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/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心执行流程.SqlParser,和Analyzer,本来打算直接写Optimizer的,可是发现忘记介绍TreeNode这个Catalyst的核心概念,介绍这个能够更好的理解Optimizer是怎样对Analyzed Logical Plan进行优化的生成Optimized Logical Plan,本文就将TreeNode基本架构进行解释. 一.TreeNode类型 TreeNode Li

HBase是一种支持自动负载均衡的分布式KV数据库,在开启balance的开关(balance_switch)后,HBase的HMaster进程会自动根据指定策略挑选出一些Region,并将这些Region分配给负载比较低的RegionServer上.官方目前支持两种挑选Region的策略,一种叫做DefaultLoadBalancer,另一种叫做StochasticLoadBalancer,这两种策略后面会具体讲到.由于HBase的所有数据(包括HLog/Meta/HStoreFile等)都是

Sovereign Systems是一家成立于2007年的技术咨询公司,帮助客户将传统数据中心技术和应用程序转换为更高效的.基于云的技术平台,以更好地应对业务挑战.曾连续3年提名CRN,并且在2012年到2016年均被评为美国增长最快的私营公司之一. 本文由Sovereign Systems的解决方案架构师Chip Zoller根据客户的使用案例撰写而成.   Rancher是一个容器编排管理平台,它已经在这一领域深耕几年并且具备很多简单易用的实用功能.近几年,它经过重构已经完全拥抱Kubern

GNU Make 使用手册(中译版) 翻译:于凤昌 译者注:本人在阅读Linux源代码过程中发现如果要全面了解Linux的结构.理解Linux的编程总体设计及思想必须首先全部读通Linux源代码中各级的Makefile文件.目前,在网上虽然有一些著作,但都不能全面的解释Linux源代码中各级的Makefile文件,因此本人认真阅读了GNU Make 使用手册(3.79)版原文,在此基础上翻译了该手册,以满足对Linux源代码有兴趣或者希望采用GCC编写程序但对缺乏GNU Make全面了解之人士的

2014-09-24 Created By BaoXinjian

作者:曲凯链接:http://www.zhihu.com/question/22207220/answer/20642357来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. Box和Dropbox都是提供云存储的公司,商业模式都是Freemium,即基础服务免费,增值服务收费,在基础功能上也是趋同的.而这两家公司最主要的区别是他们Approach Market的方法(进入市场的方式或市场定位),Box主要面向的是企业级用户,Dropbox截至去年初都是主要面向的个人用户,这也直接导致了题目中

一.基础概念 Oracle 11g開始,提供了一种新的固定运行计划的方法,即SQL plan baseline,中文名SQL运行计划基线(简称基线),能够觉得是OUTLINE(大纲)或者SQL PROFILE的改进版本号.基本上它的主要作用能够归纳为例如以下两个: 1.稳定给定SQL语句的运行计划.防止运行环境或对象统计信息等等因子的改变对SQL语句的运行计划产生影响! 2.降低数据库中出现SQL语句性能退化的概率.理论上不同意一条语句切换到一个比已经运行过的运行计划慢非常多的新的运行计划上!

(一)题意 题目链接:https://www.patest.cn/contests/pat-a-practise/1030 1030. Travel Plan (30) A traveler's map gives the distances between cities along the highways, together with the cost of each highway. Now you are supposed to write a program to help a tra

HVP,hier verification plan,建立整个验证的plan,在验证后期,通过vcs的coverage db可以直接进行反标, 包括反标code coverage,function coverage,testcase等. coverage的database,包括vcs产生的db,自己拿到的external的data, hvp提供一个feature list,pri,当前的design phase等信息,最终生成一份反标后的报告. end user app包括两种方式,urg re

Rowid的概念:rowid是一个伪列,既然是伪列,那么这个列就不是用户定义,而是系统自己给加上的. 对每个表都有一个rowid的伪列,但是表中并不物理存储ROWID列的值.不过你可以像使用其它列那样使用它,但是不能删除改列,也不能对该列的值进行 修改.插入.一旦一行数据插入数据库,则rowid在该行的生命周期内是唯一的,即即使该行产生行迁移,行的rowid也不会改变. Recursive SQL概念:有时为了执行用户发出的一个sql语句,Oracle必须执行一些额外的语句,我们将这些额外的语句

