一、前述 Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。...二、具体 1、代码调优 1、避免创建重复的RDD，尽量使用同一个RDD 2、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略？...2) 如何查看数据本地化的级别？ 通过日志或者WEBUI 3、内存调优 ?...3) gc 多了就会影响Spark的性能和运行的速度。 Spark JVM调优主要是降低gc时间，可以修改Executor内存的比例参数。...0.2）,task的运行（0.2）那么如何调优呢？
只能真正理解了作用域链原理，才能写出更高效的JavaScript代码。下面，让我们慢慢走近这个并不神秘的区域...... 1....执行上下文最明显的就是 this 的指向是执行时确定的。而作用域访问的变量是编写代码的结构确定的。...创建一个全局的执行上下文（this指向我们熟知的window）； 每执行一个JavaScript函数，都会创建一个对应的执行上下文； 函数里面可能执行嵌套函数......继续创建子函数的执行上下文； 最终...性能优化：尽可能使用局部变量 通过上面的分析，可以得出结论，如果在越靠近栈顶的对象中，可以找到当前函数执行时所需的变量，那么，函数执行速度是最快的。...也就是说，读取变量值的总耗时随着查找作用域链的逐层深入而不断增加！ 因此，为了写出更高效的JavaScript代码，尽可能在函数内部使用局部变量。
JVM 11的优化指南：如何进行JVM调优，以及JVM调优参数有哪些”这篇文章将包含JVM 11调优的核心概念、重要性、调优参数，并提供12个实用的代码示例，每个示例都会结合JVM调优参数和Java代码...这包括调整堆内存大小、选择合适的垃圾收集器，以及调整其他性能相关的参数。 JVM调优的重要性 提高性能：通过调优，可以提升应用程序的响应速度和处理能力。...企业级 JVM 11 的调优参数，机器配置是8核32G 为配置有8核和32GB内存的机器推荐JVM 11调优参数时，需考虑应用的类型、负载特性等。...在生产环境中逐渐调整参数，并密切关注每次调整后的影响。 合理的JVM调优可以显著提升应用的性能和稳定性。不过，请记得调优是一个持续的过程，需要根据应用的具体表现来不断调整和优化。...结语 合理的JVM调优可以显著提升应用的性能和稳定性。不过，请记得调优是一个持续的过程，需要根据应用的具体表现来不断调整和优化。
go的垃圾回收go的默认垃圾回收时机是新分配的内存和上次垃圾回收后剩余的内存的比率。默认是100.比如你分配了100M内存，和上次垃圾回收后的内存一样，此时就触发了垃圾回收。...go的测试：单测和基准测试testing包的testing.T和testing.Bgo的调优net/http/pprof和runtime/pprof包package mainimport ("fmt""...{http.HandleFunc("/", hi)http.ListenAndServe(":8181", nil)}http://127.0.0.1:8181/debug/pprof/图片prof的生成方式有两种
如果有一个自动 tuning 的方案就可以大大减少调优的人力成本，同时也可能在调优的过程中，发现一些人工想不到的信息。...另外它在 深度学习参数调优 中也有应用。...项目地址：https://github.com/tikv/auto-tikv 设计目标 整个调优过程大致如下图： [图 1 调优过程] 整个过程会循环跑 200 个 round（可以用户自定义），或者也可以定义成到结果收敛为止...要调的 knobs 比较少，省去了 identity important knobs（OtterTune 是通过 Lasso Regression 选出 10 个最重要的 knob 进行调优）。...特别是在实际生产环境中，DBA 并不能提前知道会遇到什么样的 workload。这大概也就是自动调优的作用吧。
如果有一个自动 tuning 的方案就可以大大减少调优的人力成本，同时也可能在调优的过程中，发现一些人工想不到的信息。...另外它在 深度学习参数调优 中也有应用。...其中一个比较有名的研究是 OtterTune。我们受 OtterTune 的启发，开发了 AutoTiKV，一个用于对 TiKV 数据库进行自动调优的工具。...要调的 knobs 比较少，省去了 identity important knobs（OtterTune 是通过 Lasso Regression 选出 10 个最重要的 knob 进行调优）。...特别是在实际生产环境中，DBA 并不能提前知道会遇到什么样的 workload。这大概也就是自动调优的作用吧。
，猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄，身上的梅花肉，五花肉，里脊肉也各有各的做法。...取名的恶趣味，导致之后微软，百度的改进模型，都叫 Big-Bird 和 ERNIE，俨然走错片场，进入了芝麻街的世界。...最后 finetune 时，直接拿单句加上 [CLS] 输入，但要注意的是，这里拿的不是最上一层的输出，而是用到一个可学习各层权重的 "Layer Attention" 来对不同层加和。...用于基于方面 (aspect) 的情感分析（ABSA）任务，主要通过构建附加句，将 ABSA 任务转换成了句子对分类任务。方法和最早看 GPT2 非监督一样，出奇简单，却有效。...特别值得指出的是这都是无监督的。 首先，用 ASR 获得的文本作为 BERT 输入的上句；之后，再对视频特征向量进行 tokenize，作为下句；最后用最初的 [CLS] 来判断是否文字与视频一致。
，由下图可知user+system的cpu使用率75%，未超过90%，不考虑CPU处理瓶颈，也可以使用 sar -P 0 1 2命令跟踪具体的cpu， 该命令0代表第一块CPU ?...4.内存使用情况 ：使用free命令即可下图的while true; do free; sleep 10; done为每10秒执行一次，由图可见8G内存只使用了2.1G，可被应用程序使用的物理内存还有4.4G...5.应用服务(java类型)监听：首先输入jps -l ，该命令是显示当前系统所有的java进程，最前面显示的是进程id，找到当前应用服务的进程id，输入jstat -gcutil 29033 10000...三、优化方法 1.第二章监控了服务器的cpu、硬盘、内存、网络都满足性能要求，未出现异常，最后通过查看测试结果输出的HTML报告，看到系统返回报错的响应结果中提示duboo服务线程已经耗尽，最大线程数数为...五、性能瓶颈调优层级 ?
本文仅讨论基于MR引擎的Hive数据倾斜现象，另外Spark、Flink中的数据倾斜择日再论。...高基数列的倾斜：某些列的基数（唯一值的数量）很高，而其他列的基数较低，可能导致以高基数列为基准进行的连接或聚合操作产生数据倾斜。...它的作用是开启Hive中的负载均衡优化，以应对数据倾斜的情况。...-- 进行基于分桶表的Join操作 SELECT a.id, a.value, b.data FROM table_A a JOIN table_B b ON a.id = b.id; 在这个示例中，我们创建了两个分桶表...最后，我们进行了一个基于分桶表的Join操作，通过分桶列id来进行Join。由于两个表都是分桶表，Hive会根据分桶列的哈希值将相同哈希值的数据分配到同一个节点上，从而优化Join操作。
下面这些关于 Spark 的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。...基本概念和原则 首先，要搞清楚 Spark 的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： 每一台 host 上面可以并行 N 个 worker，每一个 worker 下面可以并行 M 个 executor...有的配置在不同的 MR 框架/工具下是不一样的，比如 YARN 下有的参数的默认取值就不同，这点需要注意。 明确这些基础的事情以后，再来一项一项看性能调优的要点。...根据我的测试，独占模式的性能要略好与共享模式。 GC 调优。打印 GC 信息：-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps。...可供参考的文档：官方调优文档 Tuning Spark，Spark 配置的官方文档，Spark Programming Guide，Running Spark on YARN，JVMGC 调优文档，JVM
