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- map-reduce gc耗時 內(nèi)容精選 換一換
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據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)處理耗時】：使用開源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時長，每次處理耗時1天； 【不支持關(guān)聯(lián)分析】：ES不能支持關(guān)聯(lián)等復(fù)雜查詢分析； 【數(shù)據(jù)更新難】：數(shù)據(jù)使用寬表來自：百科對象布局（object layout）相關(guān)介紹 時間：2021-03-09 17:30:54 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 對象頭（header）有和GC相關(guān)的元數(shù)據(jù)，也有和語言相關(guān)的元數(shù)據(jù)，可有可無，和具體語言、虛擬機(jī)有關(guān)，元數(shù)據(jù)可以集中放在一塊特定區(qū)域；字段（field，也叫“域”）；運(yùn)來自：百科
- map-reduce gc耗時 相關(guān)內(nèi)容
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儲空間可實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展，非常適合IoT的高并發(fā)寫入的場景。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) 提供二級索引功能滿足動態(tài)查詢的需求，利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢：1.寫性能： 文檔數(shù)據(jù)庫 的高性能寫入，基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級的數(shù)據(jù)需求；2.高性能和來自：百科和free更快。 有編譯器的配合，生成快速路徑 四、對并發(fā)、多核的硬件資源有利 即使應(yīng)用程序是單線程的，也可以有多個GC線程幫助它管理內(nèi)存。 利用異構(gòu)CPU，將GC線程放在小核上，可以減少能耗。 一些并發(fā)無鎖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在有垃圾回收的情況下實(shí)現(xiàn)更容易。 1. Michael-Scott來自：百科
- map-reduce gc耗時 更多內(nèi)容
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第二部分為重復(fù)資源監(jiān)控、確定瓶頸、優(yōu)化動作，可以針對性解決問題，提升性能 -分配物理資源：使用性能監(jiān)控工具觀察系統(tǒng)狀態(tài)并進(jìn)行記錄，如CPU、磁盤、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序GC狀況、熱點(diǎn)函數(shù)等 -監(jiān)控資源使用情況：基于組件、應(yīng)用程序特點(diǎn)和監(jiān)控數(shù)據(jù)識別性能瓶頸，瓶頸可能是物理資源、組件參數(shù)、測試工具、測試組網(wǎng)、JVM、鎖等來自：百科![]()
時間：2021-06-17 17:04:38 數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for Cassandra)的具有以下六大優(yōu)勢： 1. 集群穩(wěn)定 無Full GC問題。 2. 計算存儲分離 分鐘級節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容； 秒級存儲擴(kuò)容。 3. Active-Active 分布式架構(gòu)； N-1個節(jié)點(diǎn)故障容忍。 4.來自：百科![]()
于Linux Kernel； 提供必不可少Controller、Scheduler的默認(rèn)實(shí)現(xiàn)； 集群管理類Controller：Node/gc/podgc/volume/namespace/resourcequota/serviceaccount 2. 應(yīng)用層 部署（無狀態(tài)/有狀來自：百科![]()
點(diǎn)擊我審批的-待處理，跳轉(zhuǎn)待我審批列表界面。 點(diǎn)擊我審批的-平均耗時，展示所選時間段，我審批的已處理和待處理的所有流程耗時統(tǒng)計。 點(diǎn)擊我發(fā)起的-已處理，跳轉(zhuǎn)我發(fā)起-已審批的列表。 點(diǎn)擊我發(fā)起的-待處理，跳轉(zhuǎn)我發(fā)起-未審批的列表。 點(diǎn)擊我發(fā)起的-平均耗時，展示所選時間段內(nèi)我發(fā)起的所有流程耗時詳情。 精選文章推薦 什么是云連接來自：專題![]()
建議。 8、根據(jù)具優(yōu)化建議，優(yōu)化SQL語句。 Top耗時SQL查看 問題現(xiàn)象 Top 5耗時的查詢，存在耗時較長的SQL。 ????????定位思路 ????????通過集群概覽頁面的Top5耗時的查詢子頁面，記錄Top5耗時查詢的變化歷史記錄。并通過分析Top5查詢出現(xiàn)的頻率，定位慢查詢。來自：專題![]()
