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荣耀9发布会新联电子新签8904万元采购合同

发布时间:2020-08-10 17:22:52  来源:互联网     背景:

荣耀人工智能正在加剧市场上的人才争夺。

使用Kafka的关键原因是它将数据生产者和消费者分离,新联新签允许拥有多个独立的生产者(可能由不同的开发团队编写)。总结Camus提供了一个完整的解决方案,采购可以在HDFS中从Kafka获取数据,并在出现问题时负责维护状态和进行错误处理。

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接下来,合同让我们看看Camus导入数据的位置以及如何控制行为。荣耀Camus自动与Kafka通信以发现topic(和分区)以及当前的开始和结束偏移。在此示例中,新联新签使用Avroserialization进行序列化,因此需要编写自己的解码器。

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采购此处采用Kafka版本0.8和Camus的0.8.X。我们来看看HDFS中的内容:合同第一个文件包含已导入的数据,其他供Camus管理。

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接下来,荣耀我们将讨论如何将驻留在Hadoop中的数据传输到其他系统,例如文件系统和其他地方。

它可完成许多工作,新联新签例如消息传递、指标收集、流处理和日志聚合。select/*+USE_MERGE(test2,test1)*/*fromtest2leftjointest1ontest2.a=test1.awheretest2.a500000andrownum=10;ExecutionPlan----------------------------------------------------------Planhashvalue:492577188------------------------------------------------------------------------------------------------|Id|Operation|Name|Rows|Bytes|Cost(%CPU)|Time|------------------------------------------------------------------------------------------------|0|SELECTSTATEMENT||10|750|29(7)|00:00:01||*1|COUNTSTOPKEY|||||||2|MERGEJOINOUTER||10|750|29(7)|00:00:01||3|TABLEACCESSBYINDEXROWID|TEST2|10|250|4(0)|00:00:01||*4|INDEXRANGESCAN|SYS_C00151146|9000||3(0)|00:00:01||*5|SORTJOIN||25000|610K|25(8)|00:00:01||6|TABLEACCESSBYINDEXROWID|TEST1|25000|610K|23(0)|00:00:01||*7|INDEXRANGESCAN|SYS_C00151145|4500||11(0)|00:00:01|------------------------------------------------------------------------------------------------PredicateInformation(identifiedbyoperationid):---------------------------------------------------1-filter(ROWNUM=10)4-access(TEST2.A500000)5-access(TEST2.A=TEST1.A(+))filter(TEST2.A=TEST1.A(+))7-access(TEST1.A(+)500000)Statistics----------------------------------------------------------1recursivecalls0dbblockgets1099consistentgets0physicalreads0redosize937bytessentviaSQL*Nettoclient500bytesreceivedviaSQL*Netfromclient2SQL*Netroundtripsto/fromclient1sorts(memory)0sorts(disk)10rowsprocessed小结1、采购PostgreSQL在计算mergejoin+limit的成本时,采购优化器有优化的空间,可以考虑把启动成本算进来,提高优化器选择带limit输出的SQL的JOIN方法的正确性

背景PostgreSQL的统计信息、合同实时会话信息、操作系统状态信息等汇总,统计,展示背景PostgreSQL的统计信息、荣耀实时会话信息、操作系统状态信息等汇总,统计,展示

--ChangethestoragetypeALTERTABLEcountriesALTERCOLUMNgeomSETSTORAGEEXTERNAL;--ForcethecolumntorewriteUPDATEcountriesSETgeom=ST_SetSRID(geom,4326);vacuumfullcountries;--Re-runthequerySELECTcount(*),c.nameFROMcountriescJOINplacespONST_Intersects(c.geom,p.geom)GROUPBYc.name;小结1、新联新签代码层面的性能瓶颈分析方法,新联新签perf.《PostgreSQL源码性能诊断(perfprofiling)指南-珍藏级》2、PostGIS空间相关计算函数http://postgis.net/docs/manual-dev/reference.html3、数据库表级存储格式包括4种:对于定长的字段类型,存储格式如下:PLAINpreventseithercompressionorout-of-linestorage;furthermoreitdisablesuseofsingle-byteheadersforvarlenatypes.Thisistheonlypossiblestrategyforcolumnsofnon-TOAST-abledatatypes.对于变长的字段类型,除了可以使用PLAIN格式,还可以使用如下存储格式:EXTENDEDallowsbothcompressionandout-of-linestorage.ThisisthedefaultformostTOAST-abledatatypes.Compressionwillbeattemptedfirst,thenout-of-linestorageiftherowisstilltoobig.EXTERNALallowsout-of-linestoragebutnotcompression.UseofEXTERNALwillmakesubstringoperationsonwidetextandbyteacolumnsfaster(atthepenaltyofincreasedstoragespace)becausetheseoperationsareoptimizedtofetchonlytherequiredpartsoftheout-of-linevaluewhenitisnotcompressed.MAINallowscompressionbutnotout-of-linestorage.(Actually,out-of-linestoragewillstillbeperformedforsuchcolumns,butonlyasalastresortwhenthereisnootherwaytomaketherowsmallenoughtofitonapage.)4、本文发现的瓶颈为变长字段,压缩后,解压缩的pglz_decompress接口,所以将字段的存储格式改为非压缩格式,即提升了大量的性能。采购SELECTcount(*),c.nameFROMcountriescJOINplacespONST_Intersects(c.geom,p.geom)GROUPBYc.name;使用PERF或oprofile跟踪其耗时的代码《PostgreSQL代码性能诊断之-OProfileSystemtap》《PostgreSQL源码性能诊断(perfprofiling)指南-珍藏级》发现问题是解压缩的pglz_decompress接口造成的。


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