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  • 2.0 Yarn的集群。之所以Spark能夠在保留MapReduce容錯性,數據本地化,可擴展性等特性的同時,能夠保證性能的高效,并且避免繁忙的磁盤IO,主要原因是因為Spark創(chuàng)建了一種叫做RDD(Resilient Distributed Dataset)的內存抽象結構。 鏈接:https://support
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    DWS利用cgroup進行CPU資源管控,支持兩種CPU管理方式: CPU共享配額:在CPU系統(tǒng)繁忙的情況下,不同資源池按照共享配額配置分配CPU資源。 CPU專屬限額:限制資源池使用的CPU核數上限,無論CPU系統(tǒng)繁忙或者空閑,該資源池上的作業(yè)都無法突破該限額配置。 DWS利用cgroup進行CPU資源管控,支持兩種CPU管理方式:
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  • 任何一個數據庫系統(tǒng)的容量都是在某個時間點的基礎上對未來一段時間內的數據量進行估算后確定的,容量不僅僅是數據存儲量,還需要考慮以下幾個方面: 計算能力不足(整個系統(tǒng)CPU日均繁忙程度>90%); 響應/并發(fā)能力不足(QPS,TPS顯著下降,無法滿足SLA); 數據容量不足(可用的數據空間低于15%)。 擴容方案的選擇
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    分布式消息服務Kafka與分布式消息服務RocketMQ的區(qū)別 分布式消息服務Kafka與分布式消息服務RocketMQ的區(qū)別 分布式消息服務Kafka與分布式消息服務RocketMQ是華為云提供的兩個消息中間件服務,具備消息傳遞的基本功能,但在一些特殊的功能方面存在差異。
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    決策提供數據支撐。 困難 對數據的歸類分析往往涉及到對多張數據庫表數據的同時訪問,即需要同時鎖住多張可能正在被不同事務更新的表單。這對業(yè)務繁忙的數據庫系統(tǒng)來說可能是一件非常困難的事情。 一方面很難把多張表同時鎖住,造成復雜查詢的時延增加。 另一方面如果鎖住了多張表,又會阻擋數據庫
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