本文翻译自官网:Streaming Aggregation  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tuning/streaming_aggregation_optimization.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 SQL是用于数据分析的最广泛使用的语言.Flink的Table API和SQL使用户能够以更少的时间和精力定义高效的流分析应用程序.而且,Flink…

一.需求 需求很简单,就是需要查询一个报表,只有1个表,数据量大约60万左右,但是中间有些逻辑. 先说明一下服务器配置情况:1核CPU.2GB内存.机械硬盘.Sqlserver 2008 R2.Windows Server2008 R2 SP1和阿里云的服务器,简单说就是阿里云最差的服务器. 1.原始表结构 非常简单的一张表,这次不讨论数据冗余和表字段的设计,如是否可以把Project和Baojian提出成一个表等等,这个是原始表结构,这个目前是没有办法改变的. 2.查询的sql语句为 sele…

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对…

一.MySQL的主要适用场景 1.Web网站系统 2.日志记录系统 3.数据仓库系统 4.嵌入式系统 二.MySQL架构图: 三.MySQL存储引擎概述 1)MyISAM存储引擎 MyISAM存储引擎的表在数据库中,每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件.首先肯定会有任何存储引擎都不可缺少的存放表结构定义信息的.frm文件,另外还有.MYD和.MYI文件,分别存放了表的数据(.MYD)和索引数据(.MYI).每个表都有且仅有这样三个文件做为MyISAM存储类型的表的存储,也就是说不管这个表有…

第8章 MySQL数据库Query的优化 前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析.     8.1 理解MySQL 的Query Optimizer      8.1.1 MySQL Query Optimizer 是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SE…

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如…

前言 关于SQL Server调优系列是一个庞大的内容体系,非一言两语能够分析清楚,本篇先就在SQL 调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体的语句调优. 通过本篇了解如何阅读和理解查询计划.并且列举一系列最常用的查询执行运算符. 技术准备 基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 一.区别不同的运算符 在所有T-SQL语句在执行的时候,都会将语句分解为一些基本的结构单元,这些结构单元统称为:运…

性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以…

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh…

Mapping层级的调优可能会花费时间,但是性能调优的效果确实非常显著的 优化Target,Source之后,可以调优Mapping 通常的方法是尽可能减少组件及组件的字段间不必要的连线 即尽可能用最少的组件和表达式做最多的工作,尽可能减少组件的字段间不必要的连线来保证数据移动量 优化之Source平面文件 通过以下几种方式进行优化: 1 调整Line Sequential Buffer长度 可以设定Integration Service读取平面文件每行的最大字节数,默认情况下Integrati…