slot 插槽,table中表示该行内容以自定义方式展示 :formatter 方法,用来格式化内容 Function(row, column, cellValue, index) html <template-table ref="multipleTable" :tableData="tableData" :config="tableConfig" :pageConfig="pageConfig" > <t

Apache Kylin™ 是一个开源的.分布式的分析型数据仓库,提供 Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,它能在亚秒内查询巨大的表. Kylin 的核心思想是”预计算“,将数据按照指定的维度和指标,预先计算出所有可能的查询结果,利用空间换时间来加速模式固定的 OLAP 查询. Kylin 的理论基础是 Cube 理论,每一种维度组合称之为 Cuboid,所有 Cuboid 的集合称之为 Cube.如下图,整个立方体称为 1 个 Cub

Qt中的类库有接近一半是从基类QObject上继承下来,信号与反应槽(signals/slot)机制就是用来在QObject类或其子类间通讯的方法.作为一种通用的处理机制,信号与反应槽非常灵活,可以携带任意数量的参数,参数的类型也由用户自定.同时其本身也是类型安全的,任何一个从QObject或其子类继承的用户类都可以使用信号与反应槽.       信号的作用如同Windows系统中的消息.在Qt中,对于发出信号的对象来说,它并不知道是谁接收了这个信号.这样的设计可能在某些地方会有些不便,但却杜绝

使用Java API与HBase集群交互时,需要构建HTable对象,使用该对象提供的方法来进行插入/删除/查询等操作.要创建HTable对象,首先要创建一个带有HBase集群信息的配置对象Configuration conf,其一般创建方法如下: Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); //设置HBase集群的IP和端口 conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "XX.XXX.X.XX

一.我们遇到了什么问题 在标准SQL里面,我们通常会写下如下的SQL insert语句. INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1);   很显然,在MYSQL中,这样的方式也是可行的.但是当我们需要批量插入数据的时候,这样的语句却会出现性能问题.例如说,如果有需要插入100000条数据,那么就需要有100000条insert语句,每一句都需要提交到关系引擎那里去解析,优化,然后才能够到达存储引擎做真的插入工作. 正是由于性能的瓶颈问题,MYSQL官方文档也就提到了使

2014-09-25 Created By BaoXinjian

MySQL · 性能优化· InnoDB buffer pool flush策略漫谈 背景 我们知道InnoDB使用buffer pool来缓存从磁盘读取到内存的数据页.buffer pool通常由数个内存块加上一组控制结构体对象组成.内存块的个数取决于buffer pool instance的个数,不过在5.7版本中开始默认以128M(可配置)的chunk单位分配内存块,这样做的目的是为了支持buffer pool的在线动态调整大小. Buffer pool的每个内存块通过mmap的方式分配内

6.2.3 Reduce的性能问题 Reduce的性能问题有和map类似的方面,也有和map不同的方面.图6.13是reduce任务的具体的执行各阶段,标识了可能影响性能的区域. 这一章将介绍影响reduce任务性能的常见问题. 技术33 Reduce实例不足或过多 尽管map段的并行化程度在大部分情况下是自动设置的,但是在reduce端,reduce实例的数量是完全自定义的.如果reduce实例不足或过多,集群的性能就很难得到充分发挥. 问题 需要确定reduce实例的数量是否是作业运行缓慢的

6.2 诊断性能瓶颈 有的时候作业的执行时间会长得惊人.想靠猜也是很难猜对问题在哪.这一章中将介绍如何界定问题,找到根源.涉及的工具中有的是Hadoop自带的,有的是本书提供的. 系统监控和Hadoop任务 在Hadoop的0.20.x版本中,并没有提供MapReduce任务的CPU和内存的性能指标的抽取方法.不过在0.22版本中,CPU和内存性能指标将会被写道作业的历史信息文件中.并且可以通过Hadoop的用户界面来查看这些. 6.2.1 理解MapReduce作业性能的影响因子 从大的方面来

最近在做一个有关Slot  Machine小游戏的开发,其中遇到了不少的坑,现将个人遇到的问题总结如下,希望今后对大家开发的过程中有所的帮助. 这个项目是部署到微信朋友圈广告的,两天时间,PV就有14W之多,感觉这个项目还是挺成功的哦!!! 咱们闲话少说,直接上最终上线的项目效果图. [意料之外的事情]这个项目竟然获奖了 这个项目的难点主要在于这个Slot Machine,我在开始开发的时候,也想过直接从github上直接找一个插件来实现,但是后来经过的的尝试,我失败了.在PC端类似的Slot

