大数据Apache Pig Join特殊Join 优化
1) Replicated Join
当进行Join的一个表比较大，而其他的表都很小(能够放入内存)时，replicated join 会非常高效。
在Join时使用Using 'replicated'语句来触发Replicated Join，大表放置在最左端，其余小表(可以有多个)放置在右端。
为了防止replicated join应用于大表的连接关系，pig会在这个连接关系复制的字节大小比pig.join.replicated.max.bytes属性的值大会失败(default = 1GB)。
2) Skewed Join
当进行Join的两个表的内连接时，一个表数据记录针对key的分布极其不均衡的时候使用，如果多于两个连接，要自己拆分成多个双表的连接。
pig.skewedjoin.reduce.memusage属性的值指定了reduce可以占用堆内存的百分数，低的分数可以让pig执行更多的reducer，但是增加了复制的成本。性能好的范围值在0.1到0.4，但是这仅仅是一个范围。这个值取决于这个操作的可用的堆内存和这个输入的行数和倾斜。默认值是0.5。
Skewed Join并没有专注于解决或者说的平衡这种不均匀的数据分布在reducer，而是确保这个Join连接能够完成而不是失败，但是会慢。他会增加5%的时间用于计算这个连接操作。
3.1) Merge Join
当进行Join的两个表都已经用Join的键进行了排序，可以使用Merge Join。
可以在Join时使用Using 'merge'语句来触发Merge Join，需要创建索引的表放置在右端。另外，在进行Join之前，首先过滤掉key为Null的数据记录可以减少Join的数据量。
要求
1）内连接(两表) 要满足的条件:
a、数据直接来源于load或者是排序语句
b、可能有filter语句和foreach语句在data source和join语句之间.这个foreach语句要满足下面的情况:
1 、foreach中不能有UDF(自定义函数).
2 、foreach中不能改变Join键的位置.
3 、不能有会改变排序的关于join key的转换.
c、两边的数据必需用join keys进行了升序排序.
d、如果是用loader进行的排序,而不是明确的Order操作, 右边的loader要实现{OrderedLoadFunc}或者{IndexableLoadFunc} 接口.
e、schema中必须提供join key的数据类型的信息.
f、PigStorage loader满足所有的条件.
2)外连接(两表) 和内连接(多于两表)要满足一下以下条件:
在load和Join语句之间没有其他的操作.
两边的数据必需以join key进行升序排序.
最左边的loader必需实现{CollectableLoader} 和{OrderedLoadFunc}接口.
所有其他的loaders 必需实现{IndexableLoadFunc}接口.
schema中必须提供join key的数据类型的信息.
pig没有提供支持outer merge joins的loader . 你可以利用这些特性构建自己的loader .
3.2）Merge-Sparse Joins
一种特殊的merge join，有一个表通过Join可匹配的数据很少是使用，测试中可以Join 中匹配到的数据少于1%表现很好。
条件
仅支持内连接；
前提条件与merge join相同，除了右边的loader约束；
对于sparse-merge joins来说loader必需实现IndexedLoadFunc；
Piggybank 中的org.apache.pig.piggybank.storage.IndexedStorage是一个实现了IndexedLoadFunc的PigStorage的派生函数，这是pig标准分布中唯一包含的能用于merge-sparse join的loader。
秒杀抢购电商网站架构优化设计
秒杀抢购电商网站架构优化设计
一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个W e b系统遇到了很多的问题和挑战。 如果W e b系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法哈。 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的H T M L等内容，另一个就是参与秒杀的W e b后台请求接口。 通常静态H T M L等内容，是通过C D N的部署，一般压力不大，核心瓶颈实际上在后台请求接口上。
这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。 为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。 仍然直接面向M y S Q L之类的存储是不合适的，如果有这种复杂业务的需求，都建议采用异步写入。 当然，也有一些秒杀和抢购采用“滞后反馈”，就是说秒杀当下不知道结果，一段时间后才可以从页面中看到用户是否秒杀成功。
但是，这种属于“偷懒”行为，同时给用户的体验也不好，容易被用户认为是“暗箱操作”。 2.高并发的挑战：一定要“快” 我们通常衡量一个W e b系统的吞吐率的指标是Q P S（Q u e r y P e r S e c o n d，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。 举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100m s，同时，系统内有20台A p a c h e的W e b服务器，配置M a x C l i e n t s为500个（表示A p a c h e 的最大连接数目）。 那么，我们的W e b系统的理论峰值Q P S为（理想化的计算方式）： 20*500/0.1=100000（10万Q P S）
如何优化数据库,提高查询效率
