共分为两篇,功能篇和技术篇. 时间大约是2016年冬天. 考虑搭一个用于Bug管理和追踪的系统. 综合比较下,选择了小巧的开源工具,Mantis. 在源码基础上,做代码修改,完成了定制版的优化改造. Mantis 以下内容来源于百度百科 缺陷管理平台Mantis,也叫做MantisBT,全称Mantis Bug Tracker. Mantis是一个基于PHP技术的轻量级的开源缺陷跟踪系统,以Web操作的形式提供项目管理及缺陷跟踪服务.在功能上.实用性上足以满足中小型项目的管理及跟踪.更重要的是其…

共分为两篇,功能篇和技术篇. 时间大约是2016年冬天. 考虑搭一个用于Bug管理和追踪的系统. 综合比较下,选择了小巧的开源工具,Mantis. 在源码基础上,做代码修改,完成了定制版的优化改造. Mantis 以下内容来源于百度百科 缺陷管理平台Mantis,也叫做MantisBT,全称Mantis Bug Tracker. Mantis是一个基于PHP技术的轻量级的开源缺陷跟踪系统,以Web操作的形式提供项目管理及缺陷跟踪服务. 在功能上.实用性上足以满足中小型项目的管理及跟踪.更重要的是…

为什么要写这篇? 既然都过去这么久了,都回忆不起来了,为什么还要整理出来这篇文章呢? 这还要追溯到2018年3月份. 当时换工作,面试了国内某知名电视厂商. 简历上面写了我优化改造了bug管理系统mantis. 结果被面试官以打破砂锅问到底的方式,ko了. 我支支吾吾的完全答不上来,只能尴尴尬尬的笑一笑. Q:你简历上面写了这个优化改造,说一下? A:我是根据网上的开源代码,做了一些修改,然后引入到公司的 Q:具体修改了哪些代码? A:大体上就是增加了一些代码,修改了一些代码,嗯,对,就是增删改…

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 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…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

本文转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 感谢原作者 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算…

本文转载自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 美团技术点评团队) Spark性能优化指南——高级篇 李雪蕤 ·2016-05-12 14:47 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Spa…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…