系统现在很慢”似乎是对系统的性能最常用的抱怨了,但究竟慢到什么程度,如何来界定慢,可能需要对性能进行量化,对于OS来说,大致主要分为cpu,内存,磁盘,网络等组件,对这些维度的性能量化,不但可以更准确的定位到系统的瓶颈,更是做容量评估的基础.下面先看看cpu. Cpu的性能主要跟缓存,主频,指令集,工艺,流水线等相关因素有关. 当前微处理器的设计上主要分为精简指令集(RISC),复杂指令集(CISC),所以对于不同的cpu来说,如果使用的指令集不同,单纯的从时钟频率来判断频率高的就相应的性能就高

JVM的总体结构参考如下两图:

CPU 硬盘性能到底相差多少 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据吞吐量.通过粗略的估算PC各个组件的相对运行速度,希望能给大家留下一个比较直观的印象.本文中的数据来自实际应用,而非理论最大值.时间的单位是纳秒(ns,十亿分之一秒),毫秒(ms,千分之一秒),和秒(s).吞吐量的单位是兆字节(MB)和千兆字节(GB).让我们先从CPU和内存开始,下图是北桥部分: 第一个令人惊叹的事实是:CP

背景 我们知道InnoDB使用buffer pool来缓存从磁盘读取到内存的数据页.buffer pool通常由数个内存块加上一组控制结构体对象组成.内存块的个数取决于buffer pool instance的个数,不过在5.7版本中开始默认以128M(可配置)的chunk单位分配内存块,这样做的目的是为了支持buffer pool的在线动态调整大小. Buffer pool的每个内存块通过mmap的方式分配内存,因此你会发现,在实例启动时虚存很高,而物理内存很低.这些大片的内存块又按照16KB

一.垃圾收集 JavaScript具有自动垃圾收集功能,也就是说,执行环境会负责管理代码所占用的内存. 不同于C和类C语言,这些语言都需要手动监听内存的使用情况.JavaScript实现了自动管理内存,我们无需担心这个问题. 这种垃圾收集器的原理也很简单,就是找出不再继续使用的变量,然后释放其占用的内存.垃圾收集器会按照固定的时间间隔(或者代码的执行时间)来周期性的重复这个操作. 对于局部变量,我们都知道一旦在函数运行完成之后,函数和局部变量就立即被销毁,所以,此时局部变量也就没有存在的意义了.

调试资源分配   Spark 的用户邮件邮件列表中经常会出现 "我有一个500个节点的集群,为什么但是我的应用一次只有两个 task 在执行",鉴于 Spark 控制资源使用的参数的数量,这些问题不应该出现.但是在本章中,你将学会压榨出你集群的每一分资源.推荐的配置将根据不同的集群管理系统(YARN.Mesos.Spark Standalone)而有所不同,我们将主要集中在YARN 上,因为这个Cloudera 推荐的方式.Spark(以及YARN) 需要关心的两项主要的资源是 CPU

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark

单位IM改版了用户聊天内容要存放在数据库. 一般JAVA Insert MySQL有如下几种方式1.自动提交Insert2.事务提交Insert3.批量提交4.使用Load File接口 模拟表结构如下 create table chat_message( id bigint primary key auto_increment, src_userid bigint not null, target_userid bigint not null, message varchar(200), ts

背景 当前内存数据库发展迅速,用户对于存储系统的要求也越来越高,为了满足各类业务场景的需要,腾讯云设计了新一代的内存数据库,不但保留了原来系统的高性能,高可用等特性,同时还兼容了当前流行的Redis原生协议及使用方式.我们试图在解决原生方案短板的基础上,不断创新,使得新系统同时具备易懂.易用.易维护.高可靠.低成本等特点.主要体现在以下几个方面: 1.沿用了上一代自研系统使用共享内存的数据存储方案,避免Redis采用AOF机制,恢复时间过久的问题,极大的降低了在升级.进程异常等场景产生的影响.同

我写的SQL调优专栏:https://blog.csdn.net/u014427391/article/category/8679315 对于局部的,比如某个页面列表sql,我们可以使用Oracle的执行计划进行sql调优,但是对于整个系统来说,你可以知道哪些sql比较耗时?当然可以通过查Oracle的共享池得到,不过Oracle系统本身就提供了几种性能分析报告,比如AWR.ASH.ADDM等等报告,本博客介绍一下ASH性能分析报告 ASH即活动会话历史,Active Session Histo

好久没写东西,博客又长草了,这段时间身心放松了好久,都没什么主题可以写了 上周接到一个需求,优化vue的一个长列表页面,忙活了很久也到尾声了,内存使用和卡顿都做了一点点优化,还算有点收获 写的有点啰嗦,可以看一下我是怎么进行这个优化的,也许有点帮助呢 这个长列表页面,其实是一个实时日志上报的页面,随着页面打开时间的增加,日志数量也会增多,常规的页面布局和渲染免不了会遇到性能问题. 使用了vue框架,框架内部的虚拟DOM和组件缓存已经做了一些优化,比起原生实现是有了一些优化处理. 但这个页面是用到