项目实战 影拓邦电影同步中,使用Lists.partition按500条长度进行切分,来实现es的同步. 切分的List为 使用介绍及示例 将list集合按指定长度进行切分,返回新的List<List<??>>集合,如下的: List<List<Integer>> lists=Lists.partition(numList,切分数); 添加依赖 https://mvnrepository.com/search?q=guava仓库中搜索guava获取依赖 添加

将list集合按"指定长度"进行切分,返回新的List<List<类型>>集合,如下的:  方法1:List<List<Integer>> lists=Lists.partition(numList,3);   方法2:List<List<Integer>> partition =ListUtils.partition(numList, 3); 1 package com.bessky.pss.wzw; 2 3 i

Java 代码精简 利用语法 利用三元表达式 普通 String title; if (isMember(phone)) { title = "会员"; } else { title = "游客"; } 精简 String title = isMember(phone) ? "会员" : "游客"; 注意:对于包装类型的算术计算,需要注意避免拆包时的空指针问题. 利用 for-each 语句 从 Java 5 起,提供了 fo

mapper.xml <!-- 批量新增 --> <insert id="saveBatch" parameterType="java.util.List"> insert into t_gceb_login_log( id , user_id , user_name , mip , jsession_id_4a , create_by , create_by_name , update_by , update_by_name , creat

public static void main(String[] args) { List<String> list=new ArrayList<>(); list.add("a");list.add("a");list.add("a");list.add("a");list.add("a");list.add("a");list.add("a"

排序 依据自定义对象的某个属性进行排序. List<Student> students = Arrays.asList(student1, student2, student3); students.sort(Comparator.comparing(Student::getScore).reversed()); students.sort(Collections.reverseOrder(Comparator.comparing(Student::getScore))); List<S

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// public static void main(String[] args) {// List<Map<String, String>> list2 = new ArrayList<Map<String,String>>();// List<Map<String, String>> list3 = new ArrayList<Map<String,String>>();// Map<String,

Bag Bag继承自Collection接口,定义了一个集合,该集合会记录对象在集合中出现的次数. 假设你有一个包,包含{a, a, b, c}.调用getCount(a)方法将返回2,调用uniqueset()方法将返回{a, b, c}的set集合. public interface Bag<E> extends Collection<E> {} 顾名思义,它是包的意思,所以也是拿来装数据的. HashBag HashBag使用HashMap作为数据存储,是一个标准的Bag实现

前些天在实现 MyBatis 批量插入时遇到了一个问题,当批量插入的数据量比较大时,会导致程序执行报错,如下图所示: 原因是 MySQL 只能执行一定长度的 SQL 语句,但当插入的数据量较多时,会生成一条很长的 SQL,这样程序在执行时就会报错. ​ 要解决这个问题,有两种方法:第一,设置 MySQL 可以执行 SQL 的最大长度:第二,将一个大 List 分成 N 个小 List 进行.由于无法准确的界定程序中最大的 SQL 长度,所以最优的解决方案还是第二种,于是就有了今天的这篇文章. ​

2014-08-22 Created By BaoXinjian

在关系型 DB中,分区表经常使用DateKey(int 数据类型)作为Partition Column,每个月的数据填充到同一个Partition中,由于在Fore-End呈现的报表大多数是基于Month的查询,按照Month分区的设计能够提高查询性能,但是,如果,前任DBA没有创建Schedule来维护Partition Function,不能增加新的Partition,所有新增加的数据都会插入到最后一个Partition中,导致最后一个Partition填充的数据量十分大,降低了分区表的查询

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

如果你觉得我的有些话有点唐突,你不理解可以想看看前一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>. 这几天闲着没事就写了一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>的随笔,由于当时有点脑残把希尔排序写错了,导致其性能很多情况下都查过了快速排序.当时我就怀疑我的算法的正确性了,由于当时的激动没来得及检查,我直呼不可思议,以至于让快速排序任希尔排序做了老爷O(∩_∩)O哈哈~,这晚辈太不敬了.感谢博友“堕落的

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/12/31/KafkaColumn5_kafka_benchmark 摘要 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告. 性能测试及集群监控工具 Kafka提供了非常多有用的工具,如Kafka设计解析(三)- Kafka High Avail

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

压缩: 1.压缩的对象 1.表   2.索引(非聚集索引手工做)   3.备份(手工做) 2.对性能影响 1.提高IO性能     2.降低CPU性能 行压缩: 1.对null值不占用空间 2.对Numeric值不占用空间 页压缩: 1.行压缩 2.前缀压缩 3.字典压缩 实例: 准备表数据: select * from SalesOrderDetail select * into ComOrderDetail from SalesOrderDetail sp_spaceused 'ComOrd

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 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 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1.测试环境 该benchmark用到了六台机器,机器配置如下 l  IntelXeon 2.5 GHz processor with six cores l  Six7200 RPM SATA drives l  32GB ofRAM l  1GbEthernet 这6台机器其中3台用来搭建Kafka broker集群,另外3台用来安装Zookeeper及生成测试数据.6个drive都直接以非RAID方式挂载.实际上

https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/hh831487.aspx Windows Server 2012 内置新增功能,称为 SMB 直通,用来支持使用具有远程直接内存存取 (RDMA) 功能的网络适配器.使用 RDMA 的网络适配器能够全速运行, 延迟时间非常低,CPU 使用量非常少. 对于 Hyper-V 或 Microsoft SQL Server 等工作负载,这让远程文件服务器如同本地存储一样.SMB 直通包括: 提高吞吐量:利用高速网络