hadoop调优第5页

Java虚拟机(JVM)性能调优指南

JVM性能调优对于确保应用程序性能至关重要。在本文中，我们将探讨如何对JVM进行有效的调优，以优化内存使用和提高应用程序性能。

NAMELZX·2024-08-24 23:10

Go 1.21在性能方面有哪些提升？

2.垃圾回收优化通过调优垃圾回收器，某些应用程序的尾部延迟可减少高达40%[3]。3.其他性能改进在

Toormi·2024-08-24 22:39

Ubuntu下部署Hadoop集群+Hive（一）

配置主机Host在三台服务器上添加主机名与IP的映射，以方便在局域网内进行主机间的快速访问和后续的文件配置；配置方法：vi/etc/hosts为方便配置：我的三台主机取名为HadoopMaster、HadoopSlave01

岩屿·2024-08-24 17:41

Hadoop 的基本 shell 命令

Hadoop的基本shell命令主要用于与Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce进行交互。

难以触及的高度·2024-08-24 14:22

基于Hadoop的海量图像检索

基于Hadoop的海量图像检索“MassiveImageRetrievalBasedonHadoop:AStudyinSoftwareEngineering”完整下载链接:基于Hadoop的海量图像检索文章目录基于

usp1994·2024-08-24 13:12

从零到一建设数据中台 - 关键技术汇总

一、数据中台关键技术汇总语言框架：Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集：Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储：HadoopHDFS离线批处理计算：MapReduce、Spark

我码玄黄·2024-08-24 12:09

向量数据库 Milvus：智能检索新时代

文章目录Milvus核心技术Milvus基本特点索引策略相似度计算图像检索演示Milvus基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus

三余知行·2024-08-24 11:31

Linux系统性能调优技巧

1.概述1.1.简介Linux系统性能调优是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括硬件、软件、系统调用、编译器选项、Profiling工具等。

丁爸·2024-08-24 07:01

Kylin的工作原理及使用分享

Kylin提供了一个Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力，能够支持大规模数据，处理TB乃至PB级别的分析任务，并且能够在亚秒级查询巨大的Hive表。

丁爸·2024-08-24 07:01

Rocksdb Tuning

Rocksdb配置选项尤其繁多，想要获得真正的高性能，需要进行详细的调优，这是项复杂的工作，需要在实践中积累经验：https://www.jianshu.com/p/8e0018b6a8b6https:

MOONICK·2024-08-24 06:25

阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别及最新活动价格参考

在阿里云目前的活动中，属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格，相比于活动内的经济型e和通用算力型u1等实例规格来说，这些实例规格等性能更强，适用于数据分析与挖掘，Hadoop

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-08-23 22:23

Ubuntu下部署Hadoop集群+Hive（二）

Hadoop集群搭建准备环境hadoop-3.3.6.tar.gz，jdk-8u421-linux-x64.tar.gz根据自己的使用下载对的hadoop和jdk版本hadoop下载地址：ApacheHadoopJDK

岩屿·2024-08-23 14:46

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统美食价格预测美团推荐系统美团爬虫大众点评爬虫美食数据分析美食可视化大屏大数据毕设

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集大众点评美食数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartsspar

计算机毕业设计大全·2024-08-23 13:22

Linux系统性能调优技巧详解

Linux系统性能调优技巧详解Linux系统凭借其稳定性、灵活性和开源社区的支持，在服务器、云计算、嵌入式系统等领域得到了广泛应用。

一个代码猎人·2024-08-23 13:08

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

基于Hadoop平台的电信客服数据的处理与分析④项目实现：任务16：数据采集/消费/存储

任务描述“数据生产”的程序启动后，会持续向callLog.csv文件中写入模拟的通话记录。接下来，我们需要将这些实时的数据通过Flume采集到Kafka集群中，然后提供给HBase消费。Flume：是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据

我非夏日·2024-08-23 06:28

《Linux运维总结：基于银河麒麟V10+ARM64架构CPU部署zookeeper 3.8.4二进制分布式集群》

它是Google的Chubby项目的开源实现之一，并且是Hadoop和HBase等项目的重要组成部分。ZooKeeper提供的功能包括配置维护

东城绝神·2024-08-22 16:35

spark学习资料

Spark的文档：Overview-Spark1.6.1Documentation,这里面包含项目介绍，代码示例，配置，部署，调优等等，入门使用足够了。Sparkrepo：apa