啟動時延進(jìn)行拆解，各階段耗時分布如圖1所示： 圖1：Java應(yīng)用啟動耗時分解 其中，端到端冷啟動耗時可分為2大部分： 平臺側(cè)時間： 主要包含執(zhí)行環(huán)境創(chuàng)建（如容器啟動）、執(zhí)行環(huán)境初始化（如代碼包下載、部署）等準(zhǔn)備工作，此階段最多是秒級響應(yīng)，在冷啟動整體耗時中占比很低，通常不到5%，來自：百科![]()
定運(yùn)行。全量SQL洞察特性具體構(gòu)筑了以下3大能力： SQL列表：不僅可以幫助您記錄所有執(zhí)行過的SQL語句，還提供了執(zhí)行狀態(tài)、執(zhí)行時間、執(zhí)行耗時、更新行數(shù)、掃描行數(shù)、鎖等待時間等分析能力，支持基于關(guān)鍵字、執(zhí)行時間范圍、更新行數(shù)等搜索和過濾的能力，方便用戶查詢SQL信息，幫助判斷SQ來自：百科![]()
根據(jù)樣本統(tǒng)計，單任務(wù)平均掃描耗時約1小時，掃描時長跟以下幾個因素有關(guān)： 文件大小，文件越大掃描越耗時。 代碼量，代碼量越多掃描越耗時。 代碼復(fù)雜程度，因?yàn)闃I(yè)務(wù)、代碼實(shí)現(xiàn)的原因?qū)е麓a實(shí)現(xiàn)相對較復(fù)雜，調(diào)用鏈長，這些都會導(dǎo)致掃描耗時增加。 故部分應(yīng)用掃描時長會高于平均耗時，如超過12小時仍未來自：專題![]()
Agent會采集Java應(yīng)用的JVM，GC，服務(wù)調(diào)用，異常，外部調(diào)用，數(shù)據(jù)庫訪問以及其他中間件的指標(biāo)數(shù)據(jù)，幫助用戶全面掌握應(yīng)用的運(yùn)行情況。 APM 應(yīng)用指標(biāo)監(jiān)控可以度量應(yīng)用的整體健康狀況。APM Agent會采集Java應(yīng)用的JVM，GC，服務(wù)調(diào)用，異常，外部調(diào)用，數(shù)據(jù)庫訪問以及來自：專題![]()
系統(tǒng)可為全行6.5億個人客戶、4萬多個網(wǎng)點(diǎn)提供日均20億筆、峰值6.7萬筆/秒的交易處理能力。全天聯(lián)機(jī)平均耗時由93毫秒減少為65毫秒，比老核心系統(tǒng)降低30%；日終處理耗時從273分鐘縮短至197分鐘，減少28%；結(jié)息總時長從140分鐘縮短至25分鐘，減少82%，性能大幅提高。來自：專題![]()
根據(jù)樣本統(tǒng)計，單任務(wù)平均掃描耗時約1小時，掃描時長跟以下幾個因素有關(guān)： -文件大小，文件越大掃描越耗時。 -代碼量，代碼量越多掃描越耗時。 -代碼復(fù)雜程度，因?yàn)闃I(yè)務(wù)、代碼實(shí)現(xiàn)的原因?qū)е麓a實(shí)現(xiàn)相對較復(fù)雜，調(diào)用鏈長，這些都會導(dǎo)致掃描耗時增加。 故部分應(yīng)用掃描時長會高于平均耗時，如超過12小時仍來自：專題![]()
時間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時長，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲在不同庫，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為來自：百科![]()
提供者通常存在非常多的業(yè)務(wù)接口，每個業(yè)務(wù)接口處理的邏輯不同，這些接口的處理時延也是不一樣的。部分訪問頻率很低的接口，可能非常耗時，甚至觸發(fā)故障、內(nèi)存泄漏等問題。當(dāng)這些耗時接口被頻繁訪問的時候，會搶占其他接口的處理資源，導(dǎo)致其他接口的處理也變得緩慢。 超出系統(tǒng)處理能力的流量 秒殺、大促和熱來自：百科![]()
提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)： 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù)，耗時平均約1小時，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲3個月熱數(shù)據(jù)，3個月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。來自：百科![]()
根據(jù)樣本統(tǒng)計，單任務(wù)平均掃描耗時約1小時，掃描時長跟以下幾個因素有關(guān)： -文件大小，文件越大掃描越耗時。 -代碼量，代碼量越多掃描越耗時。 -代碼復(fù)雜程度，因?yàn)闃I(yè)務(wù)、代碼實(shí)現(xiàn)的原因?qū)е麓a實(shí)現(xiàn)相對較復(fù)雜，調(diào)用鏈長，這些都會導(dǎo)致掃描耗時增加。 故部分應(yīng)用掃描時長會高于平均耗時，如超過12小時仍來自：專題![]()
增加JOIN列非空條件 案例 在語句中手動添加JOIN列的非空判斷減少耗時。 在語句中手動添加JOIN列的非空判斷減少耗時。 查看案例 使排序下推 案例 將語句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時。 將語句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時。 查看案例 設(shè)置cost_param對查詢性能優(yōu)化 案例來自：專題
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