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
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
性能优化参数 针对Spark SQL 性能调优参数如下: 代码示例 import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org
日常开发中,我们经常会碰到比较复杂的布局,在这种情况下,最简单的方案就是采用多层嵌套实现效果,但是最简单的方法就是最优的方案吗?我认为在不影响效果的情况下应尽可能减少布局的层级、减少嵌套,这样做的好处
一、索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样。其实可以这样说说,索
本文的主要目标是介绍如何优化MySQL数据库,通过定期分析表和检查表、定期优化表以及一些常用SQL语句的优化手段,可以帮助你学会在MySQL开发中编写更为高效的SQL。 1、定期分析表和检查表 分析表的语法如下:
这只是对于单一的元素来讲。如果你需要选择多个元素,这必然会涉及到 DOM 遍历和循环, 为了提高性能,建议从最近的 ID 开始继承。 如下所示: Js 代码 var traffic_light
8 .尽量使用 ID 代替 Class 。 前面性能优化已经说过, ID 选择器的速度是最快的。所以在 HTML 代码中,能使用 ID 的尽量使用 ID 来代替 class 。 看下面的一个例子:
网名:warehouse Itpub新技术区斑竹 Oracle独立技术顾问 ***特约讲师 2. Oracle高性能调整数据库物理结构设计和实例级别的调整 数据库逻辑结构设计和应用级别的调整 3. 数据库物理结构设计和实例级别的调整
1. 2014 Spark Summit ChinaOptimizing Spark for Flash Memory to Broaden Use Cases and Reduce TCODr. John
Google近期在Udacity上发布了 Android性能优化的在线课程 ,分别从渲染,运算与内存,电量几个方面介绍了如何去优化性能,这些课程是Google之前在Youtube上发布的 Android性能优化典范 专题课程的细化与补充。
字符串拼接的情况下浪费内存,影响性能,也常常会成为触发内存OOM的最后一步。 所以本文对String字符串进行深度解析,有助于我们日常开发中提高程序的性能,解决因String 而导致的性能问题。 首先我们先回顾一下String类型的本质
网站访问量越来越大,MySQL自然成为瓶颈,因此最近我一直在研究 MySQL 的优化,第一步自然想到的是 MySQL 系统参数的优化,作为一个访问量很大的网站(日1万人次以上)的数据库系统,不可能指望 MySQL
Google近期在Udacity上发布了 Android性能优化的在线课程 ,分别从渲染,运算与内存,电量几个方面介绍了如何去优化性能,这些课程是Google之前在Youtube上发布的 Android性能优化典范 专题课程的细化与补充。
Android性能优化的在线课程 ,目前有三个篇章,分别从渲染,运算与内存,电量三个方面介绍了如何去优化性能,这些课程是Google之前在Youtube上发布的 Android性能优化典范 专题课程的细化与补充。
可以完成具体业务逻辑,但是性能不一定是最优化的。一般来说,优秀的程序员在写完代 码之后都会不断的对代码进行重构。重构的好处有很多,其中一点,就是对代码进行优化,提高软件的性能。下面我们就从几个方面来了解Android开发过程
ing/ 数据库是应用开发中常用的技术,在Android应用中也不例外。Android默认使用了SQLite数据库,在应用程序开发中,我们使用最多的无外乎增删改查。纵使操作简单,也有可能出现查找数
chinaz.com/web/2015/0424/401323_2.shtml 大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web
SQL教程(高级篇) 课程表 SQL 基础 · SQL 首页 · SQL 简介 · SQL 语法 · SQL select · SQL distinct · SQL where · SQL AND &
Spark的性能分析和调优很有意思,今天再写一篇。主要话题是shuffle,当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。 以前写过一篇文章,比较了 几种不同场景的性能优化 ,包括portal的性能优化,web