EBS职责界面能调大吗

两种方法更改 EBS R12界面LOGO以及内容

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ORA-00845 : MEMORY_TARGET not supported on this system(调大数据库内存无法启动)

问题描述:调大数据库内存后,启动数据库报 ORA-00845 : MEMORY_TARGET not supported on this system . -- 调大数据库内存后,数据库启动报错[root@jcdydb1 bin]# ./srvctl start database -d jcdydbPRCR-1079 : Failed to start resource ora.jcdydb.dbCRS-5017: The resource action "ora.jcdydb.db start

delphi 静态3维数组。严重占用堆栈切记。应该用动态数组，非要用静态数组的话，要在编译器里把堆栈调大

delphi 代码正确, 但是运行就崩溃. 原因为定义了一些静态3维数组. 应该扩大软件的堆栈设置. 然后正常解决问题静态3维数组. 严重占用堆栈切记. 应该用动态数组, 非要用静态数组的话, 要在编译器里把堆栈调大

EBS的性能调优

metalink Tuning performance on eBusiness suite (Doc ID 744143.1) 这篇文档描述了如何调查电子商务套件的整体性能下降.特别是,我们强调最普遍的等待时间和如何在AWR/ Statspack 报表中理解它们.在最后,我们提供了在数据库层/应用层性能调优的最佳实践. 1. 确保对eBusiness suite初始化参数的设置是正确的. 可以用文档 Note 174605.1中的 bde_chk_cbo.sql脚本来进

多媒体开发（5）&音频特征：声音可以调大一点吗？

基本上,现在常用的声音采样办法是pcm,而对于压缩音频的解码,得到的也pcm数据.这个pcm数据,只是一堆数值,有正有负,看这个值看不出什么花样. 声音采集,采的是什么呢? 采的是声音的强度变化,也是声音这种能量的强弱变化,这种强弱用分贝来表示,即dB.所以,pcm数据跟这个dB就一定有关系,这个关系是这样的: dB=20∗log10(pcm) pcm=pow(10,(dB/20.0)) 模数转换ADC时常用的位深是16bit,也就是用16位来表示一个sample,这里不考虑偷懒而使用不足16位

Xshell5 里桌面显示数据调大！！！

今天告诉大家一个好用的技巧, 在Xshell5下工作,屏幕上很容易积攒数据量,尤其是编译的时候,(当然你编译的时候可以重定向到一个文件中,也可以只重定向编译错误的信息): 这个时候,你想观看之前的编译信息怎么办,而恰恰尴尬的是当前页面上显示的编译信息不全!!! 发生这种情况怎么办!!! 不要急,我来告诉大家一个方法可以预防这种情况发生, 下来转移到Xshell5窗口上来: 点击左上角-->文件 ,再点--> 属性 -->终端 ,中间部分有一个, 滚动缓冲区行

graphical Layout调大一点

布局最右边的放大器按钮好难找啊

Oracle EBS AR 收款调整取值

SELECT ct.trx_number ,adj.adjustment_number ,ad.amount_dr ,ad.amount_cr ,ad.source_table ,ad.source_type ,xla_oa_functions_pkg.get_ccid_description(gcc.chart_of_accounts_id ,ad.code_combination_id) FROM ar_distributions_all ad ,ar_adjustments_all adj

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

大文件拆分问题的java实践（附源码）

引子大文件拆分问题涉及到io处理.并发编程.生产者/消费者模式的理解,是一个很好的综合应用场景,为此,花点时间做一些实践,对相关的知识做一次梳理和集成,总结一些共性的处理方案和思路,以供后续工作中借鉴. 本文将尝试由浅入深的方式表述大文件拆分的问题及不同解决方案,给出的方案不一定是最优解,也并非线上环境论证过的靠谱方式,目的只是在于通过该问题融会贯通io.多线程等基础知识理论.生产环境请慎用. 本文不会逐行讲解代码实现,而注重在方案设计及思路探讨上,但会在文末附上源码demo git地址. 问

【Spark深入学习 -14】Spark应用经验与程序调优

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.