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/757155569.html, 如何优化数据库，提高查询效率 作者：代鸿彬 来源：《学习与科普》2019年第10期 摘要：随着信息时代的到来，生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道，和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统，储存在用户的关键信息，不仅对个人影响很大，同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词：信息时代；数据库；索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式，它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询，为了提高查询的效率，就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分，也是使用者根据需要进行查询最直接的方法，优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法，对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式，怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容，需要建立不同的连接方式，但是随着用户的增多，查询内容和方向的多元化，这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现，甚至也会出现没有查询所需的索引，这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列，需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时，要优化索引提高效率，对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时，就要使用大型数据表来满足查询需求，但是大型数据表涉及的内容很多，为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出，这时就可以直接利用查询优化器进行优化，将复杂的排序简单化，从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大，就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的，但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序，并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序，就需要将排序的范围进行缩小简化，从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的，所有的索引内容都占有数据库空间，尤其是大型数据表占有的空间更大，将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的，在进行索引查詢时，数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时，通
Windows server 2003-tomcat-apache-优化 配置
tomcat 优化设置 调增tomcat6响应池、创建高线程的Connector： 查找tomcat6安装目录下conf目录中的server.xml文件，进行编辑 屏蔽tomcat默认Connector： –> 改为：
Web网站大数据量的性能解决方案
W eb网站大数据量的性能解决方案 随着中国大型IT企业信息化速度的加快，大部分应用的数据量和访问量都急剧增加，大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力，而且对存储、安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求…… 本文中，我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例，从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展（主要是技术方面，而较少涉及管理及营销等方面）矛盾。 一、国外大型IT网站的成功之道 (一)MySpace 今天，MySpace已经成为全球众口皆碑的社区网站之王。尽管一流和营销和管理经验自然是每个IT企业取得成功的首要因素，但是本节中我们却抛弃这一点，而主要着眼于探讨在数次面临系统扩张的紧急关头MySpace是如何从技术方面采取应对策略的。 第一代架构—添置更多的Web服务器 MySpace最初的系统很小，只有两台Web服务器（分担处理用户请求的工作量）和一个数据库服务器（所有数据都存储在这一个地方）。那时使用的是Dell双CPU、4G内存的系统。在早期阶段，MySpace基本是通过添置更多Web服务器来对付用户暴增问题的。但到在2004年早期，在MySpace用户数增长到五十万后，其数据库服务器已经开始疲于奔命了。 第二代架构—增加数据库服务器 与增加Web服务器不同，增加数据库并没那么简单。如果一个站点由多个数据库支持，设计者必须考虑的是，如何在保证数据一致性的前提下让多个数据库分担压力。MySpace 运行在三个SQL Server数据库服务器上—一个为主，所有的新数据都向它提交，然后由它复制到其它两个；另两个数据库服务器全力向用户供给数据，用以在博客和个人资料栏显示。这种方式在一段时间内效果很好——只要增加数据库服务器，加大硬盘，就可以应对用户数和访问量的增加。 这一次的数据库架构按照垂直分割模式设计，不同的数据库服务于站点的不同功能，如登录、用户资料和博客。垂直分割策略利于多个数据库分担访问压力，当用户要求增加新功能时，MySpace只需要投入新的数据库加以支持。在账户到达二百万后，MySpace还从存储设备与数据库服务器直接交互的方式切换到SAN（存储区域网络）—用高带宽、专门设计的网络将大量磁盘存储设备连接在一起，而数据库连接到SAN。这项措施极大提升了系统性能、正常运行时间和可靠性。然而，当用户继续增加到三百万后，垂直分割策略也变得难以维持下去。 第三代架构—转到分布式计算架构 几经折腾，最终，MySpace将目光移到分布式计算架构——它在物理上分布的众多服务器，整体必须逻辑上等同于单台机器。拿数据库来说，就不能再像过去那样将应用拆分，再以不同数据库分别支持，而必须将整个站点看作一个应用。现在，数据库模型里只有一个用
