本篇文章开篇会介绍一下Go-YCSB是如何使用,然后按照惯例会分析一下它是如何做基准测试,看看它有什么优缺点. 转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客: https://www.luozhiyun.com/archives/634 最近我们在做数据库的技术选型,要做选型的话难免需要对数据库进行一个基准测试,以便可以横向对比不同数据库性能. YCSB,全称为"Yahoo!Cloud Serving Benchmark",是雅虎开发的用来对云服务进行基础测试的工具,其内

Performance Research, Part 1: What the 80/20 Rule Tells Us about Reducing HTTP Requests https://yuiblog.com/blog/2006/11/28/performance-research-part-1/ Performance Research, Part 1: What the 80/20 Rule Tells Us about Reducing HTTP Requests By YUI Te

二八法则的定义:在任何一组事物中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管占多数,却是次要的. 二八法则的例子:社会上20%的人占有80%的社会财富 20%的工厂有80%的产出 80%的利润来自于20%的产品 20%的消费者贡献80%的利润 二八法则的应用:比如“20%的消费者贡献80%的利润”这一条,如果能把这20%的客户找出来,提供更好的服务,对于公司的发展和业绩的增长无疑是最大的帮助. 因此,在数据分析的时候,应该抓住关键指标,在重要的方向上进行分析,而不是试图每个方面都去分析一

什么是帕累托分布 帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的. 是从大量真实世界的现象中发现的幂次定律分布.这个分布在经济学以外,也被称为布拉德福分布. 帕累托因对意大利20%的人口拥有80%的财产的观察而著名,后来被约瑟夫·朱兰和其他人概括为帕累托法则(80/20法则),后来进一步概括为帕累托分布的概念.   帕累托分布的概述 19世纪末期,意大利经济学家维弗雷多·帕累托认为,贫与富的存在,既是经济问题,也有政治原因. 帕累托在研究英国人的收入分配问题时发现,绝大部分社会财富最终总会流

hadoop集群性能低下的常见原因 (一)硬件环境 1.CPU/内存不足,或未充分利用 2.网络原因 3.磁盘原因 (二)map任务原因 1.输入文件中小文件过多,导致多次启动和停止JVM进程.可以设置JVM重用. 2.数据倾斜:大文件且不可分割,导致处理这些文件的map需要很长时间. 3.数据本地化效果差. (三)reduce任务的原因 1.reduce任务数量过大或过小 2.数据倾斜:一部分key的记录数量太大,导致某些reduce执行过慢 3.缓慢的shuffle和排序 (四)hadoop

作者:范欣欣 本次测试主要评估线上HBase的整体性能,量化当前HBase的性能指标,对各种场景下HBase性能表现进行评估,为业务应用提供参考.本篇文章主要介绍此次测试的基本条件,HBase在各种测试场景下的性能指标(主要包括单次请求平均延迟和系统吞吐量)以及对应的资源利用情况,并对各种测试结果进行分析. 测试环境 测试环境包括测试过程中HBase集群的拓扑结构.以及需要用到的硬件和软件资源,硬件资源包括:测试机器配置.网络状态等等,软件资源包括操作系统.HBase相关软件以及测试工具等. 集

博客插N+文件有些麻烦,索性PDF上传到百度文库 点击获取<数据库系统原理与应用>也有相应的word版本 word版加密密码:(博客链接加密后) 六.附录 数据库设计的基本步骤,按照规范设计的方法,考虑数据库及其应用系统开发全过程,将数据库设计分为以下六个阶段: l  需求分析: l  概念结构设计: l  逻辑结构设计: l  物理结构设计: l  数据库实施: l  数据库运行和维护. 数据库设计开始之前,首先必须选定参加设计的人员,包括系统分析人员.数据库设计人员和程序员.用户和数据库管

转自:   http://www.cn-cuckoo.com/2010/10/21/the-design-of-html5-2151.html 今天我想跟大家谈一谈HTML5的设计.主要分两个方面:一方面,当然了,就是HTML5.我可以站在这儿只讲HTML5,但我并不打算这样做,因为如果你想了解HTML5的话,你可以Google,可以看书,甚至可以看规范. 实际上,确实有人会谈到规范的内容.史蒂夫·福克纳(Steve Faulkner)会讲HTML5与可访问性.而保罗·艾里什(Paul Iris

之前我们讨论了“学什么”的问题,今天我们来谈一谈“怎么学”的问题.磨刀不误砍柴工,我们要提高学习效率,首先需要找到自己学习方法上的误区. 一些常见的学习方法误区 1)资料导向型 现在就停止阅读这篇文章,打开“你的电脑”,看看一你的硬盘上是否一个名为“XX资料”的文件夹,我相信,这里面一定保存着大量你精心收集的电 脑教程.电子书.培训材料.课程视频等等.我敢打赌,绝大多数的IT人都会在自己的电脑上保存一个或者几个这样的文件夹,其中内容往往经过精心分类,数量 在几GB甚至几十GB之巨.请再扭头看一看

前提假设 妹子们一生中可以遇到100个追求者,追求者的优秀程度符合正态分布: 每个妹子都具备判断并比较追求者优秀程度的能力: 接受或拒绝一个追求者后永远无法后悔. 那么,问题来了 当遇到追求者时,如何选择才能获得最优结果? 如果人的优秀程度符合均值为80,方差20的正态分布,随机产生100个追求者,其优秀程度分布情况见下图: p=rnorm(100,80,20) hist(p,main="追求者--统计", ylab="数量", xlab="优秀程度&qu

