vmstat命令可以动态地查看系统资源的使用情况，如内存/交换分区/CPU的使用情况，通过使用该命令可以判断系统的瓶颈在哪里： [root@mysql ~]# vmstat
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd
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2023-12-07 12:42:08
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# Hive资源使用情况
在大数据领域中，Hive是一个非常受欢迎的数据仓库和分析工具。它能够基于Hadoop存储和处理大规模数据，并提供了类似于SQL的查询语言。然而，使用Hive进行数据处理时，我们需要考虑资源的使用情况，以确保作业的性能和稳定性。本文将介绍Hive资源使用情况的相关知识，并提供一些示例代码进行说明。
## Hive资源管理概述
Hive的资源管理主要涉及到以下几个方面：
原创
2023-08-19 11:41:48
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资源调度器是Hadoop集群中一个比较重要的模块，最初的hadoop资源调度器是基于队列形式的FIFO调度的，这种模式在大规模集群的时候，资源分配并不是很合理，比如一个后提交的任务，但想要它先执行怎么办，而在FIFO模式下，只能等到前面所有的JOB执行完后，才能执行这个作业。所以如何进行资源的合理管理和分配，就成了一个急待解决的需求，由此就产生了后来的二个非常优秀的调度器分别是Yahoo!开源的C
大家好，说到做到，昨天分享了Yarn的资源调度的流程，我也画了一个图来说明，今天分享一下Yarn资源调度的源码分析MR程序什么时候提价给集群呢？也就是什么时候提交给Yarn，让Yarn来调度呢？就是代码里的这一句话：
提交给集群.png
点进入看看Job的这个方法，如下图
waitForCompletion.png
进入到su
top自带的 top 命令类似于平时我们使用的任务管理器，能够列出当前系统中的进程及资源的使用情况。$ man top
top - display Linux tasks使用起来很简单，不加任何参数的情况下已经很实用了。其输出大致是下面这个样子：top命令的输出界面按 q 可退出该界面。Tips: top 的输出每 3 秒刷新一次，如果想将画面定格，Mac 下可使用 control
阅读本文需要一定的python使用基础 文章目录with 语法块上下文管理器什么是上下文管理器协议？总结在python开发中，我们经常会使用到with 语句，比如操作一个文件，为了防止未关闭文件句柄，导致资源泄露，就会使用到 with 语句。 你有木有思考过，with语句背后的实现逻辑？为什么它会帮我们处理一些逻辑？上下文管理器又是什么？本篇文章我们一起了解一下 with 运行原理，以及Pytho
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2023-12-18 10:58:42
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在Linux系统中，查看资源使用情况是非常重要的，可以帮助用户优化系统性能和及时发现问题。红帽（Red Hat）作为一款著名的Linux发行版，提供了许多强大的工具和命令来帮助用户监控和管理系统资源。本文将介绍一些常用的红帽Linux命令，帮助用户查看系统的资源使用情况。
1. top命令
top命令是一个实时监控系统资源使用情况的工具，可以显示系统运行时的进程、CPU使用率、内存使用情况等信
原创
2024-02-29 11:29:46
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1、列出主机以及运行在其之上的nova相关的服务：# nova host-describe mitaka 2、获取运行在主机上所有实例的资源使用总量：# nova host-describe mitakacpu一栏显示了运行在主机上的实例的虚拟CPU总量。memory_mb一栏显示了运行在主机上实例所分配动内存总量(以MB计算)。disk_gb一栏显示了运行在主机上实例的根磁盘和临时磁
原创
2023-05-04 00:04:18
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# 如何在Docker中查看资源使用情况
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Docker中查看资源使用情况。这对于了解容器的性能和优化资源分配非常重要。我将通过以下步骤详细说明整个过程，让你能够轻松掌握。
## 流程概览
下面是在Docker中查看资源使用情况的步骤概览：
```mermaid
gantt
title 查看Docker资源使用情况流程
sectio
原创
2024-05-22 06:37:48
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# MySQL监控资源使用情况
在现代企业的数据库管理中，MySQL 是一种广泛使用的关系数据库管理系统。对于数据库管理员来说，实时监控 MySQL 资源的使用情况至关重要。有助于及时发现性能瓶颈，避免系统崩溃，同时确保数据库的高可用性和可靠性。本文将介绍如何通过 MySQL 提供的工具及其语句来监控资源使用情况，并给出相关的代码示例和流程图展示。
