python 跑批 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

跑批为什么这么难？

跑批系统比较典型的架构大致如下图：从图上看，数据要从生产数据库取出，存入跑批数据库。跑批数据库通常是关系型的，编写存储过程代码完成跑批计算。...跑批很慢的第一个原因，是用来完成跑批任务的关系数据库入库、出库太慢。...所以，跑批数据库导入文件数据的过程，以及跑批计算结果再导出文件的过程都会很慢。跑批很慢的第二个原因，是存储过程性能差。...应用效果SPL 在技术架构上打破了关系型跑批数据库存在的两大瓶颈，在实际应用中也取得了非常好的效果。L 银行跑批任务采用传统架构，以关系数据库作为跑批数据库，用存储过程编程实现跑批逻辑。...跑批任务采用关系数据库的 SQL 语句实现，运行总时间 7.8 小时，占用了过多的跑批时间，甚至影响了其他的跑批任务，必须优化。

4511 0

征集：那些慢得让你崩溃的查询跑批

特征：SQL编写，无问单机/集群、无问商用/开源、无问大牌/新秀现在为啥跑不快？硬件不变，提速关键在于设计出计算量更少的算法。然后再用程序语言写出来。...再看看这些案例，自己算算提速多少倍开源 SPL 优化银行预计算固定查询成实时灵活查询开源 SPL 将银行手机账户查询的预先关联变成实时关联开源 SPL 优化保险公司跑批优从 2 小时到 17 分钟...业务场景问题描述，包括简单的业务背景查询或跑批请求的发起条件执行频率主要痛点，等等选择关键的特性指标，准确描述业务场景的价值，包括：数据量（<1亿，1亿-10亿，10亿-100亿，100亿以上

7073 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

如何进行千万级别数据跑批优化

背景定义：跑批是指在特定日期对大量数据进行定时处理的过程。在金融领域，常见的跑批场景包括分户日结、账务计提、账单逾期处理和不良资产处理等。...跑批具有高度的连贯性，通常在执行完跑批后，还需要对数据进行进一步处理，如发送消息队列（MQ）给下游系统，或由数据仓库进行分析等。...问题在处理大数据量的跑批任务时，会遇到许多挑战，包括： OOM（内存溢出）：如果在查询跑批数据时未进行分片处理，随着业务的发展，数据量增大，很容易导致内存溢出....任务时间上的隔离：通常在大数据量跑批任务之后，还会有其他业务处理任务。因此，需要严格控制跑批任务的时间和健壮性，以避免对后续业务产生影响....分析通过对上述问题的总结，我们可以得出，在进行大数据量跑批任务时，代码设计需要具备以下素质：健壮性：跑批任务需要定时处理数据，不能因为其中一条数据出现异常就导致整批数据无法继续操作，因此必须具备健壮性

5411 0

YashanDB|如何优化跑批性能?这些参数配置值得关注

为了提升跑批效率、避免瓶颈和异常，合理的参数配置至关重要。本文整理了多个实际项目中的调优建议，供你参考和借鉴。...一、适用版本YashanDB 全版本，建议版本 ≥ 23.2二、跑批性能受影响的常见场景数据写入速度慢;REDO 写入阻塞;checkpoint 频繁，影响事务响应;内存占用异常，或缓存命中率偏低;并行线程调度失衡...表空间与 REDO 规划表空间提前分配，避免跑批过程中动态扩容带来的性能波动;REDO 和数据文件建议分盘部署，减少 IO 争抢;配置足够的 REDO 文件(建议 10 个，每个 2G)，避免日志追尾。...快照策略优化跑批前关闭快照或延长快照清理周期(默认 7 天);避免跑批过程中快照清理与业务操作抢占资源。3....统计信息策略跑批前提前收集统计信息;若表数据动态变化较小，可锁定统计信息，防止跑批中执行计划异常变更。