大数据库优化(SQLServer)
SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能 性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： 第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三
LAMP(Linux+Apache+Mysql+PHP)优化技巧
LAMP（Linux+Apache+Mysql+PHP）优化技巧 [LAMP平台] LAMP这个词的由来最早始于德国杂志“c't Magazine”，Michael Kunze在1990年最先把这些项目组合在一起创造了LAMP的缩写字。这些组件虽然并不是开开始就设计为一起使用的，但是，这些开源软件都可以很方便的随时获得并免费获得。这就导致了这些组件经常在一起使用。在过去的几年里，这些组件的兼容性不断完善，在一起的应用情形变得非常普便。为了改善不同组件之间的协作，已经创建了某些扩展功能。目前，几乎在所有的Linux发布版中都默认包含了“LAMP stack”的产品。这些产品组成了一个强大的Web应用程序平台LAMP 平台由四个组件组成，呈分层结构。每一层都提供了整个软件栈的一个关键部分：Linux：Linux 处在最低层，提供操作系统。其他每个组件实际上也在Linux 上运行。但是，并不一定局限于Linux，如有必要，其他组件也可以在Microsoft® Windows®、Mac OS X 或UNIX® 上运行。 Apache：次低层是Apache，它是一个Web 服务器。Apache 提供可让用户获得Web 页面的机制。Apache 是一款稳定的、支持关键任务的服务器，Internet 上超过65％的网站都使用它作为Web 服务器。PHP 组件实际上是在Apache 中，动态页面可以通过Apache 和PHP 创建。 MySQL：MySQL 提供LAMP 系统的数据存储端。有了MySQL，便可以获得一个非常强大的、适合运行大型复杂站点的数据库。在Web 应用程序中，所有数据、产品、帐户和其他类型的信息都存放在这个数据库中，通过SQL 语言可以很容易地查询这些信息。 PHP：PHP 是一门简单而有效的编程语言，它像是粘合剂，可以将LAMP 系统所有其他的组件粘合在一起。您可以使用PHP 编写能访问MySQL 数据库中的数据和Linux 提供的一些特性的动态内容。 [检测工具] 为了得到完整的调试结果，建议你采用ApacheBench 或者httperf之类的软件。如果你对非LAMP 架构的服务器测试有兴趣的话，建议你采用微软的免费软件：Web Application Stress Tool（需要NT 或者2000）。（其它服务器测试工具）检测Apache ，采用top d 1 显示所有进程的CPU 和内存情况。另外，还采用apachectl status 命令 [硬件优化] 1、升级硬件的一般规则：对于PHP 脚本而言，主要的瓶颈是CPU ，对于静态页面而言，瓶颈是内存和网络。一台400 Mhz 的普通奔腾机器所下载的静态页面就能让T3 专线（45Mbps）饱和。 2、采用hdparm 来优化磁盘，一般能提升IDE 磁盘读写性能200%，但是对SCSI 硬盘也有效果。（不同类型的硬盘对比） [策略优化] 3、Apache 处理PHP 脚本的速度要比静态页面慢2-10 倍，因此尽量采用多的静态页面，少的脚本。 4、PHP 脚本如果不做缓冲，每次调用都需要编译，因此，安装一个PHP 缓冲产品能提升25-100% 的性能。 5、如果你采用了Linux 系统，建议升级内核到2.4，因为静态页面由内核服务。 6、另外一项缓冲技术是把不常修改的PHP 页面采用HTML 缓冲输出。 7、不要在Web 服务器上运行X-Windows ，关掉没有必要运行的进程。 8、如果能够用文本就不要用图像，尽量减小图片的尺寸。
大数据报表优化问题
大数据报表优化问题 方法一、优化设计器的配置，方法如下：在reportconfig.xml里面，您可以修改一下信息优化，单元格数，并发数等。 D:\润前报表\webapps\demo\WEB-INF 这个路径下的reportconfig.xml。 1）maxCellNum 当前报表系统能运算的最大单元格数，能够动态控制并发数。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过2000000。 设置为-1 ，表示为无限大。 2）maxConcurrentForReport表示报表WEB应用中服务器可以同时计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 3）maxWaitForReport表示报表WEB应用中服务器可以等待计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这个数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 maxWaitTimeForReport表示内存溢出后，最长等待多久才允许新任务访问，以秒为单位，一般建议为30。 4）另外在D:\润前报表\bin 下startup.bat 里面可以修改设计器使用内存，可以根据计算机性能配置。Xms512m -Xmx1024m 这里一般改成1024 1024 startdemo.bat是设置ie浏览时的内存。 方法二、利用tag标签对报表进行分页运算和输出，您可以参考下《应用开发教程》--》2.6.3 autobig分页。 在一页一页计算报表的基础上，然后一页一页输出到文件。即在输出到文件时判断一下该文件是否有内容，如果有，则追加到后面。 实现方法：1）调API接口按常规的办法计算报表，获得结果报表iReport 2）调用ReportUtils.exportToText( OutputStream os, IReport report )方法即可实现流式输出到txt 文件 方法二需要将jar包更新，否则会提示autobig标签未定义错误。
