What steps do you take to determine the bottleneck of a slow running ETL process? 如果ETL进程运行较慢,需要分哪几步去找到ETL系统的瓶颈问题. 答:ETL系统遇到性能问题,运行很慢是一件较常见的事情,这时要做的是逐步找到系统的瓶颈在哪里. 首先要确定是由CPU.内存.I/O和网络等产生的瓶颈,还是由ETL处理过程产生的瓶颈. 如果环境没有瓶颈,那么需要分析ETL的代码.这时,我们可以采用排除的方法,需要隔离不同

背景介绍: 目前项目在美国东西部以及欧洲都有服务器节点,跨互联网的数据传输速度很不稳定,之前我们主要是通过SCP以及Rsync等方式进行数据传输的. 无意间发现了BBCP这个软件之后,经过测试,效果非常好,速度提升效果很明显,并且传输速度一直比较稳定,同时支持日志以及失败后重试等参数,非常不错. 参考资料: http://www.slac.stanford.edu/~abh/bbcp/ http://pcbunn.cithep.caltech.edu/bbcp/using_bbcp.htm ht

GPRS 锁定 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 . GPRS(General Packet Radio Service)是通用分组无线服务技术的简称,它是GSM移动电话用户可用的一种移动数据业务,属于第二代移动通信中的数据传输技术.GPRS可说是GSM的延续.GPRS和以往连续在频道传输的方式不同,是以封包(Packet)式来传输,因此使用者所负担的费用是以其传输资料单位计算,并非使用其整个频道,理论上较为便宜.GPRS的传输速率可提升至56甚至114Kbps.[1] 

请求从发出到接收完成一共经历了DNS Lookup.Connecting.Blocking.Sending.Waiting和Receiving六个阶段,时间共计38ms.请求完成之后是DOM加载和页面加载.下面简单解释下这六个阶段: 1) DNS Lookup,DNS解析时间.如果页面存在多个请求主机,频繁DNS解析将消耗更多的时间. 2) Connecting,建立一个TCP连接所需要的时间,不同的浏览器使用不同的端口下载资源,因此更多的端口等于更多的并行性,并且更多的TCP连接时间开销. 3

转载:http://www.iplaysoft.com/wifi-slow-solution.html 作者:X-Force 转载原因:该文分类提出了多种解决方案,并详述其原因.简洁清晰,可作为参考方案. 文章内容: 放假呆在家里本来最爽的就是惬意地上上网了,但很多朋友却遇到了手机.笔记本通过 WIFI 无线上网极其缓慢,基本卡得打不开任何网站,然而通过网线上网的台式机却速度正常. 什么事情忍忍也就过去了,唯独上网慢不能忍对吧?网友 Stering 在求助信上说:“本来想愉快地蹲个厕所看看新闻,

一 : LED灯搭建局域网:数据传输可达每秒3Gb 我们之前介绍了利用可见光通讯技术,通过LED灯光实现精准室内定位的例子.实际上,这种灯泡和技术的用途不止于此,比如,它还能进行无线网络传输. 最近,德国Fraunhofer Henrich Hertz Institute(以下简称HHI)宣布在实验室环境中,使用普通的LED灯泡,成功实现了3Gbps的数据传输速度,在现实生活场景(比如展会中),这个系统也能够达到500Mbps的速度. 可见光通讯(visible light communicat

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如

转自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html,感谢原作者的贡献 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问

本文转载自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 美团技术点评团队) Spark性能优化指南——高级篇 李雪蕤 ·2016-05-12 14:47 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spa

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R

一.spark的提交模式 --master(standalone\YRAN\mesos) standalone:-client -cluster  如果我们用client模式去提交程序,我们在哪个地方提交的代码,哪个地方就启动driver:如果我们用的是cluster模式去提交,spark会在集群随机挑一台作为driver ./bin/spark-shell --master spark://master:7077      --deploy-mode client   这样打印出的日志信息比较

经过多年信息化建设,我们已经进入一个神奇的“大数据”时代,无论是在通讯社交过程中使用的微信.QQ.电话.短信,还是吃喝玩乐时的用到的团购.电商.移动支付,都不断产生海量信息数据,数据和我们的工作生活密不可分.须臾难离. >>>> 什么是大数据 什么是大数据,多大算大,100G算大么?如果是用来存储1080P的高清电影,也就是几部影片的容量.但是如果100G都是文本数据,比如云智慧透视宝后端kafka里的数据,抽取一条mobileTopic的数据如下:[107,55053230546

Hadoop提供了一个中央化的存储系统,其有利于进行集中式的数据分析与数据共享. Hadoop对存储格式没有要求.可以存储用户访问日志.产品信息以及网页数据等数据. 常见的两种数据来源.一种是分散的数据源:机器产生的数据.用户访问日志以及用户购买日志.另一种是传统系统中的数据:传统关系型数据库(MySQL.Oracle).磁盘阵列以及磁带. Flume由三部分构成.Master负责负责通信及配置管理,是集群的控制器.Collector用于对数据进行聚合.往往会产生一个更大的数据流.然后加载到HD

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如

1 Spark开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 因此在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey.join.distinct.repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子.这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销. 原则五:使用map-side预聚合的s

作者:一博科技 DDR SDRAM全称为Double Data Rate SDRAM,中文名为"双倍数据率SDRAM".DDR是在原有的SDRAM的基础上改进而来,严格的说DDR应该叫DDR SDRAM,人们习惯称为DDR.说到这里,很多人可能会问SDRAM.DRAM.SRAM或者RAM.ROM到底是什么鬼,怎么区别的?小编还是来简单普及下关于存储的基础知识吧.ROM和RAM指的都是半导体存储器,ROM是只读存储器(Read-Only Memory)的简称,是一种只能读出事先所存数据的

标签(空格分隔):Linux实战教学笔记-陈思齐 第1章 互联网企业常见服务器介绍 1.1 互联网公司服务器品牌 - DELL(大多数公司,常用) - HP - IBM(百度在用) 浪潮 联想 航天联志 常见服务器品牌 1.1.1 Dell服务器品牌 Dell服务器官网链接,点击即可 有疑问问销售 DELL R720 加上盖子 DELL R620 1.1.2 IBM品牌 1U 3550/m3 3550/m5 2U 3650 4U 3850 8U 3950 仅作了解,质量好,但价格贵,互联网公司不

1146: [CTSC2008]网络管理Network Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 3522  Solved: 1041[Submit][Status][Discuss] Description M公司是一个非常庞大的跨国公司,在许多国家都设有它的下属分支机构或部门.为了让分布在世界各地的N个 部门之间协同工作,公司搭建了一个连接整个公司的通信网络.该网络的结构由N个路由器和N-1条高速光缆组成. 每个部门都有一个专属的路由器,