引导语:我曾有一种感觉,不管何种调优方式,索引是最根本的方法,是一切优化手法的内功,所以一下我们 将讨论一些和索引相关的调优方式.索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显. 那该对哪些字段建立索引呢? 一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上.尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引.对于一个EN…

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

JVM调优总结:调优方法 2012-01-10 14:35 和你在一起 和你在一起的博客 字号:T | T 下面文章将讲解JVM的调优工具以及如何去调优等等问题,还有一些异常问题的处理.详细请看下文. AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole:jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用.对垃圾回收算法有很详细的跟踪.详细说明参考这里 JProfiler:商业软…

Spark性能调优之Shuffle调优    • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输,netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存(netty是零拷贝),所以使用了堆外内存.    • shuffle过程中常出现的问题 常见问题一:reduce oom?     问题原因:        reduce task 去map端获取数据,reduce一边拉取数据一边聚合,reduce端有一块聚合内存(executor memory * 0.2),也就是这块内存不够     解决…

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…

总结一下spark的调优方案--性能调优: 一.调节并行度 1.性能上的调优主要注重一下几点: Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2.如何分配资源 在生产环境中,提交spark作业的时候,使用的是spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数. ./bin/spark-submit \ --class com.spark.sparkTest.WordCount \ --num-execut…

Spark调优主要分为开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优几个部分.开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础:数据倾斜调优,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案:shuffle调优,面向的是对Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学,主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优. 本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发调优以及资源调优. 一 开发调优 调优概…

Twitter 工程师谈 JVM 调优 2016年03月24日 10:22:30 wenniuwuren https://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50969363   一. 调优需要关注的几个方面内存调优CPU 使用调优锁竞争调优I/O 调优 二. Twitter 最大的敌人:延迟导致延迟的几个原因?最大影响因素是 GC其他的有:锁和线程调度.I/O.算法数据结构选取不当效率低 三. 内存性能调优 (1)内存占用调优         O…

Spark调优 | Spark Streaming 调优 1.数据序列化 2.广播大变量 3.数据处理和接收时的并行度 4.设置合理的批处理间隔 5.内存优化 5.1 内存管理 5.2优化策略 5.3垃圾回收(GC)优化 5.5Spark Streaming 内存优化 6.实例项目调优 6.1合理的批处理时间(batchDuration) 6.2合理的 Kafka 拉取量(maxRatePerPartition 参数设置) 6.3缓存反复使用的 Dstream(RDD) 6.4其他一些优化策略…

jvm调优思路及调优案例 ​ 我们说jvm调优,其实就是不断测试调整jvm的运行参数,尽可能让对象都在新生代(Eden)里分配和回收,尽量别让太多对象频繁进入老年代,避免频繁对老年代进行垃圾回收,同时给系统充足的内存大小,避免新生代频繁的进行垃圾回收.从而减少STW(stop the world)的时间. 调优思路 项目运行内存分析 ​ 我们运行应用程序时,一般会设置一些jvm参数,比如堆内存大小,年轻代大小,Eden和Survivor的比例,老年代大小,大对象的阈值,大龄对象进入老年代的阈值等…

Spark性能调优之JVM调优 通过一张图让你明白以下四个问题                1.JVM GC机制,堆内存的组成                2.Spark的调优为什么会和JVM的调优会有关联?--因为Scala也是基于JVM运行的语言                3.Spark中OOM产生的原因                4.如何在JVM这个层面上来对Spark进行调优                   补充:                Spark程序运行时--J…

LAMP 系统性能调优之内核调优措施 2011-03-18 11:21 Sean A. Walberg 网络转载 字号:T | T 在对系统的 Apache.PHP 和 MySQL 组件进行调优之前,应该花一些时间确保底层 Linux 组件的运行正常.这点是非常重要的! AD:2014WOT全球软件技术峰会北京站 课程视频发布 LAMP LAMP的一些快速的内核调优措施 大多数 Linux 发布版都定义了适当的缓冲区和其他 Transmission Control Protocol(TCP)参数…

Java基础-JVM调优策略简介 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.JVM结构分析 1>.JVM结构图 2>.JVM运行时数据区功能说明 JVM管理的内存段可分为两大类:线程共享内存和线程私有内存. 2.1:线程共享内存 方法区:存储jvm加载class,常量,静态变量,即时编译器编译后的代码等. java堆:存储Java的所有对象实例,数组等: 2.2:线程私有内存 程序计数寄存器:每个线程有自己的计数存寄器,存储当前线程执行字节码的地址: jvm栈:jv…

  1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方法是:nested loops join.merge join和hash join.这三种方法,没有哪一种是永远最好的,但是都有其最适合的上下文…

1.Abstract     做这个是受朋友之邀,用在控制电机转动的方面.他刚好在一家好的单位实习,手头工作比较多,无暇分身,所以找我帮忙做个模型.要求很明晰,PWM的频率在0~1KHz范围内,占空比0~99%范围内,二者均可调.抄下指标以后,回到实验室,细细分析以后,决定用MCU来实现一下,毕竟只分析,无实际结果也不是一个好的交代. 2.Content   2.1 理论分析     归根结底来说,是一个时序逻辑,即PWM输出波形是随着时间的推移而变化.用时序图的方式解释更明晰些. FIG2.1…