数据库性能优化基础步骤
1性能优化基本步骤 1.1定位跟踪耗费资源较多的SQL语句步骤 1.1.1 通过SQL查询 (1): 查询出最耗费资源的SQL语句 select t1.SID, t1.SERIAL#, tt.HASH_VALUE, tt.ADDRESS, tt.BUFFER_GETS, --读内存次数 tt.DISK_READS, --磁盘物理读次数 tt.EXECUTIONS, --语句的执行次数 tt.BUFFER_GETS / tt.EXECUTIONS, --平均读内存次数 tt.SQL_FULLTEXT from v$sqlareatt, v$session t1 where (tt.BUFFER_GETS>100000 or tt.DISK_READS>100000) and tt.HASH_VALUE = t1.SQL_HASH_VALUE and tt.ADDRESS = t1.SQL_ADDRESS and t1.STATUS = 'ACTIVE' orderby tt.BUFFER_GETS desc (2)：根据客户端程序发出的SQL来定位需要跟踪的session select s.sid sid, s.SERIAL# "serial#", https://www.360docs.net/doc/757155569.html,ername, s.machine, s.program, s.server, s.LOGON_TIME from v$session s 1.1.2 通过Oracle提供的SQL TRACE进行SQL跟踪 (1)：跟踪前设定相应参数 1．查询得到需要跟踪的session 2．打开时间开关
Show parameter timed_statistics alter session set timed_statistics=true; execsys.dbms_system.set_bool_param_in_session(sid => 8,serial# => 3,parnam => 'timed_statistics',bval => true); 3．设置跟踪文件存放位置 Show parameter user_dump_dest alter system set user_dump_dest='c:\temp'; (2)：启动跟踪功能并让系统运行一段时间 alter session set sql_trace=true; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, true); (3)：关闭跟踪功能 alter session set sql_trace=false; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, false); (4)：格式化跟踪数据文件，并分析跟踪结果文件 tkprof dsdb2_ora_18468.trc dsdb2_trace.txt EXPLAIN=SCOTT/TIGER tkprof各参数含义： ' traced_file ' 指定输入文件，即oracle产生的trace文件 'formatted_file'指定输出文件，即我们想得到的易于理解的格式化文件 'EXPLAIN' 利用哪个用户对trace文件中的sql进行分析得到该sql语句的执行计划1.2查看分析执行计划 1.2.1查看执行计划 (1)：Sqlplus中可按F5查看执行计划 (2)：使用执行计划表进行查看 使用语句将SQL语句的执行计划装入plan_table表，然后进行分析查看explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value (3)：示例演示 1．让ORALCE自动选择最优的执行计划，不人为干预 explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value
三大WEB服务器对比(apache_,lighttpd,nginx)
三大WEB服务器对比分析（apache ,lighttpd,nginx）一．软件介绍(apache lighttpd nginx) 1. lighttpd Lighttpd是一个具有非常低的内存开销，cpu占用率低，效能好，以及丰富的模块等特点。lighttpd 是众多OpenSource轻量级的web server中较为优秀的一个。支持FastCGI, CGI, Auth, 输出压缩(output compress), URL重写, Alias等重要功能。 Lighttpd使用fastcgi方式运行php,它会使用很少的PHP进程响应很大的并发量。 Fastcgi的优点在于： ·从稳定性上看, fastcgi是以独立的进程池运行来cgi,单独一个进程死掉,系统可以很轻易的丢弃,然后重新分配新的进程来运行逻辑. ·从安全性上看, fastcgi和宿主的server完全独立, fastcgi怎么down也不会把server搞垮, ·从性能上看, fastcgi把动态逻辑的处理从server中分离出来, 大负荷的IO处理还是留给宿主server, 这样宿主server可以一心一意作IO,对于一个普通的动态网页来说, 逻辑处理可能只有一小部分, 大量的图片等静态IO处理完全不需要逻辑程序的参与(注1) ·从扩展性上讲, fastcgi是一个中立的技术标准, 完全可以支持任何语言写的处理程序(php,java,python...) 