1360 0

Python跑秒表案例

以下借助Python函数实现一个跑秒表的实例。

3811 0

OB 运维 | 跑批 SQL 大量超时？集群管理避坑案例

0000000000000000] [lt=14] [dc=0] Failed to do check_ack_timeout, and will destroy connection 原计划该时间段是跑批...2应急方案由于跑批任务优先级较高，决定暂停合并操作。 05:50 左右，在黑屏中暂停合并操作，跑批任务恢复正常。...-- sys 租户下执行 ALTER SYSTEM SUSPEND MERGE; 待跑批结束，再恢复合并操作。...4优化建议调整每日合并时间，尽量避免合并期间跑批。合并时磁盘 IO 压力较大，跑批任务也会消耗系统资源，磁盘性能瓶颈导致 SQL 变慢。建议：合并与跑批任务分开进行。...降低跑批并发度，并行任务改为串行。降低跑批对系统资源的压力，避免出现队列积压问题，进而导致跑批超时。业务拆分。目前集群体量较大，跑批，合并，备份等时间冲突，建议进行业务拆分。

3400 0

YashanDB|跑批性能调优必看：这几个参数设置请注意

在 YashanDB 的实际应用中，大量用户场景涉及批量处理任务(跑批)，如定时任务、数据汇总、报表生成等。如果参数设置不当，容易导致跑批速度缓慢，甚至引发资源瓶颈。...一、适用版本适用于 YashanDB 23.2 及以上所有版本二、常见风险与影响跑批任务耗时长;数据导入导出效率低;IO、CPU 占用异常波动，甚至影响系统稳定性。三、关键调优建议1....IO 冲突;REDO 文件配置建议：建议配置 10 个 REDO 文件，每个 2GB;目的是避免跑批高峰期间日志追尾导致性能抖动。...快照策略调整跑批期间建议关闭快照功能或延长保留时间;默认快照保留 7 天，若在跑批中触发清理，会引起额外 IO 竞争;建议在跑批完成后再恢复常规快照设置。3....统计信息管理跑批前务必收集统计信息，以避免执行计划不稳定;若统计信息无法覆盖完整数据量，建议对关键表进行统计信息锁定，避免跑批中动态更新计划造成性能回退。4.

1350 0

【YashanDB 知识库】要有好的跑批性能，有哪些参数要注意

问题现象YashanDB 在实际使用中有不少用于跑批量任务的场景，经常有用户咨询我们要取的好的跑批性能，有哪些参数要注意？...这里列举对性能有影响，特别是对跑批有影响的参数，供大家参考，更多性能调优，问题的风险及影响影响跑批性能问题影响的版本YashanDB 版本：23.2 及以上所有版本解决方法及规避方式存储过程跑批在多个客户中出现过...1、空间划分评估好提前规划好表空间，一次性把文件扩好，避免在跑批过程扩文件。...有大量的读写，和 dbfiles 在不同的盘，可以充分利用 IO）REDO 文件个数及大小：10 个 REDO 文件，每个 2G（文件足够大，避免日志追尾）2、后台快照管理关闭快照，或把快照保留较长时间，在跑批完成之后再修改会常规...（默认 7 天）自动清理，避免在跑批的过程，触发了快照清理，影响性能3、统计信息收集在跑批之前，收集统计信息，如果历史数据不足或其他原因会造成统计信息在跑批的过程中生效，需要对相应的表做统计信息的锁定。

1601 0

【YashanDB知识库】要有好的跑批性能，有哪些参数要注意

问题的风险及影响影响跑批性能问题影响的版本YashanDB版本：23.2及以上所有版本解决方法及规避方式存储过程跑批在多个客户中出现过，在多次实践中，得出相关最佳配置，供参考如下。...1、空间划分评估好提前规划好表空间，一次性把文件扩好，避免在跑批过程扩文件。...（默认7天）自动清理，避免在跑批的过程，触发了快照清理，影响性能3、统计信息收集在跑批之前，收集统计信息，如果历史数据不足或其他原因会造成统计信息在跑批的过程中生效，需要对相应的表做统计信息的锁定。...checkpoint，如果跑批数据量过大，则不可避免会发生checkpoint，可以忽略此配置CHECKPOINT_TIMEOUT3600DBWR_BUFFER_SIZE32M（最大值）DBWR_COUNT16...发生宕机可能导致数据不一致，跑批的场景可以使用，因为发生异常可以重跑，在线交易类不可使用并行MAX_SESSIONS4096OPEN_CURSORS4096MAX_WORKERS1024MAX_PARALLEL_WORKERS1024DEGREE_OF_PARALLELCPU

1730 0

模拟开户接口，使用python脚本实现批

/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 import requests 5 from requests_toolbelt.multipart.encoder

