行速度满怎么解决呢?小编就跟大家聊聊电脑运行速度慢的解决方法。1. 卸载清理软件与垃圾。多用户只管需要使用的软件都往电脑上装,却没有对用不上的软件进行卸载,或者卸载都不干净,主要是注册表信息形成很多残留,所以建议不需要的软件及时卸载,并使用系统优化工具比如360安全卫士这些
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2024-04-24 15:02:29
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## 如何优化Hive单表查询速度慢问题
作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何解决Hive单表查询速度慢的问题。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 查询慢问题
查询慢问题 --> 分析问题
查询慢问题 --> 优化查询
优化查询 --> 重新查询
重新查询 --> [*]
```
### 关系图
`
原创
2024-05-06 04:52:26
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查询操作group by、 order by、 join 、 distribute by、
sort by、 clusrer by、 union all底层的实现mapreduce常见的聚合操作count计数count(*) 所有值不全为NULL时,加1操作
count(1) 不管有没有值,只要有这条记录,值就加1
count(col) col列里面的值为null,值不会加1,这个列
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2024-09-19 13:01:13
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## MySQL大批量插入速度慢的原因和解决办法
### 1. 前言
MySQL是当前最常用的关系型数据库之一,广泛应用于各种应用程序中。在实际开发中,我们常常需要向数据库中插入大批量数据,但有时会发现插入速度非常慢,影响了系统的性能。本文将从几个常见的原因出发,介绍MySQL大批量插入速度慢的原因和解决办法。
### 2. 数据库连接和事务
首先,我们需要明确数据库连接和事务对大批量插入
原创
2023-07-26 02:12:19
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1.修改配置文件的配置:在mysql的配置文件的末尾加上如下配置(my.ini my.cnf)# 设置为 1 表示开启这项功能
log_bin_trust_function_creators=1
#如果无法生效,则使用如下命令让它暂时生效
SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1; 2.构建数据:(注意直接复制)# 创建数
Python当前人气暴涨。它在DevOps,数据科学,Web开发和安全领域均有使用。但是在速度方面没有赢得美誉。这里有关于Python比较其他语言如,Java, C#, Go, JavaScript, C++进行性能对比,其中Python是最慢的。包含了JIT(C#, Java)和AOT(C,C++)编译器,也有像解释型语言如JavaScript。注意:文章中我所提到的"Python"均指使用C语
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2023-08-19 11:50:20
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Linux 速度慢?如何优化你的红帽系统
作为一名使用红帽(Red Hat)Linux操作系统的用户,你可能偶尔会遇到系统运行缓慢的情况。这可能会影响你的工作效率及使用体验。然而,幸运的是,我们可以采取一些简单的措施来优化我们的红帽系统,提高其运行速度。本文将为你提供一些方法和技巧,以解决Linux速度慢的问题。
1. 内存管理和优化
首先,检查你的系统是否存在内存管理问题。通过使用命令`f
原创
2024-01-31 15:11:20
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node.js的简单使用一,node.js的简介Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 发布于2009年5月,由Ryan Dahl开发。 Node.js 不是一个 JavaScript 框架,是一个让 JavaScript 运行在 服务端 的开发平台,它让 JavaScript 成为与PHP、Python、Perl、Ruby等服务端语言平起平坐的脚
# MongoDB速度慢的原因及优化方法
## 引言
在使用MongoDB的过程中,我们可能会遇到数据库查询速度慢的情况。这个问题可能是由于多种原因引起的,包括数据量过大、查询语句不合理、索引失效等。本文将探讨MongoDB速度慢的原因,并提供一些优化方法来解决这个问题。
## MongoDB速度慢的原因
### 数据量过大
当数据集过大时,MongoDB的查询速度可能会变慢。这是因为M
原创
2023-10-29 10:52:22
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论文:Deep Residual Learning for Image Recognition网络深度对模型的准确性是至关重要的,更深的层可以学习到更加丰富和抽象的特征信息,Resnet论文也通过大量的实验证明可以通过增加网络深度的方式来提高准确率。但是如果只是简单堆叠更多层,会出现一个退化问题:随着网络的加深,准确率会先达到饱和而后快速下降,而且这种退化不是由过拟合引起的。并且通过实验发现更深的