2.apache apache是世界排名第一的web服务器, 根据netcraft(https://www.360docs.net/doc/757155569.html,)所作的调查,世界上百分之五十以上的web服务器在使用apache. 1995年4月, 最早的apache(0.6.2版)由apache group公布发行. apache group 是一个完全通过internet进行运作的非盈利机构, 由它来决定apache web服务器的标准发行版中应该包含哪些内容. 准许任何人修改隐错, 提供新的特征和将它移植到新的平台上, 以及其它的工作. 当新的代码被提交给apache group时, 该团体审核它的具体内容, 进行测试, 如果认为满意, 该代码就会被集成到apache的主要发行版中. apache 的特性: 1) 几乎可以运行在所有的计算机平台上. 2) 支持最新的http/1.1协议 3) 简单而且强有力的基于文件的配置(httpd.conf). 4) 支持通用网关接口(cgi) 5) 支持虚拟主机.
大数据性能优化之Hive优化
Hive性能优化 1.概述 本人在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先，我们来看看hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ ?数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 ? jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 ? sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map 端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。 ? count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。
面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段： ?好的模型设计事半功倍。 ?解决数据倾斜问题。 ?减少job数。 ?设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。 ?了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。 set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题。 ?数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。 ?对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。 ?优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。 而接下来，我们心中应该会有一些疑问，影响性能的根源是什么？ 3.性能低下的根源
F5配置技术文档
目前，许多厂商推出了专用于平衡服务器负载的负载均衡器，如F5 Network公司的BIG-IP，Citrix公司的NetScaler。F5 BIG-IP LTM 的官方名称叫做本地流量管理器，可以做4-7层负载均衡，具有负载均衡、应用交换、会话交换、状态监控、智能网络地址转换、通用持续性、响应错误处理、IPv6网关、高级路由、智能端口镜像、SSL加速、智能HTTP压缩、TCP优化、第7层速率整形、内容缓冲、内容转换、连接加速、高速缓存、Cookie加密、选择性内容加密、应用攻击过滤、拒绝服务(DoS)攻击和SYN Flood保护、防火墙—包过滤、包消毒等功能。 以下是F5 BIG-IP用作HTTP负载均衡器的主要功能： ①、F5 BIG-IP提供12种灵活的算法将所有流量均衡的分配到各个服务器，而面对用户，只是一台虚拟服务器。 ②、F5 BIG-IP可以确认应用程序能否对请求返回对应的数据。假如F5 BIG-IP后面的某一台服务器发生服务停止、死机等故障，F5会检查出来并将该服务器标识为宕机，从而不将用户的访问请求传送到该台发生故障的服务器上。这样，只要其它的服务器正常，用户的访问就不会受到影响。宕机一旦修复，F5 BIG-IP 就会自动查证应用已能对客户请求作出正确响应并恢复向该服务器传送。 ③、F5 BIG-IP具有动态Session的会话保持功能。 ④、F5 BIG-IP的iRules功能可以做HTTP内容过滤，根据不同的域名、URL，将访问请求传送到不同的服务器。 下面，结合实例，配置F5 BIG-IP LTM v9.x：
①、如图，假设域名https://www.360docs.net/doc/757155569.html,被解析到F5的外网/公网虚拟IP：61.1.1.3（vs_squid），该虚拟IP下有一个服务器池（pool_squid），该服务器池下包含两台真实的Squid服务器（192.168.1.11和192.168.1.12）。 ②、如果Squid缓存未命中，则会请求F5的内网虚拟IP：192.168.1.3（vs_apache），该虚拟IP下有一个默认服务器池（pool_apache_default），该服务器池下包含两台真实的Apache服务器（192.168.1.21和192.168.1.22），当该虚拟IP匹配iRules规则时，则会访问另外一个服务器池（pool_apache_irules），该服务器池下同样包含两台真实的Apache服务器（192.168.1.23和192.168.1.24）。 ③、另外，所有真实服务器的默认网关指向F5的自身内网IP，即192.168.1.2。 ④、所有的真实服务器通过SNAT IP地址61.1.1.4访问互联网。 详细配置步骤： 一、登录到F5 BIG-IP管理界面： 1、初次使用： ①、打开F5 BIG-IP电源，用一根网线（直连线和交叉线均可）连接F5 BIG-IP的3.1管理网口和笔记本电脑的网口，将笔记本电脑的IP地址配置为“192.168.1.*”，子网掩码配置为“255.255.255.0”。 ②、用浏览器访问F5 BIG-IP的出厂默认管理IP地址https://192.168.1.245或https://192.168.245.245 ③、输入出厂默认用户名：admin，密码：admin ④、点击Activate进入F5 BIG-IP License申请与激活页面，激活License。 ⑤、修改默认管理密码。 2、以后登录： 通过F5 BIG-IP的自身外网IP登录。 ①、假设设置的F5自身外网IP为61.1.1.2，就可以通过https://61.1.1.2/登录。 ②、还可以通过SSH登录，用户名为root，密码跟Web管理的密码相同。 二、创建两个VLAN：internal和external，分别表示内网和外网。 ★创建VLAN演示页面：https://www.360docs.net/doc/757155569.html,/book/f5/vlan_create.htm ★VLAN列表演示页面：https://www.360docs.net/doc/757155569.html,/book/f5/vlan_list.htm 1、创建VLAN：internal（内网） 在“Network→VLANs”页面点击“create”按钮： ①、Name栏填写：internal（填一个英文名称） ②、Tag栏填写：4093（填一个数字） ③、Interfaces栏：将Available列的“1.1”拉到Untagged列。1.1表示F5 BIG-IP的第一块网卡。 2、创建VLAN：external（外网） 在“Network→VLANs”页面点击“create”按钮创建VLAN： ①、Name栏填写：internal（填一个英文名称）
数据库查询优化实验报告_SQLServer2008
SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要 随着数据存储需求的日益增长，对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。本文主要论述关系数据库查询优化技术，并从它的优化技术进行深入探讨，对系统实现做了一定的论述，并进行了部分的程序实现。 关键词：数据库查询系统优化 引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统，它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案，为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前，许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难，但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践，由于初期的数据库中表的记录数比较少，性能不会有太大问题，但数据积累到一定程度，达到数百万甚至上千万条，全面扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道，目前数据库系统应用中，查询操作占了绝大多数，查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给SQLServer的查询优化器，查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接，并生成若干执行计划，然后通过分析执行开销来评估每个执行计划，从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。所以，SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种： 1．没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构，使用索引的目的是避免全表扫描，减少磁盘I/O，以加快查询速度。 2．没有创建计算列导致查询不优化。 3．查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）。 4．返回了不必要的行和列。 5．查询语句不好，没有优化。其中包括：查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 SQLServer数据查询优化方法 1、避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: select name from employee where salary ＞60000
Apache2.2安全配置和性能优化
Apache2.2安全配置和性能优化 一、Apache禁止目录遍历 将Options Indexes FollowSymLinks中的Indexes 去掉，就可以禁止Apache 显示该目录结构。Indexes 的作用就是当该目录下没有index.html文件时，就显示目录结构。 二、apache 隐藏版本信息 1.隐藏Apache版本信息 测试默认apache 的状态信息 [root@1314it conf]# curl -Is localhost HTTP/1.1 200 OK Date: Tue, 16 Nov 2010 04:20:15 GMT Server: Apache/2.2.3 (CentOS) DAV/2 PHP/5.1.6 mod_perl/2.0.4 Perl/v5.8.8 X-Powered-By: PHP/5.1.6 Connection: close Content-Type: text/html; charset=GB2312 [root@1314it conf]# 修改主配置文件httpd.conf ServerSignature Off ServerTokens Prod 重启apache 测试 测试隐藏版本号后apache 的状态信息 [root@1314it conf]# curl -Is localhost HTTP/1.1 200 OK Date: Tue, 16 Nov 2010 04:21:41 GMT Server: Apache X-Powered-By: PHP/5.1.6 Connection: close Content-Type: text/html; charset=GB2312
