《运筹优化》专题

本文向大家介绍Hadoop性能调优？相关面试题，主要包含被问及Hadoop性能调优？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 调优可以通过系统配置、程序编写和作业调度算法来进行。 hdfs的block.size可以调到128/256（网络很好的情况下，默认为64） 调优的大头：mapred.map.tasks、mapred.reduce.tasks设置mr任务数（默认都是1） mapred.ta

本文向大家介绍ANTLR 优先规则，包括了ANTLR 优先规则的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 几个词法分析器规则可以匹配相同的输入文本。在这种情况下，令牌类型将选择如下： 首先，选择与最长输入匹配的词法分析器规则 如果文本与隐式定义的标记匹配（例如'{'），请使用隐式规则 如果多个词法分析器规则匹配相同的输入长度，请根据定义顺序选择第一个 以下是组合语法： 给出以下输入： 将从词法

主要内容：硬件和操作系统问题,运行时配置问题,编译时配置问题,原子操作,附录：跟踪的详细分析Apache 2.x是一个通用的Web服务器，旨在提供灵活性，可移植性和性能之间的平衡。虽然它没有专门设计用于设置基准记录，但Apache 2.x在许多实际情况下都具有高性能。 与Apache 1.3相比，版本2.x包含许多额外的优化，以提高吞吐量和可伸缩性。默认情况下，大多数这些改进都已启用。但是，存在可能显着影响性能的编译时和运行时配置选择。本文档介绍了服务器管理员可以配置的选项，以调整Apa

在TSL机制中，可能存在优先级反转的问题。让我们说有两个合作进程:P1和P2。 P1的优先级为2，而P2的优先级为1，P1较早到达并由CPU调度。由于它是一个协作进程，并且希望在临界区执行，因此它将通过将锁变量设置为1来进入临界区。 现在，P2到达就绪队列。 P2的优先级高于P1，因此根据优先级调度，P2被调度并且P1被抢占。 P2也是一个合作进程，并希望在临界区内执行。 虽然，P1被抢占，但它的

在优先级调度中，为每个进程分配一个优先级编号。 在一些系统中，数字越小，优先级越高。 而在其他情况下，数字越高，优先级越高。 在可用进程中具有较高优先级的进程由CPU提供。 存在两种类型的优先级调度算法。 一种是抢占式优先级调度，而另一种是非抢先式优先级调度。 分配给每个过程的优先级编号可能会也可能不会变化。 如果优先级号码在整个过程中没有改变，它被称为静态优先级，而如果它保持定期改变自己，它被称

主要内容：1) 大量的可用软件及免费软件,2) 良好的可移植性及灵活性,3) 优良的稳定性和安全性,4) 支持几乎所有的网络协议及开发语言前面章节提到，相比 Windows 系统，Linux 系统有更好的稳定性，那么除此之外，Linux 系统还有那些优点（或者不足）呢？本节带领大家详细了解一下。 1) 大量的可用软件及免费软件 Linux 系统上有着大量的可用软件，且绝大多数是免费的，比如声名赫赫的 Apache、Samba、 PHP、 MySQL 等，构建成本低廉，是 Linux 被众多企业青

当你开始编写Apache Spark代码或者浏览公开的API的时候，你会遇到诸如transformation，action，RDD等术语。了解到这些是编写Spark代码的基础。同样，当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候，你需要去了解一些新的名词:job, stage, task。对于这些新术语的理解有助于编写良好Spark代码。这里的良好主要指更快的Spark

我用的是spring kafka 1.2.2。释放目前，我已经为没有BackOffPolicy和AlwaysRetryPolicy的容器配置了重试模板。确认模式为手动或立即。 当一个SIGTERM出现时，我会让当前消息被处理，当@KafkaListener再次被调用时，我会在容器上抛出RuntimeException，该容器会无限期重试并持续抛出异常。一段时间后，SIGKILL被发出，容器被停止（

我试图更全面地了解动态规划中最优子结构属性的使用，但我对为什么我们必须证明问题的任何最优解都包含子问题的最优解视而不见。 难道仅仅证明问题的某些最优解决方案具有这个属性，然后用它来论证由于我们的递归算法构建的解决方案至少与最优解决方案一样好，它本身将是最优的，这还不够吗？换句话说，我未能发现在我们的算法的正确性参数中，我们需要所有最优解都包含子问题的最优解。 要澄清： 最佳子结构的CLRS定义说，

我有以下方法： 这可能是以不同的方式实现的吗？用不同的方法？这样做的好处是什么？ 我试图理解拥有一个的优势。我还在开始，我正在努力理解这句话：" 通常，写入程序会立即将其输出发送到底层字符或字节流。除非需要提示输出，否则建议将BufferedWriter包装在任何write（）操作可能代价高昂的Writer周围，例如FileWriter和OutputStreamWriter。例如 将PrintWr

我们正在运行一个web应用程序，并从memcached切换到redis(2.4)进行缓存。现在我们对redis的表现有些失望。Redis运行在同一台服务器上，我们只使用非常简单的GET和SET操作。对于一些大量使用缓存值的请求，我们有多达300个对redis的GET请求，但这些请求最多需要150ms。我们大约有20万个活动密钥，每秒大约有1000个redis请求。磁盘io、ram或CPU都没有问题

Dubbo 是通过 JDK 的 ShutdownHook 来完成优雅停机的，所以如果用户使用 kill -9 PID 等强制关闭指令，是不会执行优雅停机的，只有通过 kill PID 时，才会执行。 原理 服务提供方 停止时，先标记为不接收新请求，新请求过来时直接报错，让客户端重试其它机器。 然后，检测线程池中的线程是否正在运行，如果有，等待所有线程执行完成，除非超时，则强制关闭。 服务消费方 停

重要 天下武功无坚不破，唯快不破 用C语言开发的PHP框架, 相比原生的PHP, 几乎不会带来额外的性能开销. 所有的框架类, 不需要编译, 在PHP启动的时候加载, 并常驻内存. 更短的内存周转周期, 提高内存利用率, 降低内存占用率. 灵巧的自动加载. 支持全局和局部两种加载规则, 方便类库共享. 高性能的视图引擎. 高度灵活可扩展的框架, 支持自定义视图引擎, 支持插件, 支持自定义路由等等

代码应该运行的尽量快，而不是更快 - 理查德     在第一和第二部分，我们了解了Core Animation提供的关于绘制和动画的一些特性。Core Animation功能和性能都非常强大，但如果你对背后的原理不清楚的话也会降低效率。让它达到最优的状态是一门艺术。在这章中，我们将探究一些动画运行慢的原因，以及如何去修复这些问题。

Dorado的优雅关闭通过ShutDownHook方式实现，调用端和服务端通过添加hook进行资源的清理和关闭 protected synchronized void addShutDownHook() { if (hook == null) { hook = new ShutDownHook(this); Runtime.getRuntime().addS