Liam_ml·2024-08-22 16:24

Java面试题———web篇

9、Tomcat如何进行内存调优？11、过滤器和拦截器的区别？12、Linux基本命令1、TCP和UDP区别？传输控制协议TCP（T

啵啵薯条·2024-08-22 13:47

Amazon EFS：云端弹性文件系统的多元化应用场景

应用：Hadoop、Spark等大数据框架优势：高

ivwdcwso·2024-08-22 04:51

Linux性能调优指南(1)：聚焦CPU性能与缓存优化策略

文章目录一,CPU性能调优1.选择适合的CPU1.1性能评估工具1.2CPU信息查看命令1.3基准测试工具2.CPU缓存优化2.1.了解缓存结构2.2.缓存预热2.3.数据布局和访问模式优化2.4.使用性能分析工具

星鬼123·2024-08-22 02:38

Linux性能调优指南(1.2)：涵盖频率调整、进程优先级及多核策略

文章目录3,CPU频率调整4,进程优先级调整5,多核优化3,CPU频率调整在Linux系统中，可以使用cpufreq等工具动态调整CPU频率，以平衡功耗和性能。根据系统的负载情况，适时地提高或降低CPU频率，可以在保证系统性能的同时，降低能耗和发热量。这对于移动设备和需要长时间运行的服务器尤为重要首先，安装cpufreq工具：sudoapt-getinstallcpufrequtils查看可用的C

星鬼123·2024-08-22 02:38

Hadoop的概念

1.什么是大数据数据体量巨大：数据量规模庞大，通常以PB（拍字节）或EB（艾字节）来衡量，远远超出了传统数据库和数据处理工具的处理能力。数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，非结构化数据占据了相当大的比例，如文本、音频、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低：在大量的数据中，真正有价值的信息可能只是很小的一部分。因此，如何从海量数据中快速提取有价值的信息是大数据处理

子非鱼　　　·2024-08-22 02:03

Linux性能调优指南

摘要在很久以前，就对性能调优有非常浓厚的兴趣。虽然之前也在做过一些性能调优的工作，但是主要集中在代码层面，以及业务层面。对如何从Linux操作系统方面进行调优，一直都没有一个清晰的认识。

Yonself·2024-08-22 02:33

MAP REDUCE

框架示例ApacheHadoop：以MapReduce作为默认处理引擎的框架。ApacheSpark：可以整合进Hadoop，取代MapReduce的框架

Xiao_die888·2024-08-22 01:58

Linux系统性能调优指南-应用程序优化

目录应用程序优化性能分析示例步骤1:使用perf分析性能步骤2:使用gprof分析性能步骤3:使用valgrind检测内存泄漏步骤4:代码优化示例代码优化后的代码应用程序优化应用程序优化是提高Linux系统性能的关键部分之一。这通常涉及使用各种工具来分析性能瓶颈，并对代码进行重构以提高效率。下面详细介绍一些常用的性能分析工具和代码优化技巧。性能分析性能分析工具可以帮助开发者找到应用程序中的瓶颈所在

何遇mirror·2024-08-21 21:32

Linux系统性能调优指南-文件系统选择与配置

目录文件系统选择与配置文件系统类型挂载选项示例步骤1:选择文件系统步骤2:配置挂载选项步骤3:创建分区和格式化步骤4:挂载分区步骤5:验证挂载注意事项文件系统选择与配置在Linux系统中，文件系统的选择和配置对于性能有着重要影响。根据不同的应用场景，选择合适的文件系统类型，并合理配置挂载选项，可以显著提高系统的I/O性能。下面分别介绍文件系统的选择和配置方法。文件系统类型Linux提供了多种文件系

何遇mirror·2024-08-21 21:01

HiveSQL常见函数及使用方法（含代码示例）

HiveSQL（HiveSQL）是ApacheHive所使用的SQL方言，专门用于在Hadoop上进行大规模数据处理。以下是一些常见的HiveSQL函数及其使用方法：1.聚合函数COUNT统计记录数。

会飞的岛格酱·2024-08-21 21:31

Azkaban各种类型的Job编写

一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些：command：Linuxshell命令行任务gobblin：通用数据采集工具hadoopJava：运行hadoopMR任务java：原生java

__元昊__·2024-03-28 21:00

Linux（centos7）部署hive

前提环境：已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL

灯下夜无眠·2024-03-28 12:44

Linux通过Tuned实现动态调优系统性能

Linux通过Tuned实现动态调优系统性能Tuned简介对于普通用户来说，优化Linux应用环境可能是相当具有挑战性的。

星河_赵梓宇·2024-03-28 12:14

关于HDP的20道高级运维面试题

HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive

编织幻境的妖·2024-03-26 15:34

【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理

风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域，ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架，而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，特别适合在线分析处理（OLAP）。结合Scala语

