在第一篇中简单介绍了PowerShell,包含基本的一些命令,以及如何打开PowerShell,并且导航到SSAS对象.第二篇中学习了如何使用变量根据当前日期创建SSAS备份,以及如何运行MDX和XMLA脚本. 原文地址: http://www.mssqltips.com/sqlservertip/2980/using-powershell-for-ssas-to-check-service-status-and-database-availability/ 在这一篇中,主要介绍以下几个话题:

最近做一个后来程序,启动了事务后有一段操作业务,当运行一段时间后,出现这个异常 CLR 无法从 COM 上下文 0x1b1c38 转换为 COM 上下文 0x1b1da8,这种状态已持续 60 秒.拥有目标上下文/单元的线程很有可能执行的是非泵式等待或者在不发送 Windows 消息的情况下处理一个运行时间非常长的操作.这种情况通常会影响到性能,甚至可能导致应用程序不响应或者使用的内存随时间不断累积.要避免此问题,所有单线程单元(STA)线程都应使用泵式等待基元(如 CoWaitForMulti

最近做的项目需要在页面上展示echarts图表,且数据每隔10s刷新一次,然后发现时间长了以后chorme浏览器会显示页面崩溃.一开始以为是定时器的原因,试了网上的很多方法,比如把setInterval改成setTimeout,及时清除定时器,设置为null释放内存等,甚至还有在get请求的参数里加上时间戳……发现都没有作用,页面依然崩溃.最后发现是echarts的问题.(内存泄漏可用chorme浏览器的memory排查,具体排查方法可以在网上搜到) 通过init方法创建echarts实例,如果

fl.showIdleMessage(false);

现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过

后缀数组很久很久以前就出现了,具体的概念读者自行搜索,小菜仅略知一二,不便讨论. 本文通过寻找两个字符串的最长公共子字符串,演示了后缀数组的经典应用. 首先需要说明,小菜实现的这个后缀数组算法,并非标准,只是借鉴了其中的思想. 小菜实现的算法,有两个版本,第一个是空间换时间,第二个是时间换空间. 空间换时间版本 /* 利用后缀数组获取两个字符串最长公共子字符串 空间换时间版本 @params s1 String,要分析的字符串 s2 String,要分析的字符串 norepeat Boolean

无论是有意无意,如果事务在数据库中保持打开,则它会阻塞其他进程对修改后的数据进行操作.同样,对事务日志进行备份也只会截断不活动事务的那部分事务日志,所以打开的事务会导致日志变多(甚至达到物理限制),直到事务被提交或回滚. 要找到最早的活动事务,可以使用DBCC OPENTRAN命令. 给出一个示例: 代码如下: CREATE TABLE T_Product(PKID int, PName Nvarchar(50)); GO BEGIN TRAN INSERT INTO T_Product VAL

EBS中经常会出现一些zombie的frmweb进程,特征是运行时间很长,占用CPU都(1个frmweb进程占用1个CPU线程100%资源)下面脚本是利用awk找到运行时间超过1天的frmweb进程,并kill掉. 用法说明:match($4,/-/)是用来匹配时间字符串中用来分割天和时间的"-" -r | awk '/frmweb/ && !/PID/ && match($4,/-/) && $4+0>=1' -r |

这个小程序很简单原本没有记录下来的必要,但在编写过程中又让我学到了一些新的知识,并且遇到了一些不能解决的问题,然后,然后就很有必要记录一下. 这个程序的关键是获取文件大小,本来用 os.path.getsize(path) 就能解决,但是我还想让他用MB.kb这样的单位来显示,并且能显示运行时间,这就又接触到了新知识,最后在在应用计时模块timeit时遇到了一个问题,花了很长时间也没有解决 完整代码如下: #! python3 #chapter09-test02.py - 找出一个文件夹内的大文

在日常数据处理过程中避免不了要计算跨长周期数据指标统计需求,类似于如下: 1.  统计每个城市(过去30天)用户浏览次数: 统计每个城市(本年)用户浏览次数: 统计每个城市(历史至今)用户浏览次数: 2.统计每个城市(过去30天|本年|历史至今)交易用户数: 3.数据集部分数据行存在状态变化数据指标需求. 通常面对以上数据指标需求,最大的问题是跨长周期数据量往往是巨大的或者数据周期范围不固定.下面依次求解. 场景1:统计(过去30天|本年|历史至今)用户浏览次数? 常规解决方案如下: selec

一直准备写这么一篇有关 SSIS 日志系统的文章,但是发现很难一次写的很完整.因为这篇文章的内容可扩展的性太强,每多扩展一部分就意味着需要更多代码,示例和理论支撑.因此,我选择我觉得比较通用的 LOG 部分,在这里分享一下给大家,希望对大家在设计 ETL 的日志系统时有所启发和帮助.当然在这里要区分 Logging 和 Auditing 的区别,Logging 主要用来记录发生了什么事情,Auditing 侧重描述过程中产生的数据量,新增了多少,修改了多少等记录条数.本文主要讲解 Log 部分,