## 1. 监控目标
监控 MySQL 资
# MySQL资源使用情况的实现步骤
在数据库系统中，监控资源使用情况是确保系统性能和稳定性的关键部分。对于一名刚入行的小白来说，学习如何实现MySQL的资源使用情况监控可能会有些困难。本文将一步一步引导你如何实现这一目标，包括必要的步骤、代码示例以及相关概念的解释。
## 流程概述
在开始之前，我们首先需要了解整个实现过程的步骤。下面的表格展示了监控MySQL资源使用情况的主要步骤：
|
**YARN TOP：资源使用情况**
在大数据领域，使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行集群管理和资源调度是非常常见的。YARN是Apache Hadoop的一个子项目，它可以有效地管理集群资源，为各类任务分配合适的资源。对于集群管理员和开发人员来说，了解集群的资源使用情况是非常重要的。YARN TOP是一个非常有用的工具，它可以提供实时的资源使用
原创
2024-01-24 05:24:04
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## MySQL查看资源使用情况
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接到MySQL数据库) --> B(查看当前会话的资源使用情况)
B --> C(查看全局的资源使用情况)
```
### 2. 连接到MySQL数据库
在开始查看MySQL的资源使用情况之前，首先要确保已经连接到MySQL数据库。可以使用以下代码连接到MySQL数
原创
2023-09-07 22:44:44
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# 查看Hadoop资源使用情况教程
## 概述
在Hadoop集群中，查看资源使用情况对于监控和优化集群性能非常重要。本文将向你介绍如何查看Hadoop资源使用情况，包括查看集群整体资源使用情况和查看单个作业的资源使用情况。
### 流程概述
以下是查看Hadoop资源使用情况的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 登录到Hadoop集群主节点 |
原创
2024-06-21 03:19:41
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获取 YARN 资源使用情况是大数据管理中的关键一环，帮助我们了解集群的运作状态和资源利用率，为性能优化和问题排查提供重要依据。本文将逐步阐述如何解决获取 YARN 资源使用情况的问题，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在进行 YARN 资源使用情况的获取之前，我们需要搭建一个适合的环境，确保一切前置依赖都已安装并配置妥当。以下是我在这个过程中所
我们知道，CPU 资源是有限的，任务的处理速度与线程个数并不是线性正相关。相反，过多的线程反而会导致 CPU 频繁切换，处理性能下降。所以，线程池的大小一般都是综合考虑要处理任务的特点和硬件环境，来事先设置的。当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种处理策略又是怎么实现的呢？实际上，这些问题并不复杂，其底层的
1. 前言反反复复捣鼓了很久，终于开始学习Spark的源码了，果不其然，那真的很有趣。这里我打算一本正经的胡说八道来讲一下Spark作业的提交过程。基础mac系统基础环境如下：JDK 1.8IDEA 2019.3源码Spark 2.3.3Scala 2.11.8提交脚本# 事先准备好的Spark任务(源码example LocalPi)基于local模式bash spark-submit --cl
感谢我不生产知识，只是知识的搬运工。写作本小册的时间主要用在了两个方面：搞清楚事情的本质是什么。这个过程就是研究源码、书籍和资料。如何把我已经知道的知识表达出来。这个过程就是我不停的在地上走过来走过去，梳理知识结构，斟酌用词用句，不停的将已经写好的文章推倒重来，只是想给大家一个不错的用户体验。这两个方面用的时间基本上是一半一半吧，在搞清楚事情的本质是什么阶段，除了直接阅读MySQL的源码之外，查看
在这篇博文中，我将分享如何利用Python获取FusionCube HCI的资源使用情况，整个过程涉及协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测和性能优化等多个方面。
### 协议背景
FusionCube HCI作为一种通用的超融合基础架构，致力于提供强大的资源管理和高效的虚拟化解决方案。我先来给大家介绍它的发展历程和协议背景。下图展示了协议发展的时间轴，让我们更好地理解它的发展过程。
作者：贾世闻我们在开发应用后端系统的时候经常要和各种数据库、缓存等资源打交道。这一期，我们聊聊如何访问redis 并将资源池化。在一个应用后端程序访问redis主要要做的工作有两个，单例和池化。在后端应用集成redis，我们主要用到以下几个crate: once_cell、 redis-rs、 r2d2.once_cell 实现单例；redis-rs 是 redis的
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2024-01-17 15:19:23
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