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  • pdf文档 Greenplum上云与优化

    张广舟(明虚) 阿里云高级专家 Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 2016Postgres中国用户大会 目 录 content ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 2016Postgres中国用户大会 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP = 简单、高效解决大数据分析需求 MPP + 列存压缩 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 +高速网络 +预置稳定资源 = = 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from customer group Name Id status city 列存块 ….. 列存块 列存 ≈索引 + index only 2016Postgres中国用户大会 GP vs. Hadoop? Orca优化器 SQL Runtime 本地存储 >5-30倍的性能优势 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? “有史以来卖的最好的云服务”
    0 码力 | 26 页 | 1.13 MB | 1 年前
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  • pdf文档 HBase最佳实践及优化

    Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase最佳实践及优化 陈飚 cb@cloudera.com Cloudera Postgres Conference China 2016 中国用户大会 关于我… 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro 原Intel Hadoop发行版核心开发人员, 成功实施并运维多 成功实施并运维多 个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发,擅长服务器软件调 试与优化,与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT 语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问,先后负责Hadoop 产品 化、HBase 性能调优,以及行业解决方案顾问 2 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 固定一个数据模型(固定数据模型能得到高性能,同时满足应用 需求) – 无数据类型 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase的实现特性 • 非常高的数据读写速度,为写特别优化 – 高效的随机读取 – 对于数据的某一个子集能够进行有效地扫描 • 具有容错特性,能够将数据持久化的非易失性 存储中 – 使用HDFS做底层存储,可利用Hadoop的压缩 Codec等减少空间占用
    0 码力 | 45 页 | 4.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 VMware vSphere:优化和扩展

    培训服务介绍 VMware vSphere:优化和扩展 培训方式  讲师指导培训  实时在线培训 课程用时  为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训  听课时间占 60%,动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后,您应能胜任以下工作:  配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。  管理 vSphere 环境变更。  优化所有 vSphere 组件的性能。  排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。  使用 VMware vSphere® ESXi™ Shell 和 VMware vSphere® Management 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere:优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 USA Tel 877-486-9273 Fax 650-427-5001;
    0 码力 | 2 页 | 341.36 KB | 1 年前
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  • pdf文档 PostgreSQL 查询优化器解析

    0 码力 | 37 页 | 851.23 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Rust并行编译的挑战与突破

    Rust并行编译的挑战与突破 李原 2022年5月28日 • 相关浅谈 • Rust并行编译的挑战与突破 • 从并行编译到并行程序设计 • Rust社区与并行编译 目录 相关浅谈 Rust编译速度之殇 编译器设计造成编译速度缓慢 · 单态化 · 借用检查 · 宏展开 · MIR优化 ... Rust规模编译速度慢于C++ Rust编译速度之殇 提升编译效率成为近年社区重点工作 提升编译效率成为近年社区重点工作 并行编译或成下一代编译效率突破利器 2017-2021,Rust编译速度已提升一倍以上 Rust社区编译器性能工作组 Rust编译器并行化 Cargo多crate并行 二进制生成并行 更多更好的并行化? Rust编译器架构 语法树生成 宏展开 命名解析 泛型解析 类型检查 借用检查 单态化 二进制生成 增量编译系统 底层数据 结构 Rust语言编译器结构总览 考虑内部编译流程并行化 考虑内部编译流程并行化 Rust并行并发 编译时线程安全检查 一些常见线程安全数据结构 常用Rust并行并发库 Rust并行并发 增加程序复杂度 线程安全数据结构造成效率损失 Mutex与RwLock rustc profileing 数据 · 代码复杂度及健壮性 · benchmark资源限制 · profileing成本 ... 收益 > 代价? Rust并行编译的挑战与突破
    0 码力 | 25 页 | 4.60 MB | 1 年前
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  • pdf文档 通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据

