文章转载自:https://www.kuboard.cn/learning/k8s-advanced/schedule/tuning.html kube-scheduler 是 Kubernetes 中的默认调度器.负责为 Pod 在集群中选择合适的节点. 集群中能够满足某一个 Pod 的资源需求的节点,我们称其为 可选节点(feasible node).调度器在执行调度时,执行的步骤如下: 1.找出该 Pod 的所有 可选节点 2.按照某种方式对每一个 可选节点 评分 3.选择评分最高的 可选…

运行计划中的三种 Join 策略 SQL Server 存在三种 Join 策略:Hash Join,Merge Join,Nested Loop Join. Hash Join:用来处理没有排过序/没有索引的数据,它在内存中把 Join 两边数据(的关联key)分别建立一个哈希表.比如有下面的查询语句,关联的两张表没有建立索引,运行计划将显示为Hash Join. SELECT sh.* FROM SalesOrdHeaderDemo AS sh JOIN SalesOrdDetailDemo…

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       …

资源调优 (1). 在部署 spark 集群中指定资源分配的默认参数 在 spark 安装包的 conf 下的 spark-env.sh SPARK_WORKER_CORES SPARK_WORKER_MEMORY SPARK_WORKER_INSTANCES 每台机器启动 worker 数 (2). 在提交 Application 的时候给当前的 Application 分配更多的资源 提交命令选项: (在提交 Application 的时候使用选项) --executor-cores --e…

注意:本文是我们的 PHP 性能分析系列的第三篇,点此阅读 PHP 性能分析第一篇: XHProf & XHGui 介绍 ,或  PHP 性能分析第二篇: 深入研究 XHGui. 在本系列的 第一篇 中,我们介绍了 XHProf .而在 第二篇 中,我们深入研究了 XHGui UI, 现在最后一篇,让我们把 XHProf /XHGui 的知识用到工作中! 性能调优 不用运行的代码才是绝好的代码.其他只是好的代码.所以,性能调优时,最好的选择是首先确保运行尽可能少的代码. OpCode 缓存 首先…

1.课程环境 本课程涉及的技术产品及相关版本: 技术 版本 Linux CentOS 6.5 Java 1.7 Hadoop2.0 2.6.0 Hadoop1.0 1.2.1 Zookeeper 3.4.6 CDH Hadoop 5.3.0 Vmware 10 Hive 0.13.1 HBase 0.98.6 Impala 2.1.0 Oozie 4.0.0 Hue 3.7.0 2.内容简介 本教程针对有一定Hadoop基础的学员,深入讲解如下方面的内容: 1.Hadoop2.0高阶运维,包括H…

Sparkstreaming-性能调优 Spark Master at spark://node-01:7077 sparkstreaming 线程 数量_百度搜索 streaming中partition里用线程池异步优化 - 曾晓森的博客 - CSDN博客 第116课: Spark Streaming性能优化:如何在毫秒内处理处理大吞吐量的和数据波动比较大 的程序 - CSDN博客 Spark(十二)--性能调优篇 - 蒋源德 - 博客园 转:spark通过合理设置spark.default.…

本文翻译之cloudera的博客,本系列有两篇,第二篇看心情了 概论 当我们理解了transformation,action和rdd后,我们就可以写一些基础的spark的应用了,但是如果需要对应用进行调优就需要了解spark的底层执行模型,理解job,stage,task等概念.   本文你将会了解spark程序是怎么在机器上执行的,同时也学到一些实用的建议关于什么样的执行模型可以提高程序效率 Spark如何执行应用 一个spark程序包括一个driver进程和多个分散在集群节点上的execut…

调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各…

本文是我12年在学习<深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践>时,做的一个 JVM 简单调优实战笔记,版本都有些过时,不过调优思路和过程还是可以分享给大家参考的. 环境基础配置 硬件: Dell E5410, Intel i3 CPU M 370, 2GB内存 系统: 32位 Windows XP 虚拟机: Java HotSpot(TM) Client VM (build 17.1-b03, mixed mode, sharing) Eclipse版本: Release 4.2.0…