tiKV 最底层使用的是 RocksDB(tidb3.0版本中将使用tian存储引擎) 做为持久化存储,所以 TiKV 的很多性能相关的参数都是与 RocksDB 相关的.TiKV 使用了两个 RocksDB 实例,默认 RocksDB 实例存储 KV 数据,Raft RocksDB 实例(简称 RaftDB)存储 Raft 数据. TiKV 使用了 RocksDB 的 Column Families (CF) 特性. 默认 RocksDB 实例将 KV 数据存储在内部的 default.wri…

原文来自:http://bbs.csdn.net/topics/310110257 本文只做整理记录,供个人学习. 1 JVM参数调优是个很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行Full GC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,这种情况如果没隔几分钟就来一次,自己都受不了.这种停滞在测试的时候看不出来,只有网站pv达到数十万/天的时候问题就暴露出来了. 要想配置好JVM参数,需要对年轻代.年老代.救助空间和永久代有一定了解,还要了解jvm内存管理逻辑,最终还要根据自己的应用来做调…

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Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一. 但是如果我们只局限于会使用Hive,而不考虑性能问题,就难搭建出一个完美的数仓,所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能.本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法及技巧. Hive性能调优的方式 为什么都说性能优化这项工作是比较难的,因为一项技术的优化,必然是一项综合性的工作,它是多门技术的结合.我们如果只局限于一种技术,那么肯定做不好优化的. 下面将从多个完全不同的角度…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来…

Linux内核 TCP/IP.Socket参数调优 2014-06-06  Harrison....   阅 9611  转 165 转藏到我的图书馆   微信分享:   Doc1: /proc/sys/net目录 所有的TCP/IP参数都位于/proc/sys/net目录下(请注意,对/proc/sys/net目录下内容的修改都是临时的,任何修改在系统重启后都会丢失),例如下面这些重要的参数: 参数(路径+文件) 描述 默认值 优化值 /proc/sys/net/core/rmem_defau…

JVM参数调优 JVM参数调优是一个很头痛的问题,可能和应用有关系,下面是本人一些调优的实践经验,希望对读者能有帮助,环境LinuxAS4,resin2.1.17,JDK6.0,2CPU,4G内存,dell2950服务器. 一:串行垃圾回收,也就是默认配置,完成10万request用时153秒,JVM参数配置如下$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XXermSize=256…

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下…

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是…