    白皮书 2011 年 1 月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 1 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 引言 作为示例,但这里的策略同样适用于其他分 布式存储机制。本文中介绍了各种访问方法,还通过一个具体示例说明了其中一 种访问方法的实现。 2 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中 在图 1 中,我们利用 Oracle Database 11g 实现本文所述的数据库内的 mapreduce。通常情况 下,Oracle Database 11g 中的并行执行框架足以满足针对外部表大多数的并行操作。 在有些情况下(例如,如果 FUSE 不可用),外部表方法可能不适用。Oracle 表函数提供了 从 Hadoop 中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。更深入地来
    0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Oracle 和 MySQL 性能优化感悟

    0 码力 | 19 页 | 3.82 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Go性能优化概览-曹春晖

    业务性能优化概览 By Xargin 《Go 语⾔⾼级编程》合著者 Go contributor ⽬ 录 优化的前置知识 01 ⽣产环境的优化 02 Continuous profiling 03 优化的前置知识 第⼀部分 Latency numbers every programmer should know https://colin-scott.github.io/p io/personal_website/research/interactive_latency.html 优化的前置知识 • 要能读得懂基本的调⽤栈 • 了解 Go 语⾔内部原理(runtime,常⽤标准库) • 了解常⻅的⽹络协议(http、pb) https://github.com/bagder/http2-explained https://github.com/bagder/http3-explained ⽤户声明的对象,被放在栈上还是堆上, 是由编译器的 escape analysis 来决定的 ⽅法论 内存使⽤优化 CPU 使⽤优化 阻塞优化 GC 优化 标准库优化 runtime 优化 应⽤层优化 底层优化 • 越靠近应⽤层,优化带来的效果越好 • 涉及到底层优化的,⼤多数情况下还是修改应⽤代码 逻辑优化 ⽣产环境的优化 第⼆部分 ⾸先,是发现问题 API 压测 全链路压测 ⽣产环境被 ⾼峰流量打爆了
    0 码力 | 40 页 | 8.69 MB | 1 年前
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  • pdf文档 TGT服务器的优化

    TGT 服务器的优化块设备协议 • NBD • Linux专有块设备协议 • iSCSI • 广泛支持的外部设备协议(块,磁带等)Curve云原生存储支持块设备 • 通过NBD,只支持Linux • 通过SDK API,目前只支持Linux • PFS • 扩大使用范围 • 通过iSCSI支持更多系统,例如Windows, 类UNIX系统等,使用两项基础 技术 • TCP/IP 多个target时,如果挂的设备多,一旦客户端请求量大,就会忙不过来。 • 开源界有尝试修改 • 例如sheepdog的开发者提交过一个patch,但是测试效果不理想,分析 原因,event loop依然是瓶颈对TGT的性能优化 • IO是使用多个epoll 线程,充分发挥多CPU能力 • 当前策略是每个target一个epoll线程,负责Initiator发过来的I/O • 好处是各target上的CPU使用由OS负责分配,CPU分配粒度更细 管理面是主线程,登录,增、删、改target,lun,session,connection,params 都在主线程,而target epoll 线程也要使用这些数据,多线程冲突,数据一 致性问题就来了对TGT的性能优化(续) • 为每一个target增加一把锁 • Target event loop (TEL)线程和管理面线程使用这把锁互斥 • TEL在运行时锁住这把锁,管理面只能等待,等TEL线程进入epoll
    0 码力 | 15 页 | 637.11 KB | 6 月前
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  • pdf文档 在 JavaScript 中的并行语言特性-周爱民

    在JavaScript中的 并行语言特性 周爱民 @aimingoo https://github.io/aimingoo 上海南潮信息科技有限公司/ruff.io R/W {range} {range} {range} R W Lock Unlock 声明一个变量/标识 符,使之在确定的上 下文中占有存储位 置。 有变量 1 使存储位置中有值。 绑定值 3
    0 码力 | 41 页 | 8.61 MB | 1 年前
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