Spark大数据针对性问题。

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

大文件拆分方案的java实践（附源码）

引子大文件拆分问题涉及到io处理.并发编程.生产者/消费者模式的理解,是一个很好的综合应用场景,为此,花点时间做一些实践,对相关的知识做一次梳理和集成,总结一些共性的处理方案和思路,以供后续工作中借鉴. 本文将尝试由浅入深的方式表述大文件拆分的问题及不同解决方案,给出的方案不一定是最优解,也并非线上环境论证过的靠谱方式,目的只是在于通过该问题融会贯通io.多线程等基础知识理论.生产环境请慎用. 本文不会逐行讲解代码实现,而注重在方案设计及思路探讨上,但会在文末附上源码demo git地址. 问

Mysql监控调优

提升性能 1.允许情况下,调大连接数 2.开启查询缓存(看命中率,用在变化不大的表内) 3.锁(查看是否存在死锁) 4.慢查询(将执行时间过长的语句写入日志内) 5.explain(分析表结构,type 为 ALL或extra 为 Using filesort.Impossible where.Using join buffer则一定要优化) 关系型数据库概念,有啥? 非关系型数据库概念,有啥? 要对表操作,是有权限控制的,我们自动会忽略这个权限问题查询走硬盘的话,硬盘会影响性能.ssd>hd

EBS Webservice Timeout，HTTP Server Return "500 Internal Server Error"

http://blog.itpub.net/26687597/viewspace-1207571/ 基于Oracle EBS R12,开发了一个Webservice用于返回某项主数据,当请求的数据量非常大的时候(大于6000行的数据量),Oracle应用服务器总是给返回一个500 Internal Server Error.请求数据量小的时候,Webservice运行没有问题,能够正常返回请求数据. 客户端接到的报错: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//IETF//DT

Elasticsearch搜索调优

最近把搜索后端从AWS cloudsearch迁到了AWS ES和自建ES集群.测试发现search latency高于之前的benchmark,可见模拟数据远不如真实数据来的实在.这次在产线的backup ES上直接进行测试和优化,通过本文记录search调优的主要过程. 问题1:发现AWS ES shard级别的search latency是非常小的,符合期望,但是最终的查询耗时却非常大(ES response的took), 整体的耗时比预期要高出200ms~300ms. troublesh

大数据篇：Spark

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到

Hadoop调优 | NameNode主备宕机引发的思考

大家都知道在双十一这些电商大型营销活动期间,电商网站的访问量等是平时的N倍.每当这个时候到来,无论是开发还是运维人员都严阵以待生怕服务出现问题.很不幸,笔者的一个朋友在一家电商公司上班,在双十一时,恰恰就出现了NameNode宕机的生产事故. 鉴于涉及到一些公司私密信息,不便发一些排查问题截图,同时,JVM调优作为大数据从业者必备技能,笔者打算后续分篇系统阐述,这里仅就问题现象.问题分析.解决方案三个层面阐述这次生产事故从产生.排查到最终解决的历程.希望能给大家带来一定思考,避免此类事情的发生以

NET架构师的基本职责

NET架构师的基本职责1 职责对本公司大健康平台提出技术研究及可行性报告; 结合需求设计高扩展性.高性能.安全.稳定.可靠的技术系统; 可以通过配置实现业务需求的变化,跟踪并研究***并应用于产品; 指导开发工程师的编码工作,解决各类技术疑难问题; 提升团队整体技术水平,形成良好的研发氛围. 任职要求: 计算机相关专业,6年以上.NET开发经验,3年以上架构设计经验; 熟练使用C# 6.0.ASP.NET Core.EF Core.DDD.Redis.RabbitMQ.ElasticSearc

PHP搭建大文件切割分块上传功能

背景在网站开发中,文件上传是很常见的一个功能.相信很多人都会遇到这种情况,想传一个文件上去,然后网页提示"该文件过大".因为一般情况下,我们都需要对上传的文件大小做限制,防止出现意外的情况. 但是在有些业务场景中,大文件上传又是必须的,比如邮箱附件,或者内部OA等等. 问题服务端为什么不能直接传大文件?跟php.ini里面的几个配置有关 upload_max_filesize = 2M //PHP最大能接受的文件大小 post_max_size = 8M //PHP能收到的最大PO

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

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

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