随着云原生技术的蓬勃发展和其日渐成熟的产业落地，云上机器学习正向大规模、工业化方向迅速挺进。 近期，Morphling 作为阿里巴巴开源的 KubeDL 其中一个独立的子项目，成为云原生计算基金会（CNCF）Sandbox 项目。旨在为大规模工业部署机器学习模型推理（model inference）服务，提供自动化的
作者｜王䘵平（茶木） 随着云原生技术的蓬勃发展和其日渐成熟的产业落地，云上机器学习正向大规模、工业化方向迅速挺进。 近期，Morphling 作为阿里巴巴开源的 KubeDL 其中一个独立的子项目，成为云原生计算基金会（CNCF）Sandbox 项目。旨在为大规模工业部署机器学习模型推理（model inferenc
1、web1.0时代 用户------浏览器----------【html js css】服务器 2、web 2.0时候 用户------浏览器----------【html js css】服务器----数据库 3、单体架构 用户----浏览器-----【Model View Controller html js css】war服务器 文件服
【注意】所有的配置项写到xml文件，需要更换格式。 1、使用explain、explain extended explain select count(car_brand) from car; --结果见下图 explain extended select count(car_brand) from car; 使用explain可以看到Hive是怎么转换成MapReduce任务的。想要更详细的信息
二、六大性能调优技术（JVM调优+网络调优+数据库调优+LINUX内核调优+中间件底层探索+容器环境调优） 手绘板（脑图） 1、JVM调优 JVM调优必备理论知识-Gc COLLECTOR-三色标记 垃圾回收算法串讲 JVM常见参数总结 JVM调优实战 JVM（HotSpot）核心源码解读 JVM核心模块（GC算法）手写实战 2、网络调
1、数据库存储引擎：使用不同的数据库存储引擎，查询速度会不一样 2、mysql调优，宏观角度主要从两个方向： 硬件方向数据库方向 3、硬件方向 需要考虑的地方及瓶颈所在： 磁盘寻找磁盘读写CPU存储带宽 4、数据库方向 表结构是否合理 索引的设计是否合理 对于不同的情况选择不同的存
（一）共识策略 支持的共识算法： Raft 默认，官方推荐 Kafak 废弃，官方不建议使用 Solo 开发使用，测试模式
默认情况下，map阶段同一key数据分发给同一reduce，如果单一key过大就很容易造成数据倾斜。（100条数据分组后一组90条，一组10条，这就会数据倾斜） 这样的话，我们就可以预先在map端进行一些聚合操作，减轻reduce端的压力。 常用参数： –是否在 Map 端进行聚合，默认为 True set hive.map.aggr
oracle性能调优是一个复杂的主题， 而sql优化只是其中的一部分， 但 Oracle SQL 调整是 Oracle 调整中最重要的领域之一 一． 外部的性能问题 CPU ：CPU 资源的不足令查询变慢。 内存 ：可用于 Oralce 的内存数量也会影响 SQL 的性能，特别是在数据缓冲和内存排序方面。 网络 ：大量的 Net 通信
1. 建立索引 在经常需要进行检索的字段上创建索引，如 WHERE，JOIN ，ORDER BY。 索引并不是越多越好。索引固然可以提高相应的 select 效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引。 避免在索引上使用计算。 2. 使用预
-Xms s为starting，表示堆内存起始大小 -Xmx x为max，表示最大的堆内存 一般来说-Xms和-Xmx的设置为相同大小，因为当heap自动扩容时，会发生内存抖动，影响程序的稳定性 -Xmn n为new，表示新生代大小 -Xss：规定了每个线程虚拟机栈（堆栈）的大小 -Xms:设置初始分配大小，默认为物理内存的“1
目录3. Tomcat 性能调优3.1 Tomcat 性能测试 3. Tomcat 性能调优 性能优化的三个指标 降低响应时间 : 提高系统吞吐量(QPS) : QPS （每秒请求量） T(事务) PS (每秒处理事务的数量) 提高服务的可用性: 性能优化的原则 具体情况具体分析 积少成多 性能分析工具 JConso
Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后。 bin/spark-submit \ --class com.xxx.xxx.Analysis \ --master yarn \ --deploy-mode cluster --num-executors 50 \ --executor-c
文章目录 JVM参数查看 参考资料 一个例子 JVM常用参数 GC日志 JVM调优 前置知识 调优的概念 调优规划 优化环境 监控jJVM运行中的问题 jvisualvm远程连接 jprofiler (收费) arthas在线排查工具 arthas使用 反编译 热替换 OOM案例 JVM参数查看 java
在对JVM调优的过程中，很大一部分工作就是对于Full GC的调节。有如下原因可能导致Full GC： 1.年老代(Tenured)被写满 2.持久代(Perm)被写满 3.System.gc()被显式调用（程序建议GC启动，不是调用GC） 4.上一次GC之后Heap的各域分配策略动态变化
前言 Java是目前应用最为广泛的软件开发平台之一。随着Java以及Java社区的不断壮大，Java也早已不再是简简单单的一门计算机语言了，它更是一个平台、一种文化、一个社区。 作为一个平台，JVM虚拟机扮演着举足轻重的作用。除了Java语言，任何一种能够被编译成字节码的计算机语言都属于
RocketMQ调优过程 RocketMQ调优过程一.任务描述二.基本结构三.调优过程1.同步发送2.异步发送3.批量发送 四.总结 RocketMQ调优过程 MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。一般用来解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高
大家好，我是帅东哥。原创系列持续更新，欢迎微信搜一搜「 Python数据科学」阅读机器学习系列文章。 最近在kaggle上有一个调参神器非常热门，在top方案中频频出现，它就是OPTUNA。知道很多小伙伴苦恼于漫长的调参时间里，这次结合一些自己的经验，给大家带来一个LGBM模型+OPTUNA调参的使
16.成员变量和静态⽅法可以被重写么？重写的规则是怎样的？ 17.内部类访问局部变量的时候，为什么变量必须加上fifinal修饰符？ 因为⽣命周期不同。 18.什么情况会造成内存泄漏？ 19.什么是线程死锁，如何解决？ 20.十亿条淘宝购买记录，怎么获取出现最多的前十个 ？ 这是一道典型的有限内存的
一.描述 网格搜索法 是遍历多个参数多个取值的全部组合，使用每一组参数组合做训练和评估测试，记录评估结果，最终找出最优评估结果，该结果对应的参数就是最优参数。训练的时间与数据集大小、训练次数、参数数量以及每个参数的取值数量正相关。当数据集较大时，网格搜索法耗时非常
一.描述 使用包括交叉验证在内的各种评估工具，如模型选择子模块model_selection中的cross_val_score和GridSearchCV等交叉验证的原理最常用的是K折交叉验证，就是将样本等分为k份，每次用其中的k-1份作训练集，剩余1份作测试集，训练k次，返回每次的验证结果。 二.描述 from sklearn.dat
网络-18. 题目:访问网页速度慢，可能有哪些原因？ 解答: 无资料解答: 分为几个方面来解答这个问题 1.网络方面2.前端渲染和加载慢3.后台返回慢4.硬件设施 1.连接了代理，代理设置了模拟慢速或者过滤了该请求 2.当前的请求本身就是一个重定向的请求，不断重定向可能会速度较慢 3.当前网
1： Feign的默认HTTP在近10S 时会主动断开。 2: 原因是Feign的默认，AutoConfiguration文件为 feign: hystrix: enabled: true httpclient: enabled: true #feign的最大连接数 max-connections: 200 #feign单个路径的最大连接数 max-connect
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