1.hive抓取策略     hive.fetch.task.conversion = more/none     more不走mr,none走mr   2.explain 显示执行计划   3.设置本地运行模式     set hive.exec.mode.local.auto = true     hive.exec.mode.local.inputbytes.max 默认128M,表示加载文件的最大值,若大于该配置仍会以集群方式运行   4.并行计算     Set hive.exec.p…

在 Android开发中,性能优化策略十分重要本文主要讲解性能优化中的布局优化,希望你们会喜欢.目录 示意图 1. 影响的性能 布局性能的好坏 主要影响 :Android应用中的页面显示速度 2. 如何影响性能 布局影响Android性能的实质:页面的测量 & 绘制时间 1个页面通过递归 完成测量 & 绘制过程 = measure.layout 过程3. 优化思路 优化方向:布局性能.布局层级.布局复用性 和 测量 & 绘制时间具体如下示意图 针对 页面布局的性能.层级.测量绘制时…

1.表的设计 Pre-creating Regions(预分区) 默认情况下,在创建Hbase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的Hbase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入Hbase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. rowkey:Hbase中rowkey用来检索表中的记录,支持一下三种方式 通过单个rowkey访问:即…

我们先来看看在Sun OpenMQ系统中 一个持久.可靠的方式传送消息的步骤是怎么样的,如图所示: 查看大图请点击这里 在传送过程中,系统处理JMS消息分为以下两类:   ■ 有效负荷消息,由生成方发送给使用方的消息.   ■ 控制消息,代理与客户端运行时环境之间传送的私有消息,用于确保有效负荷消息成功传送和控制跨连接的消息流. 详细流程如下: 消息生成     1. 客户端运行时环境通过连接将消息从消息生成方传送到代理. 消息处理和路由     2. 代理从连接中读取消息并将此消息放入相应的目…

[本文转自:http://www.javabloger.com/article/sun-openmq-jms-large-scale-systems.html] 我们先来看看在Sun OpenMQ系统中 一个持久.可靠的方式传送消息的步骤是怎么样的,如图所示: 查看大图请点击这里 在传送过程中,系统处理JMS消息分为以下两类:  ■ 有效负荷消息,由生成方发送给使用方的消息.  ■ 控制消息,代理与客户端运行时环境之间传送的私有消息,用于确保有效负荷消息成功传送和控制跨连接的消息流.详细流程如下…

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[SQL系列]深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR…

一.Hive 执行过程实例分析 1.join 对于 join 操作:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 执行的最后结果条数: page_view 表中的 userid 数目 * user 表中的 userid 数目 实现过程:Map: (1)以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合(2)以 JOIN 之后所关心的列作为 Valu…

一 整体架构优化 现在hive的整体框架如下,计算引擎不仅仅支持Map/Reduce,并且还支持Tez.Spark等.根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统. 整体架构优化点: 1 根据不同业务需求进行日期分区,并执行类型动态分区. 相关参数设置: 0.14中默认hive.exec.dynamic.partition=ture 2 为了减少磁盘存储空间以及I/O次数,对数据进行压缩 相关参数设置: job输出文件按照BLOCK以Gzip方式进行压缩. mapreduce.outpu…

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段…

前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身,而在于数据库.我们都知道,PHP开发中,数据的增删改查是核心.为了提升PHP的运行效率,程序员不光需要写出逻辑清晰,效率很高的代码,还要能对query语句进行优化.虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力,但在一些数据库类扩展像memcache.mongodb.redis这样的数据存储服务器的帮助下,PHP也能达到更快的存取速度,所以了解学习这些扩展也是非常必要,这一篇先说一下MySQL常见的优化策略. 几条MySQL小技巧 1.S…

            本文是.Net中的并行编程第六篇,今天就介绍一些我在实际项目中的一些常用优化策略.      一.避免线程之间共享数据 避免线程之间共享数据主要是因为锁的问题,无论什么粒度的锁,最好的线程之间同步方式就是不加锁,这个地方主要措施就是找出数据之间的哪个地方需要共享数据和不需要共享数据的地方,再设计上避免多线程之间共享数据. 在以前做过的某项目,开始时设计的方案: 开始设计时所有的数据都放入到了公共队列,然后队列通知多个线程去处理数据,队列采用互斥锁保证线程同步,造成的结果就…

一.模式解析 策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换.策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化. 策略模式的关键点为: 1.多种算法存在 2.算法继承同样的接口,执行同样的行为,为可以替代的 3.算法调用者唯一,算法调用者可以灵活改变自己需要调用的算法,从而实现计算. 二.模式代码 算法接口: /** * 算法统一接口,所有算法继承此接口 * @author zjl * @time 2016-1-24 * */ public interface IStra…

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数…

前几篇文章介绍了mysql的底层数据结构和mysql优化的神器explain.后台有些朋友说小强只介绍概念,平时使用还是一脸懵,强烈要求小强来一篇实战sql优化,经过周末两天的整理和总结,sql优化实战新鲜出炉, 大家平时学习和工作中,遇到的90% 的sql优化都会介绍到,介意篇幅过长,分成3篇文章哈. CREATE TABLE `employees` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFA…

MySQL中的SQL的常见优化策略 MySQL中的索引优化 MySQL中的索引简介 1 避免全表扫描对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2 避免判断null值应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select i…

在我们的工作中,数据是很多的,这是我常见问题遇到的问题做了简短总结. 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中…

