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社区首页 >专栏 >最新FriendHosting欧洲VPS主机优惠 - 欧洲10+数据中心 HDD和SSD方案七五折

最新FriendHosting欧洲VPS主机优惠 - 欧洲10+数据中心 HDD和SSD方案七五折

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老蒋
发布于 2023-02-02 03:19:44
发布于 2023-02-02 03:19:44
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FriendHosting,一个老牌的欧洲云服务商提供十多个数据中心大部分都是欧洲机房。这就给有需要欧洲VPS云服务器的客户有提供可选方向。其中数据中心包括保加利亚、荷兰、拉脱维亚、波兰、瑞典、捷克等国家和地区。这里我们也不定期整理FriendHosting服务商的最新优惠活动。

文章目录 隐藏

第一、FriendHosting 最新活动

第二、FriendHosting VDS方案

第三、FriendHosting 测试机房IP地址

第一、FriendHosting 最新活动

活动截止到2月14日,如果我们有需要可以根据新客和老客的活动。

1、新订单

不要错过以 25% 折扣订购VDS或虚拟主机,使用winter23促销代码来获得折扣。

2、老客续费

如果我们已经有一个活跃的订单,那么我们也可以获得折扣更新。续订VDS或虚拟主机3个月、6个月或12个月,您将获得3%、5%或10%的折扣,这些折扣将添加到您的忠诚计划折扣中,最高可达25%。

第二、FriendHosting VDS方案

1、SSD VDS

内存

CPU

SSD

流量

带宽

价格

购买

512M

1核

5G

不限

100M

€2.99/月

链接

1G

1核

10G

不限

100M

€4.49/月

链接

2G

2核

20G

不限

100M

€8.49/月

链接

4G

4核

35G

不限

100M

€17.25/月

链接

8G

8核

70G

不限

100M

€34.49/月

链接

16G

8核

120G

不限

100M

€54.99/月

链接

24G

10核

180G

不限

100M

€74.99/月

链接

32G

12核

240G

不限

100M

€99.99/月

链接

2、HDD VDS

内存

CPU

硬盘

流量

带宽

价格

购买

512M

1核

100G

不限

100M

€2.99/月

链接

1G

1核

250G

不限

100M

€4.49/月

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2G

2核

500G

不限

100M

€8.49/月

链接

4G

4核

1T

不限

100M

€16.99/月

链接

8G

8核

2T

不限

100M

€34.49/月

链接

16G

8核

4T

不限

100M

€54.99/月

链接

第三、FriendHosting 测试机房IP地址

目前有提供10个数据中心,如果有需要可以测试机房IP。

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荷兰:91.223.123.7,http://lg-nl.friendhosting.net/100MB.test

保加利亚:91.215.153.15,http://lg-bg.friendhosting.net/100MB.test

拉脱维亚:92.118.148.6,http://lg-lv.friendhosting.net/100MB.test

波兰:92.118.150.5,http://lg-pl.friendhosting.net/100MB.test

捷克:92.118.149.3,http://lg-cz.friendhosting.net/100MB.test

瑞典:91.90.193.6,http://lg-ch.friendhosting.net/100MB.test

乌克兰哈尔科夫:195.28.182.106,http://lg-ua-kha.friendhosting.net/100MB.test

乌克兰基辅:185.253.0.2,http://lg-ua-kyiv.friendhosting.net/100MB.test

洛杉矶:91.90.195.175,http://lg-us-la.friendhosting.net/100MB.test

迈阿密:193.162.47.2,http://lg-us-mia.friendhosting.net/100MB.test

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  每一台 host 上面可以并行 N 个 worker,每一个 worker 下面可以并行 M 个 executor,task 们会被分配到 executor 上面去执行。stage 指的是一组并行运行的 task,stage 内部是不能出现 shuffle 的,因为 shuffle 就像篱笆一样阻止了并行 task 的运行,遇到 shuffle 就意味着到了 stage 的边界。   CPU 的 core 数量,每个 executor 可以占用一个或多个 core,可以通过观察 CPU 的使用率变化来了解计算资源的使用情况,例如,很常见的一种浪费是一个 executor 占用了多个 core,但是总的 CPU 使用率却不高(因为一个 executor 并不总能充分利用多核的能力),这个时候可以考虑让一个 executor 占用更少的 core,同时 worker 下面增加更多的 executor,或者一台 host 上面增加更多的 worker 来增加并行执行的 executor 的数量,从而增加 CPU 利用率。但是增加 executor 的时候需要考虑好内存消耗,因为一台机器的内存分配给越多的 executor,每个 executor 的内存就越小,以致出现过多的数据 spill over 甚至 out of memory 的情况。   partition 和 parallelism,partition 指的就是数据分片的数量,每一次 task 只能处理一个 partition 的数据,这个值太小了会导致每片数据量太大,导致内存压力,或者诸多 executor 的计算能力无法利用充分;但是如果太大了则会导致分片太多,执行效率降低。在执行 action 类型操作的时候(比如各种 reduce 操作),partition 的数量会选择 parent RDD 中最大的那一个。而 parallelism 则指的是在 RDD 进行 reduce 类操作的时候,默认返回数据的 paritition 数量(而在进行 map 类操作的时候,partition 数量通常取自 parent RDD 中较大的一个,而且也不会涉及 shuffle,因此这个 parallelism 的参数没有影响)。所以说,这两个概念密切相关,都是涉及到数据分片的,作用方式其实是统一的。通过 spark.default.parallelism 可以设置默认的分片数量,而很多 RDD 的操作都可以指定一个 partition 参数来显式控制具体的分片数量。   看这样几个例子:   (1)实践中跑的 Spark job,有的特别慢,查看 CPU 利用率很低,可以尝试减少每个 executor 占用 CPU core 的数量,增加并行的 executor 数量,同时配合增加分片,整体上增加了 CPU 的利用率,加快数据处理速度。   (2)发现某 job 很容易发生内存溢出,我们就增大分片数量,从而减少了每片数据的规模,同时还减少并行的 executor 数量,这样相同的内存资源分配给数量更少的 executor,相当于增加了每个 task 的内存分配,这样运行速度可能慢了些,但是总比 OOM 强。   (3)数据量特别少,有大量的小文件生成,就减少文件分片,没必要创建那么多 task,这种情况,如果只是最原始的 input 比较小,一般都能被注意到;但是,如果是在运算过程中,比如应用某个 reduceBy 或者某个 filter 以后,数据大量减少,这种低效情况就很少被留意到。   最后再补充一点,随着参数和配置的变化,性能的瓶颈是变化的,在分析问题的时候不要忘记。例如在每台机器上部署的 executor 数量增加的时候,性能一开始是增加的,同时也观察到 CPU 的平均使用率在增加;但是随着单台机器上的 executor 越来越多,性能下降了,因为随着 executor 的数量增加,被分配到每个 executor 的内存数量减小,在内存里直接操作的越来越少,spill over 到磁盘上的数据越来越多,自然性能就变差了。   下面给这样一个直观的例子,当前总的 cpu 利用率并不高:
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