原文地址:http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2011/12/26/2301597.html   SQL Server中数据库文件的存放方式,文件和文件组      写在前面:上次我关于索引的文章有几个园友发站内信问我如何将索引和表存储在不同的硬盘上.我觉的需要专门写一篇文章来讲述一下文件和文件组应该更容易理解. 简介     在SQL SERVER中,数据库在硬盘上的存储方式和普通文件在Windows中的存储方式没有什么不同,仅仅是几个文件而已.SQ…

SQL[连载1]简介 SQL 教程 SQL 是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言. 在本教程中,您将学到如何使用 SQL 访问和处理数据系统中的数据,这类数据库包括:MySQL.SQL Server.Access.Oracle.Sybase.DB2 等等. 每一章实例 每章节都提供了简单的 SQL 简单实例. 实例 SELECT * FROM Websites; 本教程的 SQL 在 MySQL 中测试通过. 本教程使用到的 Websites 表 SQL 文件:websites.sql. 本…

一.SQL Profiler工具简介 SQL Profiler是一个图形界面和一组系统存储过程,其作用如下: 图形化监视SQL Server查询: 在后台收集查询信息: 分析性能: 诊断像死锁之类的问题: 调试T-SQL语句: 模拟重放SQL Server活动: 也可以使用SQL Profiler捕捉在SQL Server实例上执行的活动.这样的活动被称为Profiler跟踪. 1.Profiler跟踪 从开始=>所有程序=>Microsoft SQL Server 2008=>性能工具…

原文:第三篇--第二部分--第一文 SQL Server镜像简介 原文出处:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/26951563 镜像是什么?说白了就是个镜子(没用过镜子?没镜子你总要小便吧?开个玩笑.. ),这里镜子的含义主要有两个:1.一模一样,下面会详细介绍,包括库名.数据文件和日志文件的存放路径都要一样.2.看得到,却"用不了",镜像库在没有做任何处理时是不可访问的.下面进入专业一点的解释: 数据库镜像(SQL Se…

SQL Server 执行计划中的扫描方式举例说明 原文地址:http://www.cnblogs.com/zihunqingxin/p/3201155.html 1.执行计划使用方式 选中需要执行的语句,点击Ctrl+L执行 2.示例student表,id,name,addressid上建立聚集索引Name建索引address无索引 3.区别1. [Table Scan]:遍历整个表,查找所有匹配的记录行.这个操作将会一行一行的检查,当然,效率也是最差的.以无索引字段为条件,按存放顺序一个个查…

SQL Server复制的阶梯:第1级 -  SQL Server复制简介 作者:Sebastian Meine,2012年12月26日 翻译:赖慧芳 译文: 该系列 本文是Stairway系列的一部分:SQL Server复制的阶梯 SQL Replication可以解决运行数据库驱动的应用程序中的许多问题. 发布/订阅者模型不是很容易理解,脚本和监视复制系统的复杂性需要一些思考. 最后,这是一系列文章,它们负责制作所有类型的SQL Server Replication的无术语方法. 第1级:…

原文地址:http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/4995.sql-server-columnstore-performance-tuning.aspx SQL Server 的列存储索引是SQL Server 2012 release版本新增的内容,用于提高数据仓库的查询性能,本篇文章阐述列存储的性能调优. 列存储索引性能的基本原则 在相同的硬盘和数据量时,列存储能够明显提高部分查询的速度.致使列存储查询效率高的因素…

不多说,直接上干货! 性能调优 Caching Data In Memory Spark SQL可以通过调用sqlContext.cacheTable("tableName") 或者dataFrame.cache(),将表用一种柱状格式( an in­memory columnar format)缓存至内存中.然后Spark SQL在执行查询任务时,只需扫描必需的列,从而以减少扫描数据量.提高性能. 通过缓存数据,Spark SQL还可以自动调节压缩,从而达到最小化内存使用率和降低GC…

广播大变量,重复用到的变量 原因见 https://www.jianshu.com/p/2c297b23ebda…

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常…

hive 调优(一)coding调优 本人认为hive是很好的工具,目前支持mr,tez,spark执行引擎,有些大公司原来封装的sparksql,开发py脚本,但是目前hive支持spark引擎(不是很稳定,建议Tez先),所以离线还是用hive比较好. 先将工作中总结,以及学习其他人的hive优化总结如下: 一. 表连接优化 这是比较常见的问题 1.  将大表放后头 Hive假定查询中最后的一个表是大表.它会将其它表缓存起来,然后扫描最后那个表. 因此通常需要将小表放前面,或者标记哪张表是大…

RDD算子调优 不废话,直接进入正题! 1. RDD复用 在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示: 对上图中的RDD计算架构进行修改,得到如下图所示的优化结果: 2. 尽早filter 获取到初始RDD后,应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据,进而减少对内存的占用,从而提升Spark作业的运行效率. 本文首发于公众号:五分钟学大数据,欢迎围观 3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行都会…

一.myisam的IO调优1.myisam通常在每次写入后把索引的改变刷写到磁盘上.所以批处理通常会更快点.做到这点,可以通过LOCK TABLES,他可以把写入控制到对表解锁.还可以用delay_key_write变量来延迟索引的写入,如果使用他,只有在表关闭的时候写入键缓存.它有以下选项:OFF 每次索引改变后,写入磁盘ON  延迟键开启,但只针对使用DELAY_KEY_WRITE选项创建的表有效ALL 所有myisam表都是用延迟键写入延迟键开启,通常不能带来性能上的飞跃,在数据量小,读取…

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 一.概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常…