《调优》专题

我刚刚在Codity遇到了一个任务，我找不到目标O（n）效率的解决方案；我的解决方案运行为O（n2）。如果有人能给我一个提示，告诉我如何让它运行得更快，我会非常高兴。这是任务。 给出了一个由N个整数组成的非空零索引数组A。 monotonic_pair是一对整数 （P， Q），使得 0 ≤ P ≤ Q 目标是找到指数相距最远的monotonic_pair。更准确地说，我们应该最大化Q-P值。只找到

Node.js 调优 作为一门后端语言，肯定要求运行的效率最优化，以实现对于资源最小损耗，这一章正是围绕这个话题展开。调优是一个有挑战性的活儿，可能经常让人摸不着头脑，下面的内容尽量使用实例来带入一个个调优的场景。 11.1 准备工作 首先我们准备一个 http server 端代码，请求后返回一个二维码图片： var http = require('http'); var ccap = requ

对于某些工作负载，可以在通过在内存中缓存数据或者打开一些实验选项来提高性能。 在内存中缓存数据 Spark SQL可以通过调用sqlContext.cacheTable("tableName")方法来缓存使用柱状格式的表。然后，Spark将会仅仅浏览需要的列并且自动地压缩数据以减少内存的使用以及垃圾回收的 压力。你可以通过调用sqlContext.uncacheTable("tableName")

调整内存的使用以及Spark应用程序的垃圾回收行为已经在Spark优化指南中详细介绍。在这一节，我们重点介绍几个强烈推荐的自定义选项，它们可以 减少Spark Streaming应用程序垃圾回收的相关暂停，获得更稳定的批处理时间。 Default persistence level of DStreams：和RDDs不同的是，默认的持久化级别是序列化数据到内存中（DStream是StorageLe

集群中的Spark Streaming应用程序获得最好的性能需要一些调整。这章将介绍几个参数和配置，提高Spark Streaming应用程序的性能。你需要考虑两件事情： 高效地利用集群资源减少批数据的处理时间 设置正确的批容量（size），使数据的处理速度能够赶上数据的接收速度 减少批数据的执行时间 设置正确的批容量 内存调优

常用命令 1. 查看系统 CPU 总数 $ grep -c ^processor /proc/cpuinfo $ lscpu 2. 查看网卡信息，主机名 $ hostname $ ip addr show eth0 3. 查看系统上运行的服务 # systemctl list-units -t service | awk '$3=="active"' ** ** ** **

硬件因素 内存（RAM）的读写速度时普通 SSD 的 25 倍。MongoDB 中依赖 RAM 最多的操作包括：聚合、索引遍历、写操作、查询引擎、连接 Table 1. 常见存储的IOPS 类型 IOPS 7200 rpm SATA 75 - 100 15000 rpm SAS 175 - 210 SSD Intel X25-E(SLC) 5000 SSD Intel X25-M G2(MLC)

WorkerMan3.0有两种运行模式，调试模式以及daemon运行模式 运行 php start.php start 进入调试模式，这时代码中的echo、var_dump、var_export等函数打印会在终端显示。注意以php start.php start运行的WorkerMan在终端关闭时所有进程会退出。 而运行 php start.php start -d则是进入daemon模式，也就是

问题： 我正在尝试为Wordpress插件注册自定义endpoint。我面临的问题是，当我调用add_action（'rest_api_init'，回调）时，回调函数没有被调用。在该回调函数中存在“register_rest_route（）”方法，而该方法又未被调用，我无法注册任何自定义终结点。 < li >我正在使用docker进行开发 < li >没有抛出任何错误 代码： 问题： 代码到达“v

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

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

我有一个mongoDB集合，我正在使用java驱动程序从mongo集合中获取数据。 我有一个电话号码列表，我需要在mongoDB集合中搜索所有这些手机号码。 假设我有500个手机号码，目前从我的java代码来看，我会说： 现在的问题是我打了500次DB。。 我想知道是否有更好的方法来处理，例如在RDBMS中，我们如下所示 所以像上面的查询一样，单次调用就足够了，但是在in子句中传递给SQL的参数数

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