做产品有三重境界,以效率工具这一细分领域为例: 第一重——发现用户需求,如 Fleep,敏锐地发现团队协作中的关键——聊天,围绕这一需求做足文章; 第二重——预见用户需求,如 ProcessOn,在以文字为基础的团队协作工具风生水起的时候,预见到美工和设计师用户经过市场教育,也可以采用团队协作工具提升绘图效率; 第三重——创造用户需求,但效率工具中尚无可一统江山.主导市场话语权的王者,侈谈创造需求尚无现实性. 湍急的河流中总有鱼儿逆流而上.一般的产品研发,无论何种境界,万变不离其宗的是围绕用户需

后面的练习中需要下载 Demo 数据库, 有很多不同的版本, 可以根据个人需要下载.  下载地址 -http://msftdbprodsamples.codeplex.com/ 1. 什么是执行计划 查询优化器对输入的 T-SQL 查询语句通过"计算"而选择出效率最高的一种执行方案,这个执行方案就是执行计划. 执行计划可以告诉你这个查询将会被如何执行或者已经被如何执行过,可以通过执行计划看到 SQL 代码中那些效率比较低的地方. 查看执行计划的方式我们可以通过图形化的界面,或者文本,或

Physical Plan生成过程 优化后的逻辑运行计划被LogToPhyTranslationVisitor处理,生成物理运行计划. 这是一个经典的Vistor设计模式应用场景. 当中,LogToPhyTranslationVisitor的visit()为入口方法,通过DependencyOrderWalker遍历处理逻辑运行计划中的每个LogicalRelationalOperator.DependencyOrderWalker依照依赖顺序遍历DAG中节点,保证当且仅当节点的全部前驱都被訪问

Oracle11g中,Oracle提供dbms_spm包来管理SQL Plan,SPM是一个预防机制,它记录并评估sql的执行计划,将已知的高效的sql执行计划建立为SQL Plan Baselines,SQL Plan Baseline的功能是保持SQL的性能而不必关注系统的改变. 1.Capturing SQL Plan Baselines 在SQL Plan BaseLines捕获阶段,Oracle记录SQL的执行计划并检测该执行计划是否已经改变,如果SQL改变后的执行计划是安全的,则SQ

参考:http://jmeter.apache.org/usermanual/test_plan.html 最小测试集包括:Test Plan,一个Thread Group,以及一个或多个Samplers. Test Plan 测试计划,一个测试有且仅有一个测试计划部件. 测试计划下面的配置部件,比如 Listeners,将会作用于所有的Thread Group. Name:测试计划名称. User Defined Variables:用户可以在这里添加变量.这里定义的变量类似于全局变量,整个测

什么是SQL执行计划管理? SQL计划管理(SQL plan management)是一咱预防机制,记录和评估SQL语句的执行计划.SQL plan management的主要功能是sql plan baseline. sql plan baseline某个SQL的执行计划的集合,这些执行计划经过验证,性能良好. 为什么要使用sql baseline? 引入sql baseline的目的是无论数据库是否发生变化,都能保证SQL的性能(解决数据库发生变化时的性能问题).数据库的变化如: •New

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王兴曾经说过: 2019 年是过去 10 年中最差的一年,也是未来 10 年中最好的一年. 之前我希望王兴预判错了,但现在我发现这位掌控着生活消费类数据的大佬应该不是扯淡. 今年的内部和外部环境真的很糟糕,外部就不说了,内部就说一个点:失业. 前几天我用百度指数搜了“找工作”的关键词,嗯,下面是图: 不要觉得裁员这种事情离你很远,18 年年底和 19 年年初那几波互联网公司裁员潮,20%.30% 的裁员力度大到乃至全项目组被砍掉的情况都并不鲜见. 所以,提前准备吧!准备 PlanB 亦或是过冬储

1.一个比较老的游戏服维护,关服维护后启动时报错 2.看到关于mongodb的报错,于是去查一下mongodb的日志 Plan executor error during find: FAILURE, stats 3.关于此报错 MongoDB Server中确认了对于Sort排序能够支持的最大内存限制为32M 在排序字段未利用到索引的情况下,若超过32M内存则会被Abort,语句直接返回报错. 4.结论 排序内存限制的问题 MongoDB使用内存进行排序的场景只有是Sort stage,官方文