Hive explain执行计划详解 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助 使用语法如下： EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION | ANALYZE] query explain 后面可以跟以下可选参数，注意：这几个可
从执行计划的预估行数可以看出执行计划是否正确，作为优化的你曾经注意到了么？ 今天在监控系统垃圾sql语句的时候发现一个sql语句跑了10个小时了，凭直觉这个sql肯定哪里出现问题了，好吧，老规矩，先看看内存中执行计划和具体的sql语句吧，这里的sql语句：INSERT /*+ append */ INTO CJG_MID_A
数据库版本MySQL5.7.33线上参数设置，默认值，但是需要理解每一个参数的含义，才能更好的去优化数据库。mysql> show variables like 'innodb_stats%';+--------------------------------------+-------------+| Variable_name | Value |+-
Horseshoe prior的R package介绍：HS.normal.mean函数 最近做的一些事情需要和Horseshoe prior对比，所以一直在看Horseshoe的一些资料。上周做了一点simulation发现Horseshoe在normal mean model上的表现还挺不错的，所以打算扒一下horseshoe这个包里面的HS.normal.means这个
var path='./wwwroot';var dirArr=[];fs.readdir(path,(err,data)=>{ if(err){ console.log(err); return; } (function getDir(i){ if(i==data.length){ //执行完成 console.log(dirArr); return;
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新
收到一套生产库的告警信息：2021-03-20T10:07:49.857362+08:00Errors in file /u01/app/oracle/diag/rdbms/orcl/orcl13/trace/orcl13_j000_28097.trc:ORA-12012: 自动执行作业 "SYS"."ORA$AT_OS_OPT_SY_10947" 出错ORA-20001: Statistics Advisor: Invalid task name fo
explain explain的作用 帮助了解hive底层原理帮助hive调优排查数据倾斜 如何使用 使用语法 EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query 如何阅读explain说明 eg： select sum(if(organ_id>1000,1,0)) from dwd_dm_organ ; 执行
场景说明:这个MySQL表损坏的场景是发生在2018年线上库的某个月当时MySQL的版本是MySQL5.6。硬件：服务器的硬件配置是PowerEdge R320 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2403 v2 @ 1.80GHz * 4 4核心 8G内存，机械硬盘 dr_stats表 由于服务器意外宕机这个表损坏了。此时正好这个dr_stats
Stats for mac是一款运行在MacOS上的停靠在菜单栏的系统监视工具。Stats可以帮你更好的监测系统的CPU情况，内存和磁盘使用情况，电池电量等内容，让你可以随时了解mac的具体情况。 Stats for mac安装教程 安装包下载完成后，双击.pkg文件，根据安装引导即可完成安装。 Stats for mac
Group By Operator 分组聚合， 常见的属性 aggregations、分组是为了哪个聚合函数 mode ， 一般是hash,对keys计算hash keys 当没有keys属性时只有一个分组。 outputColumnNames 输出的临时列名 举个例子 explain select sum(sal) from tb_emp; 查看其Group By Operator +----
1数据迁移前的准备 1.1 停应用，停源数据库，源库做全备 1.2 目标库创建表空间、用户和模式 表空间、用户和模式需要与源库一致 2DTS数据迁移 2.1 新建迁移 2.2 选择迁移方式 2.3 源端和目标端连接 2.4 指定对象复制或查询 2.5 选择迁移对象 2.6 完成迁移 3检查核对迁移结
不懂hive中的explain，说明hive还没入门，学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！【要源码请SI`XIN】【不想排版，不想排版，不想排版】 理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive
不懂hive中的explain，说明hive还没入门，学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助使用语法如下：EXPLAIN [EXTEN
不懂hive中的explain，说明hive还没入门，学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助使用语法如下：EXPLAIN [EXTEN
泊松分布 Poisson Distribution 泊松分布简要实例举例 泊松分布简要实例 泊松分布 Poisson Probabilities用于描述一种分布：已知给定区间内事件的平均发生次数
https://github.com/webpack/analyse 在命令行中加上 --profile --json > stats.json 运行npm run bundle，会在根目录生成一个json文件，这个文件中包含了此次打包的所有信息 看这个json文件我们肯定看不懂，我们可以用官方推荐的工具查看： https://webpack.js.org/guides
在项目的开发过程中，发现部分手机多次生成海报后，绘制的海报上的由base64生成的二维码不生效。 在确定后台接口返回的base64格式的二维码无问题后，那么我们一步步分析，失效原因可能是前端转换base64或者绘制二维码导致的。经过仔细分析、查找，发现是由于转换base64的过程存在本地
文章目录 一、获取translog统计信息1、获取所有索引的translog信息2、获取指定索引的translog信息3、获取同类索引的translog信息 二、输出结果三、结果详情1、_shards2、_all3、indices 转载请标明出处： https://bigmaning.blog.csdn.net/article/details/113408831
文章目录 一、获取recovery统计信息1、获取所有索引的recovery信息2、获取指定索引的recovery信息3、获取同类索引的recovery信息 二、输出结果三、结果详情1、_shards2、_all3、indices 转载请标明出处： https://bigmaning.blog.csdn.net/article/details/113409008
Deferred statistics publish，延迟统计信息发布，将新生成的统计信息存放到一块临时的区域，供充分测试以验证统计信息对执行计划确有促进作用的情况下，再发布到数据字典供全局session使用，规避了因收集方法不当等原因引起统计信息不准确从而导致optimizer选择次优plan的问题 ---创建测试
https://ww2.mathworks.cn/help/stats/perfcurve.html?searchHighlight=AUC&s_tid=srchtitle#bunsogv-scores [X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,posclass);
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Example 09.03 - Animation tween </title> <script type="text/javascript" src="../libs/three.js"></script> <script type="text/javascript
在目标检测任务中，我们常用的评价指标一般有两种，一种是使用Pascal VOC的评价指标，一种是更加严格的COCO评价指标，一般后者会更常用点。在计算COCO评价指标时，最常用的就是Python中的pycocotools包，但一般计算得到的结果是针对所有类别的，例如： Average Precision (AP) @[ IoU=0.50
背景 公司的项目中使用了postgresql（简称pg）作为其数据库管理系统，前两天环境突然崩溃了，页面无法打开。经过排查，我发现是数据库所在机器磁盘满了，通过目录和文件排序，原来是pg的日志太多（大约保留了大半年的日志在磁盘上没有被清理）。 我看了下pg的日志配置，发现基本都是用的默认配置