下面这些关于Spark的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。 ?...基本概念和原则 首先，要搞清楚Spark的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： 每一台host上面可以并行N个worker，每一个worker下面可以并行M个executor，task们会被分配到...其次，涉及性能调优我们经常要改配置，在Spark里面有三种常见的配置方式，虽然有些参数的配置是可以互相替代，但是作为最佳实践，还是需要遵循不同的情形下使用不同的配置： 设置环境变量，这种方式主要用于和环境...有的配置在不同的MR框架/工具下是不一样的，比如YARN下有的参数的默认取值就不同，这点需要注意。 明确这些基础的事情以后，再来一项一项看性能调优的要点。...根据我的测试，独占模式的性能要略好与共享模式。 GC调优。打印GC信息：-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps。
写在前面 整理一些Linux内存调优的笔记，分享给小伙伴 博文没有涉及的Demo,理论方法偏多，可以用作内存调优入门 博文内容涉及: Linux内存管理的基本理论 寻找内存泄露的进程 内存交换空间调优...，一般调优首先需要分析系统性能，然后执行系统变更测试应用。...第一个图显示了在内存压力下更倾向于交换的系统 第二个图显示了更倾向于收缩页缓存的系统 交换分区和文件调优 交换分区性能在很大程度上受到交换分区的位置和数量的影响。...需要注意的是，如果您使用SSD作为交换分区，并且交换分区经常使用，那么您应该确保您的设备支持适当的磨损均衡(基于SLC-的存储可能优于基于MLC的存储,SLC的特点是寿命长，同样规格的MLC寿命比SLC...设置为0将完全禁周期性回写 大多数调优配置文件至少修改上述设置之一。
二、基于大模型的ChatBI效果调优 虽然大模型为ChatBI提供了强大的基础能力，但它也存在一些不足，如泛化性、幻觉以及Text2SQL能力等问题。...● 具备一定的多轮对话能力，能够基于用户历史提问所包含的语义信息，生成完整的提问。这个在上面的多轮对话小节已有详细的介绍。...基于以上问题，我们也在Text2SQL上线后，调研并开发了Text2DSL的方案。Text2DSL不会直接让大模型生成SQL，而是生成一段我们定义好的DSL结构。...3.ICL（In-Context Learning）调优 即使是同一个问题，在不同业务场景和知识库下的结果也可能不同，因此需要对场景进行细分，但是传统的预训练和微调方法可能不足以应对快速变化的业务需求和数据环境...为了做到针对性的优化，我们引入了ICL调优。 ICL有如下好处： 1.见效快：ICL允许模型在不直接训练的情况下，通过阅读上下文来适应新任务或数据，这样可以更快地适应新的业务场景。
只有当您对NGINX和Linux有了深入的了解，或者按照我们的支持或专业服务团队的指导，我们才建议您更改某些设置，这里不介绍这些设置。...我们首先讨论Linux的调优，因为某些操作系统设置的值决定了如何调优NGINX配置。 调整Linux配置 现代Linux内核（2.6+）中的设置适用于大多数目的，但更改其中的一些设置可能是有益的。...适当的设置取决于服务器的大小和流量的性质，并且可以通过测试发现。...设置它们有助于防止单个客户端打开过多的连接并消耗超过其资源份额的资源。 limit_rate–限制每个连接将响应传输到客户端的速率（以便打开多个连接的客户端可以为每个连接消耗此数量的带宽）。...缓存和压缩可以提高性能 NGINX可以用来提高web应用程序性能的一些附加特性实际上并不属于优化的范畴，但值得一提的是，它们的影响是相当大的。它们包括缓存和压缩。
使用lsof 确定哪些进程正在使用一组给定的文件，从而确认进行磁盘IO的进程 食用方式： 需要了解Linux基础，存储相关知识 理解不足小伙伴帮忙指正 「 总感觉当下的生活不是想要的，总感觉一路走下去会是一个讨厌的未来...这里的等待，即我们在编程中讲的IO阻塞，尤其在涉及的并发的问题中，我们常常要考虑线程I/O阻塞情况来调整线程优先级，Java在JDK1.4 的版本中,提供NIO(采用内存映射文件的方式处理，将文件或文件的一段区域映射到内存中...显示的统计数据是从系统启动.开始的总信息,而不是两次采样之间的发生量 -d 按每interval一个样本的速率显示单个磁盘的统计数据。...await 完成对一个请求的服务所需的平均时间（按毫秒计）,该平均时间为请求在磁盘队列中等待的时间加上磁盘对其服务所需的时间 svctm 提交到磁盘的请求的平均服务时间（按毫秒计）。...PID 打开该文件的命令的PID USER 打开文件的用户 FD 该文件的描述符。
