【视频】性能测试之nginx性能调优

调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各

1.Nginx服务器配置调优 5.设置nginx全局参数 vi /usr/local/nginx/conf/nginx.conf #编辑 worker_processes 2; # 工作进程数,为CPU的核心数或者两倍 events { use epoll; #增加 worker_connections 65535; #修改为65535,最大连接数. } #############以下代码在http { 部分增加与修改############## server_names_hash_bucket

MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰.在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已. 图 - MySQL查询过程 1.2 优化的哲学 优化有风险,涉足需谨慎 1.2.1 优化可能带来的问题 优化不总是对一个单纯的环境进行,还很可能是一个复杂的已投产的系统. 优化手段本来就有很大的风险,只不过你没能力意识到和预

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

我个配置:JAVA_OPTIONS="-Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -XX:MaxPermSize=128m -XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0 -Xnoclassgc -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBefor

1.JDK版本 尽可能的使用高版本的JDK版本,这通常可以带来免费的性能提升.当前前提是版本是稳定的,并且相应的应用服务器或者开源第三方工具等,也可以基于此版本稳定运行. 2.字节码验证 如果编译的代码,以及依赖的第三方jar包都是可信赖的话,可以关闭字节码验证,从而节省类加载时间,可通过-XVerify:none关闭字节码验证. 3.JIT编译方式 HotSpot有2种JIT编译方式,分别是Client模式和Server模式,Client模式的特点是启动快.占用内存少.JIT编译器生成代码的速

目录 一 提出问题 二 基于JDK命令行工具的监控 1. JVM的三种参数类型 1.1 标准参数 1.2 X 参数 1.3 XX 参数 1.4 常用命令 2. jstat查看虚拟机统计信息 2.1 类加载信息 2.2 垃圾回收信息 2.3 JIT编译信息 3. jmap + MAT分析内存溢出 [实战] 3.1 模拟内存溢出 3.2 导出内存影像文件 3.3 使用MAT分析dump文件 4. jstack分析死循环与死锁 [实战] 三 基于JVisualVM的可视化监控 四 基于Btrace的监

使用nginx实现反向代理作用,具备负载均衡的功能. 接受客户端的请求 | nginx(宿主机) | |-------------------| web1 web2 (客户机) 原理: 与squid原理一样.对于客户端来说,nginx就像一台web服务器,客户端认为自己访问的所有内容都是来自nginx.但是nginx接受到客户端的请求,其实它是理解了请求后,自身产生新的请求,问后端的web节点索取客户端想要的内容,最后把内容返回给客户端. 客户端 ----> nginx(客户端的服务端) ---

模型性能评估的常用指标 真阳性(True Positive,TP):指被分类器正确分类的正例数据 真阴性(True Negative,TN):指被分类器正确分类的负例数据 假阳性(False Positive,FP):被错误地标记为正例数据的负例数据 假阴性(False Negative,FN):被错误地标记为负例数据的正例数据 精确率=TP/(TP+FP),TP+FP是模型预测的正样本总数,精确率衡量的是准确性: 召回率=TP/(TP+FN),TP+FN是真实的正样本总数,召回率衡量的是覆盖率