最近开发的服务放到IIS上寄宿之后,遇到一些现象,比如刚部署之后,第一次启动很慢:程序放置一会儿,再次请求也会比较慢.比如第一个问题,可以解释为初次请求某一个服务的时候,需要把程序集加载到内存中可能比较慢,第二个问题有可能是IIS的线程回收机制导致放置若干长时间,空闲的进程被回收了,再次请求的话可能比较慢. 刚开始的时候没有太在意,但是随着系统的发布,这种初次请求,或者闲置若干时间后第一次请求的漫长等待使得App的体验很差,很多时候App加载好半天数据都没过来.如果前端没处理好,还会导致App的

点这里进入ABP系列文章总目录 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之12.ABP领域层——工作单元(Unit Of work) ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ABP的官方网站:http://www.aspnetboilerplate.com ABP在Github上的开源项目:https://github.com/aspnetboilerplate 通用连接和事务管理方法 连接和事务管理是使用数据库的应用程

Process 进程类, // 提供对本地和远程进程的访问,启动/停止本地系统进程 public class Process : Component { public int Id { get; } // 系统生成的进程唯一标识符 public string ProcessName { get; } // 进程名称 public string MachineName { get; } // 运行进程的计算机名称 public ProcessThreadCollection Threads { g

目录: 前言 Node.js事件驱动介绍 Node.js事件 注册并发射自定义Node.js事件 EventEmitter介绍 EventEmitter常用的API error事件 继承EventEmitter 前言: 今天事儿太多了,没有发太多的东西.不好意思了各位. 本篇主要介绍Node.js中的事件驱动,至于Node.js事件概念的东西,太多了. 本系列课程主要抱着的理念就是,让大家慢慢的入门,我也尽量写的简单一点. 所以呢,本文事件驱动,大家的目标应该是:理解Node.js的事件驱动.会

MySQL5.5 中引入了 metadata lock. 顾名思义,metadata lock 不是为了保护表中的数据的,而是保护 database objects(元数据)的.包括表结构.schema.存储过程.函数.触发器.mysql的调度事件(events). 要理解 metadata lock 最重要的一点就是:将 metadata lock放到数据库事务的语义中来理解.metadata lock 的作用就是当一个事务在执行时,事务涉及到的所有元数据(metadata,也就是 datab

转载自:http://www.92csz.com/study/linux/12.htm  学习 shell脚本之前的基础知识 日常的linux系统管理工作中必不可少的就是shell脚本,如果不会写shell脚本,那么你就不算一个合格的管理员.目前很多单位在招聘linux系统管理员时,shell脚本的编写是必考的项目.有的单位甚至用shell脚本的编写能力来衡量这个linux系统管理员的经验是否丰富.笔者讲这些的目的只有一个,那就是让你认真对待shell脚本,从一开始就要把基础知识掌握牢固,然后要

前面几篇已经陆续从服务器的几个大块讲述了SQL SERVER数据库的诊断和调优方式.加上本篇可以说已经可以完成常规的问题诊断及优化,本篇就是SQL SERVER中的锁.为了方便阅读给出系列文章的导读链接: SQL SERVER全面优化-------Expert for SQL Server 诊断系列 首先阅读本文之前,大家都应该知道锁是影响你性能的一个重大因素,那么SQL SERVER为什么要引入锁呢?那就是要解决多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题.我想为了保证数据一致性

今天查看Job的History,发现Job 运行失败,错误信息是:“The transaction log for database 'xxxx' is full due to 'ACTIVE_TRANSACTION'.” 错误消息表明:数据库的事务日志文件空间耗尽,log 文件不能再存储新的transaction log. SQL Server将事务日志文件在逻辑上划分为多个VLF(Virtual Log Files),将这些VLF组成一个的环形结构,以VLF为重用单元.如果一个VLF 中存在

本章介绍android高级开发中,对于性能方面的处理.主要包括电量,视图,内存三个性能方面的知识点. 1.视图性能 (1)Overdraw简介 Overdraw就是过度绘制,是指在一帧的时间内(16.67ms)像素被绘制了多次,理论上一个像素每次只绘制一次是最优的,但是由于重叠的布 局导致一些像素会被多次绘制,而每次绘制都会对应到CPU的一组绘图命令和GPU的一些操作,当这个操作耗时超过16.67ms时,就会出现掉帧现象,表现为应用卡顿,所以对重叠不可见元素的重复绘制会产生额外的开销,需要尽量减

最近在做一些和 NIF 有关的事情,看到 OTP 团队发布的 17 rc1 引入了一个新的特性“脏调度器”,为的是解决 NIF 运行时间过长耗死调度器的问题.本文首先简单介绍脏调度器机制的用法,然后简要分析虚拟机中的实现原理,最后讨论了一下脏调度器的局限性. 脏调度器机制的用法 了解 NIF 的同学都知道,在 Erlang 虚拟机的层面,NIF 调用是不会被抢占的,在执行 NIF 的时候调度器线程的控制权完全被 NIF 调用接管,因此除非 NIF 调用的代码主动交出控制权,否则调度器线程会一直执