第一部分：调优索引速度 ❝ https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html...「1.调大 refresh interval」 默认的 index.refresh_interval 是 1s，这迫使 Elasticsearch 每秒创建一个新的分段。...再去看看 “调优 磁盘使用”吧」 （https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-disk-usage.html...第二部分-调优搜索速度 「1.filesystem cache越大越好」 为了使得搜索速度更快，es 严重依赖 filesystem cache 一般来说，需要至少一半的可用内存 作为 filesystem...即 doc_freq 索引统计 是基于shard来计算的 搜索时，“已删除”的doc 当然是 永远不会 出现在 结果集中的 索引统计时，for practical reasons，“已删除”doc 依然是统计在内的
0 前言 面对日渐复杂的系统，制定合理的性能测试，可以提前发现性能瓶颈，然后有针对性地制定调优策略。即： 测试 分析 调优 咋制定系统的性能调优策略呢？...3 合理分析结果，制定调优策略 分析和调优结合。 完成性能测试后，需输出一份性能测试报告，帮分析系统性能测试情况。...从应用层到os层的几种调优策略。 3.1 优化代码 应用层的问题代码往往因耗尽系统资源而暴露。...测试结果可制定性能调优策略，调优方法很多，这里就不一一赘述了。调优策略千变万化，但思路核心一样：从业务调优到编程调优，再到系统调优。...任何调优都需要结合场景明确已知问题和性能目标，不能为了调优而调优，以免引入新 Bug，带来风险弊端。 FAQ Q：电商系统，新品上线，还有抢购活动，哪些功能做微基准性能测试，哪些做宏基准性能测试？
、新生代 5.1.2、老年代 总结 前言 现在除了一些有工作和开发经验的大神，基本很少有人在简历上敢写“精通 JVM 调优，有过 JVM 调优经验”，因为应聘者如果写这句话就意味着你的面试将会是很...既然 JVM 如此重要，那我就在本系列中完整的过一遍，让你敢于在简历上写“精通 JVM 调优，有过 JVM 调优经验”，薪资涨 5k！...在聊 JVM 调优和 GC 之前，我们先看看当下就业环境中面试对于 JVM 和 GC 的一些相关面试题，看看企业开发岗需要什么样的人才。...GC 调优有经验吗？一般出现 GC 问题你怎么解决？ 1.5、阿里、蘑菇街 ThreadLocal 有没有内存泄漏问题？...5.1.2、老年代 垃圾回收器回收了多次没有回收掉的对象被称为“老年”，就被存放在老年代中。 在默认情况下 JDK 1.8 没有调参数、调优用的就是 GC 的分代模型。
背景 平台目前大多数任务都是Spark任务，用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置spark executor 个数、每个executor 的core 个数以及 executor 的内存大小等...基于此，希望能有工具来针对任务进行分析，帮助用户来监控和调优任务，并给出一些建议，使任务更加有效率，同时减少乱配资源影响其他用户任务运行的情况。 Dr....，这些任务既包含成功的任务，也包含那些失败的任务。...一旦获取到了任务的元数据，Dr.Elephant就基于这些元数据运行启发式算法，然后会产生一份该启发式算法对该任务性能的诊断报告。根据每个任务的执行情况，这份报告会为该任务标记一个待优化的严重性级别。...Elephant, 通过阅读Dr 相关源码, 明白Dr 执行整体流程并对代码进行改造,适配我们的需求.最终转变为平台产品来对用户的Spark任务进行诊断并给出相关调优建议.
jvm调优实战笔记之基础知识简介 I....背景 java后端，提供了一个svg渲染的服务，在qps较大时，会出现频繁的gc，而此时的服务器性能本身并没有达到瓶颈（cpu,load,io都不太高）因此考虑调整一下jvm的相关参数，看是否可以提升服务性能...) - 整个堆的容量 0.1487460 secs – ParNew收集器标记和复制年轻代活着的对象所花费的时间（包括和老年代通信的开销、对象晋升到老年代时间、垃圾收集周期结束一些最后的清理对象等的花销...常见的两个问题： 效率不高；回收后大量的碎片 3....参考 Linux系统性能监控工具介绍之-tsar tsar使用说明 JVM调优——之CMS GC日志分析 jvm的GC日志分析 JVM 运行时内存使用情况监控 《深入理解JVM虚拟机》 V.
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