引子:很久前看过的一遍受益匪浅的文章,今天再次转过来,希望对学习HTML5的朋友有所帮助. 今天我想跟大家谈一谈HTML5的设计.主要分两个方面:一方面,当然了,就是HTML5.我可以站在这儿只讲HTML5,但我并不打算这样做,因为如果你想了解HTML5的话,你可以Google,可以看书,甚至可以看规范. 实际上,确实有人会谈到规范的内容.史蒂夫·福克纳(Steve Faulkner)会讲HTML5与可访问性.而保罗·艾里什(Paul Irish)则会讲HTML5提供的各种API.因此,我今天站

1.CPU即中央处理器,是英语“Central Processing Unit”的缩写.CPU从内存或缓存中取出指令,放入指令寄存器,并对指令译码分解成一系列的微操作,然后发出各种控制命令,执行微操作系列,从而完成一条指令的执行. 2.但是,CPU并不能直接调用存储在硬盘上的系统.程序和数据,必须首先将硬盘的有关内容存储在内存中,这样才能被CPU读取运行.因而,内存(即物理内存,是相对于硬盘这个“外存”而言)作为硬盘和CPU的“中转站”,对电脑运行速度有较大影响. 3.当运行数据超出物理内存容纳

近日,知名独立基准测评机构Bankmark,针对目前市面上主流的NoSQL数据库SequoiaDB.MongoDB以及Cassandra三款NoSQL数据库产品做了性能对比测试并发布测试报告.在所有的测试中,三款NoSQL数据库产品的表现各有千秋,没有那款产品能在所有测试场景中完败对手,就整体表现而言SequoiaDB与Cassandra不相上下表现上佳,而MongoDB表现却不理想属于垫底的存在. 测试机构: Bankmark是一家德国的独立基准测评机构,业内著名的NoSQL性能测试团队. 测

概述 对于I/O-bond类型的进程,我们经常用iostat工具查看进程IO请求下发的数量.系统处理IO请求的耗时,进而分析进程与操作系统的交互过程中IO方面是否存在瓶颈.同vmstat一样,iostat也有一个弱点,就是它不能对某个进程进行深入分析,仅对系统的整体情况进行分析.iostat属于sysstat软件包.可以用yum install sysstat 直接安装.通过iostat方便查看CPU.网卡.tty设备.磁盘.CD-ROM 等等设备的活动情况, 负载信息. 解释 iostat各个

http://www.cnblogs.com/sennly/p/4136734.html 各种云服务这两年炒的火热,加之可以降低成本,公司想先在部分业务上尝试使用下,刚好最近有个项目有大量小文件需要存储,借着这个机会,研究分析下自建存储与使用第三方云存储,如果小规模试用后满意的话,会将更多的业务迁移到公有云上去. 一般而言存储功能我们会关注方案的功能可靠性及综合使用成本两大方面. 功能可靠性包含: Ø 服务稳定性 Ø 服务性能 Ø 服务可扩展性 Ø 数据安全性 综合使用成本包含: Ø 存储设备费

并发用户.在线用户和注册用户以及彼此之间的换算方法(估算模型).系统的最大并发用户数根据注册用户数来获得,换算方法一般是注册总人数的5%-20%之间:系统的并发数根据在线人数来获得,换算方法一般是在30%左右:在线用户数理解为正在使用系统的用户数,而注册用户数是系统注册的人数,这个人数静态的. 测试压力估算时采用如下原则: 1.系统在线用户数取系统总用户数的20%: 2.系统在线用户并发数取在线用户数的30%: 二,如何测试网站最大并发数 一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的

zigbee Zigbee是基于IEEE802.15.4标准的低功耗个域网协议.根据这个协议规定的技术是一种短距离.低功耗的无线通信技术.这一名称来源于蜜蜂的八字舞,由于蜜蜂(bee)是靠飞翔和"嗡嗡"(zig)地抖动翅膀的"舞蹈"来与同伴传递花粉所在方位信息,也就是说蜜蜂依靠这样的方式构成了群体中的通信网络.其特点是近距离.低复杂度.自组织.低功耗.低数据速率.低成本.主要适合用于自动控制和远程控制领域,可以嵌入各种设备.简而言之,ZigBee就是一种便宜的,低功

学过C/C++的都知道,else语句是和if语句搭配使用的, 但是在Python中,else语句更像是作为一个模块,不仅仅可以和if语句搭配,还可以和循环语句,异常处理语句搭配使用.下面逐个进行介绍: <1> if 语句 条件表达式为真的时候,执行代码块1,否则执行代码块2. (其实就是一个二选一的问题,必然有一个执行) Python中if...else...的扩展模式:多个if条件判断,如下图所示:整个代码块的执行,是顺着某些箭头方向走到结束(图中的黑点). 这里需要注意的是,表达式1,2,

hadoop集群性能低下的常见原因 (一)硬件环境 1.CPU/内存不足,或未充分利用 2.网络原因 3.磁盘原因 (二)map任务原因 1.输入文件中小文件过多,导致多次启动和停止JVM进程.可以设置JVM重用. 2.数据倾斜:大文件且不可分割,导致处理这些文件的map需要很长时间. 3.数据本地化效果差. (三)reduce任务的原因 1.reduce任务数量过大或过小 2.数据倾斜:一部分key的记录数量太大,导致某些reduce执行过慢 3.缓慢的shuffle和排序 (四)hadoop

额基本脱离了2.0 3.5的时代了.在.net 4.0+ 时代.一切都是辣么简单! 参考文档: http://www.cnblogs.com/linzheng/archive/2012/04/11/2442061.html http://www.cnblogs.com/pugang/archive/2011/11/09/2242380.html http://www.cnblogs.com/LoveJenny/archive/2012/03/13/2392747.html http://www.