假设我们面临的问题是HBase集群中某个表的读写性能较差，影响了业务的实时查询和数据写入。我们通过以下实际案例来解决这个问题：问题：HBase表的读写性能低下实战解决：案例：我们的HBase表设计采用了默认的随机RowKey，导致数据写入时可能引发热点问题。同时，表结构设计上没有很好地利用列簇。这导致了Region Server之间负载不均衡，以及磁盘写入性能下降。实施步骤：表设计优化：重新设计R
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2024-01-11 13:40:07
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前几篇都是直接在命令上操作，然而执行py文件才是王道，其实类似nodemcu的lua固件，MicroPython也提供了一个简单的文件系统用来存代码。并自动在开机时执行：boot.pymain,py两个文件windows用户的话，推荐一个软件：uPyLoader界面如下可以看到，左边是本地的文件，右边是ESP8266的文件，两边可以互相传输，也可以删除上边的文件，其他功能自行探索，这个软件自带了一
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2023-05-31 23:19:21
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今天终于交了科研处的三级页面，简简单单的三级页面也做了一个星期。效率低下到自己都不好意思。很多东西看起来简单，做起来却也不容易。确实自己的技术还不是很到位，还有很多知识需要补充。而这仅仅还是只做页面不牵扯程序。特别是对CSS的应用。拿别人的模板做总是被CSS绊住手脚。等忙完这阵子一定要好好补补这课。同时PS,FLASH等等还有很多的知识需要学习。但
原创
2008-12-15 15:33:13
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经常使用这个语句来查看性能低下的sql语句： SELECT creation_time N'语句编译时间' ,last_execution_time N'上次执行时间' ,total_p
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2012-02-07 14:49:00
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当下MicroPython 变得越来越流行，RT-Thread 也提供了对应的软件包的支持。那么，相比官方原生的 MicroPython 我们有哪些改进呢？本文将深入介绍，RT-Thread MicroPython软件包与官方原生MicroPython的区别。
首先，我们先来了解下 MicroPython 本身的一些优势及应用领域。
MicroPython 的优势
Python 是一款容易
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2021-08-11 11:04:55
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# Java中的Long与long类型性能分析
在Java编程中，我们经常需要处理基本数据类型与其包装类型之间的转换。尤其是`long`和`Long`类型的使用，常常会引发一些性能困境。本文将探讨`new Long()`和`Long.valueOf()`方法性能低下的原因，并通过代码示例、序列图和饼状图来帮助理解。
## 基本概念
在Java中，基本数据类型（如`long`）是存储单一值的原
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2024-09-15 05:28:12
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# MySQL 中 GROUP BY 的效率低下现象及优化方案
在使用 MySQL 进行数据查询和分析时，`GROUP BY` 子句是一种常见的操作，用于将结果集按一个或多个列进行分组，并应用聚合函数。然而，许多开发者在实际应用中可能会遇到 `GROUP BY` 的效率低下问题。本文将探讨这一现象的原因，并提供一些优化方案。
## 为什么 `GROUP BY` 效率低下？
`GROUP BY
原创
2024-08-23 09:13:42
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bbc 的 microbit 板子，其micropython代码，网址：https://github.com/bbcmicrobit/micropython但是，按照上面的流程编译，不成功，有个地方需要注意一下，特别备注一下。报错1：E: Failed to fetch http://ppa.launchpad.net/pmiller-opensource/ppa/ubuntu/di...
