线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统稳定性，使用线程池可以进行同意分配、调优和监控Java线程池创建无论是创建何种类型线程池(FixedThr

>在Flink中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制`TableInputFormat`来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的`DataSet`的方式读取,另外下面还有`Spark`读取的例子。##使用教程Md5Util.java```importorg.apache.commons.codec.binary.Hex;importjav

一、初识HBaseHBase是一个面向列式存储的分布式数据库，其设计思想来源于Google的BigTable论文。HBase底层存储基于HDFS实现，集群的管理基于ZooKeeper实现。

这两种方法在模型训练和调优过程中起着重要作用，有助于提高模型性能和泛化能力。文章目录一、方法背景二、

GC调优之响应时间优先上一节简单介绍了GC调优的吞吐量优先，详见：https://blog.csdn.net/Winner941112/article/details/102679614，这一节将会考虑响应时长进行调优

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但是，要保持这种精准的性能，背后需要不少技术维护和调优工作。SQLServer:在性能

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1、调优指令设置JVM内存的参数有四个：-XmxJavaHeap最大值，默认值为物理内存的1/4，最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定；-XmsJavaHeap初始值，Server端JVM

申明：文章内容是本人学习极客时间课程所写，作为笔记进行记录，文字和图片基本来源于课程资料，在某些地方会插入一点自己的理解，未用于商业用途，侵删。原资料地址：课程资料JVM参数标准参数定义：稳定的参数不会随着Java版本的变化而变化。通常以短横线开头,可以通过java-help查看java-version非标准参数定义：以-X开头，是标准参数的扩展。表示在将来的JVM版本中可能会发生改变，但是这类以

旧生代空间不足旧生代空间只有在新生代对象转入及创建为大对象、大数组时才会出现不足的现象，当执行FullGC后空间仍然不足，则抛出如下错误：java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace为避免以上两种状况引起的FullGC，调优时应尽量做到让对象在

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3.提高线程的可管理性，使用线程池能够统一的分配、调优和监控。

在MySQL中，有几种不同类型的日志，用于记录数据库的活动和操作，以便于故障排查、性能调优和数据恢复等目的。

视频讲解地址文章目录一、开始二、常用命令1、原生命令2、arthas命令三、Parallel四、G1相关参数五、通用参数六、JVM调优参数一、开始查看当前JDK版本所支持的垃圾回收器有哪些、以及默认使用的回收器

虚拟机：JVM高级特性与最佳实践第一部分走近Java第1章走近Java第二部分自动内存管理机制第2章Java内存区域与内存溢出异常第3章垃圾收集器与内存分配策略第4章虚拟机性能监控与故障处理工具第5章调优案例分析与实战第三部分虚拟机执行子系统第

摘要：本文整理自阿里云开发工程师，ApacheFlinkContributor钟旭阳，在FlinkForwardAsia2022生产实践的分享。本篇内容主要分为四个部分：历史背景框架简介案例介绍未来规划点击查看原文视频&演讲PPT一、历史背景批作业在算子实际处理数据时，可以提前感知到要处理的这部分数据有多大。从而可以根据数据量的大小，选择合适的资源处理数据。但流作业是一种long-running的

相信不少读者在开发Flink应用时或多或少会遇到在内存调优方面的问题，比如在我们生产环境中遇到最多的TaskManager在容器化环境下占用超出容器限制的内存而被YARN/Mesoskill掉[1]，再比如使用

原文地址https://blog.csdn.net/weixin_44904816/article/details/106066579相信不少读者在开发Flink应用时或多或少会遇到在内存调优方面的问题

Transformation）2.3窗口（Window）2.4状态（State）3.编程模型3.1编程模型介绍3.2程序示例4.部署4.1集群架构4.2集群资源管理4.3部署模式5.运维5.1部署管理5.2监控调优

1.设置向外连接可用端口范围echo"102465535">/proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range2.设置time_wait连接重用echo1>/proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_reuse3.设置快速回收time_wait连接echo1>/proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle4.设置最大time_wait连接长度e

目录前言一、什么是数据倾斜二、发生数据倾斜的表现2.1MapReduce任务2.2Spark任务三、如何定位发生数据倾斜的代码四、发生数据倾斜的原因3.1key分布不均匀3.1.1某些key存在大量相同值3.1.2存在大量异常值或空值3.2业务数据本身的特性3.3SQL语句本身就有数据倾斜3.4建表时考虑不周四、触发数据倾斜的SQL操作五、数据倾斜的解决方案5.1Map长尾优化5.1.1Map读取

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离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，而对于大数据量来说，count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢，以下是调优的方式。

而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的，迄今为止，OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知，ChatGPT的训练主要由三个步骤组成，如下图所示。

前言本篇文章主要整理hive-3.1.2版本的企业调优经验，有误请指出~一、性能评估和优化1.1Explain查询计划使用explain命令可以分析查询计划，查看计划中的资源消耗情况，定位潜在的性能问题

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