9121 0

用Python写一个天天酷跑

ok啦，这就是这个天天酷跑的全部代码啦，有问题可以留言，我看到都会回的。

1K3 0

python3批量为文件重命名

简介为什么使用python批量重命名而没有使用shell,python对文字的处理更灵活，对于文件名中的空格不会出现报错。代码： #!.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @author:Aiker Zhao @file:rename_all.py @time:下午10:29 "

6653 0

用R也可以跑Python了

如果返回的是TRUE，那恭喜你，您的系统已经有Python啦。FALSE的话就得先去装一下Python了。在R中导入一个python模块您可以使用函数import（）来导入特定的包或模块。...您可以在R中创建交互式Python控制台。...您在Python中创建的对象可在R中使用（反之亦然）。通过使用repl_python（）函数，可以使Python和R交互。...中创建的对象你可以在利用py object获取python里的对象。...先在R中创建一个对象： mydata = head(cars, n=15) 在Python REPL中调用之前在R中所创建的对象： repl_python() import pandas as pd r.mydata.describe

1K3 1

用R也可以跑Python了

如果返回的是TRUE，那恭喜你，您的系统已经有Python啦。FALSE的话就得先去装一下Python了。在R中导入一个python模块您可以使用函数import（）来导入特定的包或模块。...您可以在R中创建交互式Python控制台。...您在Python中创建的对象可在R中使用（反之亦然）。通过使用repl_python（）函数，可以使Python和R交互。...中创建的对象你可以在利用py object获取python里的对象。...先在R中创建一个对象： mydata = head(cars, n=15) 在Python REPL中调用之前在R中所创建的对象： repl_python() import pandas as pd r.mydata.describe

1.1K3 0

视频剪辑，Python跑数据，diy电脑组装怎么配置？

不太了解题主Python跑数据，是跑什么规模的数据。是机器学习，PyTorch, TF那类模型的数据集吗？墙裂推荐GPU，这个必须。性能据说GPU ≈ 30-50倍CPU。其他不知。

2.1K3 0

批标准化

批标准化提出了一种机会可以重参数化所有深度网络的优雅方法。重参数化显著减少了多层之间协调更新的问题。批标准化可应用于网络的任何任何输入层或隐藏层。...这意味着，梯度不会再简单地增加的标准差或均值：标准化操作会除掉这一操作的影响，归零其在梯度中的元素，这是批标准化方法的一个重大创新。...使用批标准化后，我们得到的归一化恢复了零均值和单位方差的特性。对于底层的几乎任意更新而言，仍然保持着单位高斯。...事实上，这是Guillaume中采用的方法，为批标准化提供了灵感。令人遗憾的是，消除所有的线性关联比标准化各个独立单元的均值和标准代价函数更高，因此批标准化仍是迄今最实用的方法。...自然想到我们应该将批标准化应用于输入还是变换后的值。更具体地讲，应替换为的标准化形式。偏置项应被忽略，因为参数会加入批标准化重参数化，它是冗余的。

1.6K2 0

MP批插优化

https://mp.weixin.qq.com/s/NkP6kND6wQZqTd_gIuaYAw

3430 0

docker中跑MySQL

--restart=always：在容器退出时总是重启容器 MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456：root密码123456

1.1K3 0

造了四个轮子之后，我们上路跑一跑

造完轮子，很自然的想到要弄个App来跑一下。在搬APP出来之前，先介绍下这几个轮子吧。二、轮子昨晚我在秋名山输给一辆五菱宏光, 他用惯性飘移过弯,他的车很快，我只看到他有个修楼房漏水的招牌。

7740 0

Python+requests+bs4批量下载公众号PPT

推荐图书：《Python程序设计（第3版）》，（ISBN：978-7-302-55083-9），董付国，清华大学出版社，2020年6月第1次印刷，2021年1月第6次印刷，山东省一流本科课程“Python...目录（二级）第1章基础知识/1 1.1 如何选择Python版本 1.2 Python安装与简单使用 1.3 使用pip管理扩展库 1.4 Python基础知识...1.5 Python代码编写规范 1.6 Python文件名 1.7 Python程序的__name__属性 1.8 编写自己的包 1.9 Python...快速入门 1.10 The Zen of Python 第2章 Python数据结构/31 2.1 列表 2.2 元组 2.3 字典 2.4 集合...异常类与自定义异常 8.3 Python中的异常处理结构 8.4 断言与上下文管理 8.5 使用IDLE调试代码 8.6 使用pdb模块调试程序第9章 GUI

9711 0

点击加载更多

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