dataX调优 标签(空格分隔): ETL 一,Datax调优方向 DataX调优要分成几个部分(注:此处任务机指运行Datax任务所在的机器). 1,网络本身的带宽等硬件因素造成的影响: 2,DataX本身的参数: 3,从源端到任务机: 4,从任务机到目的端: 即当觉得DataX传输速度慢时,需要从上述四个方面着手开始排查. 1,网络带宽等硬件因素调优 此部分主要需要了解网络本身的情况,即从源端到目的端的带宽是多少(实际带宽计算公式),平时使用量和繁忙程度的情况,从而分析是否是本部分造成的速度…

要好好使用 Impala 就得好好梳理一下他得结构以及他存在得一些问题或者需要注意得地方.本系列博客主要想记录一下对 Impala 架构梳理以及使用上的 workaround. Impala 简介 首先我们来了解一下在 Impala Guide 中 Impala 对自己的定位 Impala is an addition to tools available for querying big data. Impala does not replace the batch processing fr…

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).…

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事…

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.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release…

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性…

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl…

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包…

堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制:系统的可用虚拟内存限制:系统的可用物理内存限制.32位系统下,一般限制在1.5G~2G:64为操作系统对内存无限制.我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m.典型设置: java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k-Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M.-Xms3550m:设…