音乐学家方大刚·2024-03-26 09:56

java后端工程师八股文合集

1、SQL调优的基本步骤如下：确认性能瓶颈：首先要确定数据库中哪些查询是慢的，哪些查询最需要优化。可以通过监控数据库的CPU、磁盘I/O、网络I/O、缓存等指标来确定性能瓶颈。

吹林·2024-03-25 02:46

hadoop配置免密登录

1.生成密钥ssh-keygen-trsa所有节点都要执行2.所有节点执行ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名1@主机名1ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名2@主机名2ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名3@主机名33.目录授权chmod700~/.sshchmod600~/.ssh/authorized_

我干开发那十年·2024-03-24 07:25

【RH134问答题】第十章控制启动过程

系列文章第一章提高命令行生产效率第二章计划将来的任务第三章调优系统性能第四章使用ACL控制对文件的访问第五章管理SELinux安全性第六章管理基本存储第七章管理逻辑卷第八章实施高级存储功能第九章访问网络附加存储目录系列文章请简要说明

不怕娜·2024-03-20 07:17

大数据开发（Hive面试真题-卷二）

5、Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么？6、Hive的三种自定义函数是什么？实现步骤与流程？它们之间的区别？作用是什么？7、Hive分区和分桶的区别？8、Hive的执行流程？

Key-Key·2024-03-20 05:14

【笔记】HDFS基础笔记

启动hadoop命令（未配环境变量）：进入hadoop安装目录输入.

哇咔咔哇咔·2024-03-20 04:12

【笔记】Linux常用命令

命令含义cd/home/hadoop#把/home/hadoop设置为当前目录cd..#返回上一级目录cd~#进入到当前Linux系统登录用户的主目录（或主文件夹）。

哇咔咔哇咔·2024-03-20 03:11

Linux——系统优化

https://blog.csdn.net/li_wen01/article/details/82699167系统调优概述系统的运行状况：CPU->MEM->DISK*->NETWORK->应用程序调优系统性能优化的

@小官人^·2024-03-19 14:25

tomcat调优

一、tomcat线程数可以参照https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/85790435Tomcat配置文件server.xml中：Connector的主要功能，是接收连接请求，创建Request和Response对象用于和请求端交换数据；然后分配线程让Engine（也就是Servlet容器）来处理这个请求，并把产生的Request和Re

Liu.Yongqian·2024-03-19 02:39

JVM，GC算法，垃圾回收器，类加载器，进行线上JVM性能调优。

JVM（JavaVirtualMachine，Java虚拟机）是Java程序的运行环境，它在操作系统上提供了一个抽象层，使得Java程序可以独立于硬件平台运行。JVM有自己的指令集和内存管理机制，它负责将Java字节码转换为机器码并执行。垃圾回收（GarbageCollection，GC）是JVM的一个重要特性，它负责自动回收不再使用的内存。GC的目标是尽可能地回收垃圾对象，以释放内存空间，并确保

刘小董·2024-03-18 04:10

linux安装单机版spark3.5.0

一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0

爱上雪茄·2024-03-17 18:57

Hadoop简介

简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在，也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中，非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义，例如：研究机构Gartner给出了这样的定义："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

程序员小郭同学·2024-03-16 07:10

Hive中的NVL函数与COALESCE函数

ReturnsdefaultvalueifvalueisnullelsereturnsvalueExample:>SELECTnvl(null,'bla')FROMsrcLIMIT1;blaFunctionclass:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFNv

独影月下酌酒·2024-03-15 13:13

hive库表占用空间大小的命令

hdfsdfs-du-h/user/hive/warehouse2、按占用空间大小降序排列hdfsdfs-du/user/hive/warehouse/ipms.db|sort-nr3、查某一个分区占用空间大小（单位G)hadoopfs-ls

刀鋒偏冷·2024-03-15 13:13

03hive数仓安装与基础使用

hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。

daydayup9527·2024-03-14 13:39

MySQL索引优化分析

1、SQL性能下降的原因数据太多：考虑分库分表关联了太多的表：SQL优化没有充分利用到索引：建立索引服务器调优及各个参数设置：调整my.cnf2、索引简介除了数据本身之外，数据库还维护着一个满足特定查找算法的数据结构

JBryan·2024-03-14 09:42

JVM调优之jstack找出最耗cpu的线程并定位代码

jstack可以定位到线程堆栈，根据堆栈信息我们可以定位到具体代码，所以它在JVM性能调优中使用得非常多。

机灵鬼鬼·2024-03-13 11:27

HDFS

（一）HDFS简介及其基本概念 HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般

weixin_51987187·2024-03-12 14:32

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