apache优化
mod_jk的优化配置 Optimal mod_jk configuration There are many potential problems associated with the default configuration of mod_jk. Let's say it is perfectly adequate for a very low traffic website, but when pushing any moderate to high load to mod_jk, there will be connection problems. This is not due to any bug in mod_jk whatsoever, however, it is because the default configuration makes no assumption about your existing hardware or potential load, so, therefore, it is not tuned accordingly. Note that the configuration recommendations here are optimal as a base configuration to avoid many of the common problems users experience with mod_jk. There exist many other useful optimizations, but these depend on the environment and web application in use. See https://www.360docs.net/doc/757155569.html,/connectors-doc/reference/workers.html for details on all available mod_jk properties. Let's take a look at a typical default configuration for Apache/Tomcat/mod_jk: workers.properties worker.list=loadbalancer,status worker.node1.port=8009 worker.node1.host=https://www.360docs.net/doc/757155569.html, worker.node1.type=ajp13 worker.node1.lbfactor=1 worker.node2.port=8009 worker.node2.host= https://www.360docs.net/doc/757155569.html, worker.node2.type=ajp13 worker.node2.lbfactor=1 worker.loadbalancer.type=lb worker.loadbalancer.balance_workers=node1,node2 worker.status.type=status JBoss Web's (Tomcat) server.xml AJP snippet:
MySQL大数据量的查询提高性能优化
最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候，查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响，所以忽略了许多细节性的问题。 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法： 基本原则：数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。但是，有些情况索引是不会起效的，因此，需要下面的做法进行优化： 1、应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 3、尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 4、下面的查询也将导致全表扫描：
软件负载均衡配置方案V1.0
在线考试系统负载均衡配置方案 目录 方案背景 (3)
运行环境要求 (3) 硬件要求 (3) 软件要求 (3) 配置方案 (4) 软硬件负载均衡比较 (7)
方案背景 在线考试系统的软件和需求分析已经结束。针对于此，给出此配置方案，硬件的要求和运行效果都将详细列明指出。 运行环境要求 数据库服务器内存要求：建议16GB以上 客户端内存要求：建议256M以上 应用服务器内存要求：建议8G以上 硬件要求 软件要求 应用服务器： ●OS：Microsoft Windows 2000 Server (Advance Server) ●Microsoft Windows 2003 Server 数据库服务器： DBMS：SQL SERVER2008
客户端： OS：Windows 2000、Windows XP、Windows Vista 浏览器：IE6以上 配置方案 一台服务器： 一台服务器的情况，硬件配置： 用户同时在线数：2000-5000。最优化最稳定的范围在3500人左右。 五台服务器软件负载均衡 用户同时在线数：6000-15000。最优化最稳定的范围在7000人左右。 如果五台服务器支撑在线测试系统的运行，那么会考虑到采用apache+tomcat的方式来做负载均衡，确保系统运行的稳定性和准确性。 负载均衡说明图：
五-十台服务器硬件负载均衡
用户同时在线数：6000-40000。最优化最稳定的范围在15000-30000人左右。 如果五台以上服务器支撑在线测试系统的运行（最多十台），那么会考虑到采用硬件的方式来做负载均衡，确保系统运行的稳定性和准确性。 负载均衡说明图：