原创
2021-09-02 15:10:37
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Java Future是Java提供的一种多线程编程的方式，可以用于异步执行任务并获取结果。然而，相比于其他的多线程编程方式，如使用线程池或CompletableFuture，Java Future在效率上存在一些问题。
在使用Java Future时，我们通常会创建一个Callable对象，将其提交给线程池执行，然后通过调用Future的get()方法来获取执行结果。然而，get()方法是一个
原创
2024-01-19 12:26:23
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动态语言：一般认为在程序运行时，允许改变程序结构或变量类型，这种语言称为动态语言。从这个观点看，Perl，Python，Ruby是动态语言，C++，Java，C#不是动态语言。尽管这样，JAVA有着一个非常突出的动态相关机制：反射（Reflection）。运用反射我们可以于运行时加载、探知、使用编译期间完全未知的classes。换句话说，Java程序可以加载在运行时才得知名称的class，获悉其完
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2024-07-09 22:09:23
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如何实现“Micropython软件IIC”功能
## 目录
- [引言](#引言)
- [整体流程](#整体流程)
- [详细步骤](#详细步骤)
- [步骤1：搭建硬件环境](#步骤1：搭建硬件环境)
- [步骤2：安装Micropython](#步骤2：安装Micropython)
- [步骤3：配置I2C总线](#步骤3：配置I2C总线)
- [步骤4：编写I2C驱动代码
原创
2024-01-10 01:08:44
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在现代音频处理领域，由于设备的限制，特别是在嵌入式系统中，回声消除（AEC）成为了一项挑战。使用 MicroPython 进行音频处理时，我们经常面临回声干扰问题，这不仅影响了用户体验，还可能导致通信失败。因此，如何有效实现“MicroPython 回声消除”是我们需要解决的重要课题。
### 问题背景
在很多基于 MicroPython 的应用中，音频通话的清晰度和用户体验是影响产品成败的关键
MicroPython是澳大利亚程序员和物理学家Damien George在2013年一次成功的众筹活动后最初创建的。MicroPython 和 CPython 在 Python 3 语法上保持高度的一致性，常用的标准语法命令都已经支持。Damien P. George熟悉Python的朋友都知道，Python语言有多种实现。如cPython、Jython、PyPy等。可以说MicroPython
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2024-04-07 09:33:13
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microPython，是跑在MCU（微控制器）上的Python，通过内置的解释器执行py文件或者py命令，就可以让微控制器运行接让创客摆脱了底层。
原创
2024-01-05 09:31:56
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# 提高 CDH Hive 查询效率的指南
在大数据处理和分析中，Hive 是一个非常流行的工具，但有时我们会遇到查询效率低下的问题。本文将教你如何分析与优化 Hive 查询的效率。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|--------|-----------------------------------
Redis基本数据结构总结
前言
Redis的特点在于其读写速度特别快，因为是存储在内存中的，其非常适合于处理大数据量的情况；还有一个是其不同于其他的关系型数据库，Redis是非关系型数据库，也就是我们常说的NoSQL，其并不需要一开始去创建好表结构，可以存储自定义的数据；还有Redis是分布式的，其可以主从分离，主从复制，比如说我们不可能只用一台Redis服务器来处理
本文来自11月举办的 Data + AI Summit 2020 （原 Spark+AI Summit），主题为《Materialized Column- An Efficient Way to Optimize Queries on Nested Columns》的分享，作者为字节跳动的郭俊。在数据仓库领域，使用复杂类型（如map）中的一列或多列，或者将许多子字段放入其中的场景是非常常见的。这些
原创
2021-04-05 12:32:22
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要看cpu的性能好坏主要看什么2.8GHz 2M二级缓存 45纳米肯定要比2.7GHz 3M二级、三级缓存 65纳米的好。CPU主要参数为：1、CPU制造工艺CPU制造工艺主要有180nm、130nm、90nm、65nm、45nm、22nm，密度愈高的IC电路设计，意味着在同样大小面积的IC中，可以拥有密度更高、功能更复杂的电路设计。2、CPU主频通常，主频越高，CPU处理数据的速度就越
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2023-12-27 21:23:57
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日志级别和结构 http://www.cnblogs.com/fortoday/archive/2011/03/30/2000348.html ArcGIS Server日志文件分为几个记录级别： 无 - 不记录任何内容。 错误 - 严重问题，需要立即引起注意。 常... Read More
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2014-03-24 17:01:00
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物化列：字节为解决Spark嵌套列查询性能低下的优化过往记忆大数据过往记忆大数据本文来自11月举办的Data+AISummit2020（原Spark+AISummit），主题为《MaterializedColumn-AnEfficientWaytoOptimizeQueriesonNestedColumns》的分享，作者为字节跳动的郭俊。在数据仓库领域，使用复杂类型（如map）中的一列或多列，或者
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2021-03-31 10:48:17
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