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- map-reduce gc耗時(shí) 內(nèi)容精選 換一換
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據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)處理耗時(shí)】：使用開(kāi)源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時(shí)長(zhǎng)，每次處理耗時(shí)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(lái)自：百科對(duì)象布局（object layout）相關(guān)介紹 時(shí)間：2021-03-09 17:30:54 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 對(duì)象頭（header）有和GC相關(guān)的元數(shù)據(jù)，也有和語(yǔ)言相關(guān)的元數(shù)據(jù)，可有可無(wú)，和具體語(yǔ)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(lái)自：百科
- map-reduce gc耗時(shí) 相關(guān)內(nèi)容
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儲(chǔ)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(chǎng)景。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)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(shì)：1.寫性能： 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 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(jí)的數(shù)據(jù)需求；2.高性能和來(lái)自：百科和free更快。 有編譯器的配合，生成快速路徑 四、對(duì)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(gè)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(wú)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(lái)自：百科
- map-reduce gc耗時(shí) 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(dòng)作，可以針對(duì)性解決問(wèn)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?cái)?shù)據(jù)識(shí)別性能瓶頸，瓶頸可能是物理資源、組件參數(shù)、測(cè)試工具、測(cè)試組網(wǎng)、JVM、鎖等來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-06-17 17:04:38 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for Cassandra)的具有以下六大優(yōu)勢(shì)： 1. 集群穩(wěn)定 無(wú)Full GC問(wèn)題。 2. 計(jì)算存儲(chǔ)分離 分鐘級(jí)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容； 秒級(jí)存儲(chǔ)擴(kuò)容。 3. Active-Active 分布式架構(gòu)； N-1個(gè)節(jié)點(diǎn)故障容忍。 4.來(lái)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(wú)狀態(tài)/有狀來(lái)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(shí)，展示所選時(shí)間段，我審批的已處理和待處理的所有流程耗時(shí)統(tǒng)計(jì)。 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(shí)，展示所選時(shí)間段內(nèi)我發(fā)起的所有流程耗時(shí)詳情。 精選文章推薦 什么是云連接來(lái)自：專題![]()
建議。 8、根據(jù)具優(yōu)化建議，優(yōu)化SQL語(yǔ)句。 Top耗時(shí)SQL查看 問(wèn)題現(xiàn)象 Top 5耗時(shí)的查詢，存在耗時(shí)較長(zhǎng)的SQL。 ????????定位思路 ????????通過(guò)集群概覽頁(yè)面的Top5耗時(shí)的查詢子頁(yè)面，記錄Top5耗時(shí)查詢的變化歷史記錄。并通過(guò)分析Top5查詢出現(xiàn)的頻率，定位慢查詢。來(lái)自：專題![]()
啟動(dòng)時(shí)延進(jìn)行拆解，各階段耗時(shí)分布如圖1所示： 圖1：Java應(yīng)用啟動(dòng)耗時(shí)分解 其中，端到端冷啟動(dòng)耗時(shí)可分為2大部分： 平臺(tái)側(cè)時(shí)間： 主要包含執(zhí)行環(huán)境創(chuàng)建（如容器啟動(dòng)）、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(jí)響應(yīng)，在冷啟動(dòng)整體耗時(shí)中占比很低，通常不到5%，來(lái)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(guò)的SQL語(yǔ)句，還提供了執(zhí)行狀態(tài)、執(zhí)行時(shí)間、執(zhí)行耗時(shí)、更新行數(shù)、掃描行數(shù)、鎖等待時(shí)間等分析能力，支持基于關(guān)鍵字、執(zhí)行時(shí)間范圍、更新行數(shù)等搜索和過(guò)濾的能力，方便用戶查詢SQL信息，幫助判斷SQ來(lái)自：百科![]()
根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)，單任務(wù)平均掃描耗時(shí)約1小時(shí)，掃描時(shí)長(zhǎng)跟以下幾個(gè)因素有關(guān)： 文件大小，文件越大掃描越耗時(shí)。 代碼量，代碼量越多掃描越耗時(shí)。 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(duì)較復(fù)雜，調(diào)用鏈長(zhǎng)，這些都會(huì)導(dǎo)致掃描耗時(shí)增加。 故部分應(yīng)用掃描時(shí)長(zhǎng)會(huì)高于平均耗時(shí)，如超過(guò)12小時(shí)仍未來(lái)自：專題![]()
Agent會(huì)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(kù)訪問(wèn)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(huì)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(kù)訪問(wèn)以及來(lái)自：專題![]()
系統(tǒng)可為全行6.5億個(gè)人客戶、4萬(wàn)多個(gè)網(wǎng)點(diǎn)提供日均20億筆、峰值6.7萬(wàn)筆/秒的交易處理能力。全天聯(lián)機(jī)平均耗時(shí)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(shí)從273分鐘縮短至197分鐘，減少28%；結(jié)息總時(shí)長(zhǎng)從140分鐘縮短至25分鐘，減少82%，性能大幅提高。來(lái)自：專題![]()
根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)，單任務(wù)平均掃描耗時(shí)約1小時(shí)，掃描時(shí)長(zhǎng)跟以下幾個(gè)因素有關(guān)： -文件大小，文件越大掃描越耗時(shí)。 -代碼量，代碼量越多掃描越耗時(shí)。 -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(duì)較復(fù)雜，調(diào)用鏈長(zhǎng)，這些都會(huì)導(dǎo)致掃描耗時(shí)增加。 故部分應(yīng)用掃描時(shí)長(zhǎng)會(huì)高于平均耗時(shí)，如超過(guò)12小時(shí)仍來(lái)自：專題![]()
提供者通常存在非常多的業(yè)務(wù)接口，每個(gè)業(yè)務(wù)接口處理的邏輯不同，這些接口的處理時(shí)延也是不一樣的。部分訪問(wèn)頻率很低的接口，可能非常耗時(shí)，甚至觸發(fā)故障、內(nèi)存泄漏等問(wèn)題。當(dāng)這些耗時(shí)接口被頻繁訪問(wèn)的時(shí)候，會(huì)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(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù)，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為來(lái)自：百科![]()
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(huì)采集Java、Python、Node.js、Go、Php和.Net應(yīng)用的JVM，GC，服務(wù)調(diào)用，異常，外部調(diào)用，數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)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。 調(diào)用鏈追蹤 APM能夠針對(duì)應(yīng)用的調(diào)用情況來(lái)自：專題![]()
提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jí)歷史數(shù)據(jù)，耗時(shí)平均約1小時(shí)，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù)，3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。來(lái)自：百科![]()
根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)，單任務(wù)平均掃描耗時(shí)約1小時(shí)，掃描時(shí)長(zhǎng)跟以下幾個(gè)因素有關(guān)： -文件大小，文件越大掃描越耗時(shí)。 -代碼量，代碼量越多掃描越耗時(shí)。 -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(duì)較復(fù)雜，調(diào)用鏈長(zhǎng)，這些都會(huì)導(dǎo)致掃描耗時(shí)增加。 故部分應(yīng)用掃描時(shí)長(zhǎng)會(huì)高于平均耗時(shí)，如超過(guò)12小時(shí)仍來(lái)自：專題
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