Mapreduce自身的特点: 1.IO和网络负载大:优化策略:减少IO和网络负载. 2.内存负载不大.优化策略:增大内存使用率: 3.CPU负载不大.优化策略:增大CPU使用率: (hive的优化应当根据mapreduce的作业特点和自己的作业实际需求进行优化) 优化1.合并输入 淘宝一个大型项目,上万Hive作业进行合并输入. A.单个作业 B.多个作业 作业间的血缘关系:作业间相同的查询,相同的源表. 优化2.源表归纳,常用复杂或低效统计统一给出,以避免上层作业过多计算 如低性能的UDF.…

一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个m…

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个ma…

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数…

hive优化目标 在有限的资源下,运行效率高. 常见问题 数据倾斜.Map数设置.Reduce数设置等 hive运行 查看运行计划 explain [extended] hql 例子 explain select no,count(*) from testudf group by no; explain extended select no,count(*) from testudf group by no; 运行阶段 STAGE DEPENDENC1ES: Stage-1 is a root…

阅读目录 代码 数据库 缓存 异步 NoSQL JVM调优 多线程与分布式 度量系统(监控.报警.服务依赖管理) 案例一:商家与控制区关系的刷新job 案例二:POI缓存设计与实现 案例三:业务运营后台相关页面的性能优化 add by zhj: 我个人感觉性能优化分析影响性能的因素有哪些,然后按影响力的大小进行排序,然后进行排序. 然后进一步分析每个因素为何会影响性能,把这些因素再找出来,再按影响力大小进行排序.基本上,经过 这两层的分析,基本就够用了.对这些因素思考解决办法. 1. 数据库层…

java gc的工作原理.如何优化GC的性能.如何和GC进行有效的交互 一个优秀的Java 程序员必须了解GC 的工作原理.如何优化GC的性能.如何和GC进行有效的交互,因为有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统.实时系统等.只有全面提升内存的管理效 率,才能提高整个应用程序的性能. 本篇文章首先简单介绍GC的工作原理,然后再对GC的几个关键问题进行深入探讨,最后提出一些Java程序设计建议,从GC角度提高Java程序的性能. GC的基本原理     Java 的内存管理实际上就是对象的管…

查询优化是传统数据库中最为重要的一环,这项技术在传统数据库中已经很成熟.除了查询优化, Spark SQL 在存储上也进行了优化,从以下几点查看 Spark SQL 的一些优化策略. (1)内存列式存储与内存缓存表       Spark SQL 可以通过 cacheTable 将数据存储转换为列式存储,同时将数据加载到内存进行缓存. cacheTable 相当于在分布式集群的内存物化视图,将数据进行缓存,这样迭代的或者交互式的查询不用再从 HDFS 读数据,直接从内存读取数据大大减少了 I/O…

原文:http://www.upwqy.com/details/186.html 1 首先了解seo是什么 SEO是英文Search Engine Optimization的缩写,中文译为"搜索引擎优化".简单地说,SEO是指从自然搜索结果获得网站流量的技术和过程. 2 seo有什么用 SEO是指从自然搜索结果获得网站流量的技术和过程,是在了解搜索引擎自然排名机制的基础上, 对网站进行内部及外部的调整优化, 改进网站在搜索引擎中的关键词自然排名, 获得更多流量, 从而达成网站销售及品牌…

1. Oracle12c热度图和自动数据优化 信息生命周期管理(ILM)是指在数据生命周期内管理它们的策略.依赖于数据的年龄和对应用的业务相关性,数据能被压缩,能被归档或移到低成本的存储上.简言之,ILM的目标就是完成压缩或分层存储,所以,确保企业数据中心空间的最优利用. Oracle 11g ILM助手已足以执行存储分层和允许DBA来从高成本.高性能存储向低成本存储迁移归档数据.Oracle 12c增加了分层压缩并简化了整体实施,因此,增强了ILM方法. 2. Oracle高级压缩 Oracl…

一.生产者优化策略  默认情况下,ActiveMQ服务端认为生产者端发送的是PERSISTENT Message.所以如果要发送NON_PERSISTENT Message,那么生产者端就要明确指定.发送NON_PERSISTENT Message时,消息发送方默认使用异步方式:即是说消息发送后发送方不会等待NON_PERSISTENT Message在服务端的任何回执.为避免MQ消息堆积但发送方不知道无法采取策略的情况,消息发送者会在发送一定大小的消息后等待服务端进行回执,可以通过代码设置回执…

MIC性能优化主要包括系统级和内核级:系统级优化包括节点之间,CPU与MIC之间的负载均衡优化:MIC内存空间优化:计算与IO并行优化:IO与IO并行优化:数据传递优化:网络性能优化:硬盘性能优化等.内核级优化包括并行度优化:负载均衡优化:进程/线程的同步优化:线程扩展优化:向量化优化:cache优化:数据对齐优化:库函数的选择等. 并行度优化 MIC上的并行化主要涉及并行线程/进程的数目,并行层级,并行粒度等方面. 并行度 MIC卡上包含众多的物理核,同时每个核上可以开启4个线程.例如一块60…

转自冯乐乐的 <Unity Shader 入门精要> 移动平台的特点 为了尽可能一处那些隐藏的表面,减少overdraw(即一个像素被绘制多次),PowerVR芯片(通常用于ios设备和某些Android设备)使用了基于瓦片的延迟渲染(TBDR)架构,把所有的渲染图像装入一个个瓦片中,再由硬件找到可见的片元,而只有这些可见片元才会执行片元着色器.另一些基于瓦片的GPU架构,如Adreno(高通的芯片)和Mali(ARM的芯片)则会适应early-Z 或相似的技术进行一个低精度的深度检测,来剔除…

from:https://dbaplus.cn/news-155-1531-1.html MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图. MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,并非MySQL所独有,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数).所有的跨存储引擎的…