在讲解sparkStreaming优化方法之前先看几个sparkStreaming的监控指标：
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令：vmstat,dstat,pmap,glances,kill
Mysql在使用时不仅会受到自己的配置参数影响, 服务器硬件设施, 内核参数也会对性能有影响.
该文章是一篇关于MySQL数据库引擎优化实践的技术文章。通过对比MySQL和MariaDB两种数据库引擎的优化实践，总结了在数据库优化方面的经验，包括MySQL数据库引擎选择、MariaDB数据库引擎选择、MySQL数据库引擎优化实践、MariaDB数据库引擎优化实践和MySQL与MariaDB性能比较。
1.一些数据库的基本概念与sql的不太一样，数据库的表对应db的集合，行对应文档，字段对应域等等。db多了一个正则表达式的数据类型 2.字符串采用UTF-8编码，使用二进制数据存储，可以存储视频，图像，音频 3.mongodb创建账户时需要声明账户对于指定或所有数据库所拥有的读写权限，网上没有找到如何更改账户权限的方法，只有创建时设置的方法 4.是一个介于关系和非关系之间的数据库，以键值对存储数据。但也有聚合，索引，排序的功能。 5.查询语句的方式与之前的sql不一样，但不支持子查询，解决方案是先读出数据然后再进行计算 6.可以把不同结构文件存储在同一个数据库中 7.分布式文件系统
前面一篇文章介绍了 MySQL clone plugin 实践操作 。本文继续深入学习 clone 插件的 相关技术知识。
在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中，则是使用日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，LSM Tree）来组织数据。本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。
“ MySQL是一个开源的关系型数据库，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。”
字符流：以字符为单位，每次次读入或读出是 16 位数据。其只能读取字符类型数据。
不做铺垫，因为公司在进行数据库转型，ORACLE to MYSQL 基于云上的MYSQL 在使用中主要分为两派 1 传统型的RDS ，也就是与我们自己安装的数据库有差别，但差别不大， 2 根据云上的硬件环境，最大最充分的修改数据库的内部结构，让数据库更能使用到我们的硬件环境，去适配他。
想必在数据量情况少的情况下我们首先想到的时擅长于存储的常见数据库如MySQL或者oracle,甚至我们可以将企业的web Server,db Server都装载到一个服务中，但是随着时间或者公司的成长数据库会越来越满。
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
a.数据传输部分 ： TCP/IP 、UDP/IP TCP（端口号为23）与UDP（端口号为53）的区别
本期我们来开箱测评创龙科技(Tronlong)的首款国产ARM评估板——TLT3-EVM评估板，它基于全志科技T3处理器设计，究竟性能如何？下面，我们一起看看详情！
近年来，随着中国新基建、中国制造2025规划的持续推进，单ARM处理器越来越难胜任工业现场的功能要求，特别是如今能源电力、工业控制、智慧医疗等行业，往往更需要ARM + FPGA架构的处理器平台来实现例如多路/高速AD采集、多路网口、多路串口、多路/高速并行DI/DO、高速数据并行处理等特定功能，因此ARM + FPGA架构处理器平台愈发受市场欢迎。
Roy，携程软件技术专家，负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进，对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
鉴于内存数据库访问速率快的特点，本文分别从单线程、多线程(并发访问)和多线程读/写混合访问角度对eXtremeDB数据库读写速率展开测试。需要指出的是，本文读取操作包含将数据读取后，并在控制台显示出来。测试结果表明：eXtremeDB在单一读/写访问时，速率大约在10w条/s，其速率是比较快的；同时相对单线程来说，多线程读或者写操作并发访问eXtremeDB，也并未衰减其性能，因此在一定程度上可以满足并发访问需求；另一方面，多线程读/写混合访问eXtremeDB时，单个线程写入速率大约在10w条/s，单个线程读取速率大约在4w条/s，此外，随着读/写线程个数的增加，其读写速率在整体上趋于稳定。经过上述测试，该数据库适合于嵌入式系统设计，对于有存储需求的实时系统来说，可以采用内存与硬盘混合方式 ，但是该策略必然会衰减其性能。
在现实工作中，偶尔能碰到执行SQL语句的时候突然卡一下，这样的场景不容复现，但是出现的时候确实让人奇怪，今天我们就来看这个情况可能产生的场景。
计算FIFO深度是FIFO设计中常遇到的问题。当异步FIFO读写端口的throught-put(吞吐量)不同时，会遇到数据丢失的问题，这时就需要考虑FIFO的Deepth问题了，即为满足读写流畅不卡顿（数据不丢失）时，FIFO的Deepth的最小值。
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
减少在产品开发过程中对DSP外设接口程序进行整合的难度，我们提供对DSP主要外设接口实现底层初始化的RTOS综合功能测试IFD(Integrated Function Demo)案例程序，助力有需要的朋友基于此IFD案例程序模板进行开发，加快项目研发进度。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
为了更方便的进行数据读写，消息在磁盘底层的文件目录设计，都需要关注和解决什么问题呢：
基于广州星嵌电子科技有限公司TMS320C6657+ZYNQ7035/45评估板的PL端实现标准NVMe 1.3协议的Host端，即纯逻辑实现NVMe Host IP。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
当异步FIFO读写端口的throught-put(吞吐量)不同时，会遇到数据丢失的问题，需要考虑FIFO中的深度问题，即为满足读写流畅不卡顿（数据不丢失）时，FIFO的deepth的最小值。
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力，底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能，相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持，相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
2024年之前，DBA维护的StarRocks集群存在在用低版本多、稳定性受组件bug影响大的问题，给日常运维带来一定压力，版本升级迫在眉睫。于是，我们在今年年初安排了针对2.5以下版本升级2.5.13的专项。这里和大家分享下，针对因版本兼容问题而不能原地升级的场景下，进行跨集群升级时迁移数据方面的实践。
当读数据的速率小于写数据的速率时，我们需要先将数据缓存下来，那么我们需要开多大的空间缓存这些数据呢？缓存开大了会浪费资源，开小了会丢失数据，如何去计算最小FIFO深度是本文的重点。
在选择压缩算法的时候，首先要考虑的就是压缩比和压缩速率。压缩比主要是为了节省网络带宽和磁盘存储空间，而压缩速率主要影响吞吐量。
数字IC设计中我们经常会遇到这种场景，工作在不同时钟域的两个模块，它们之间需要进行数据传递，为了避免数据丢失，我们会使用到FIFO。当读数据的速率小于写数据的速率时，我们就不得不将那些还没有被读走的数据缓存下来，那么我们需要开多大的空间去缓存这些数据呢？缓存开大了会浪费资源，开小了会丢失数据，如何去计算最小FIFO深度是我们讨论的重点。
首先就是通过top命令查看，因为top命令最直接，且信息量够大，覆盖面够全，可以看到CPU的wa有点高
在讲解如何去计算FIFO深度之前，我们来理解一个术语burst length，如果你已经了解了可以跳过。要理解数据的突发长度，首先我们来考虑一种场景，假如模块A不间断的往FIFO中写数据，模块B同样不间断的从FIFO中读数据，不同的是模块A写数据的时钟频率要大于模块B读数据的时钟频率，那么在一段时间内总是有一些数据没来得及被读走，如果系统一直在工作，那么那些没有被读走的数据会越累积越多，那么FIFO的深度需要是无穷大的，因此只有在突发数据传输过程中讨论FIFO深度才是有意义的。也就是说我们一次传递一包数据完成后再去传递下一包数据，我们把一段时间内传递的数据个数称为burst length。在维基百科中，burst transmission是这样解释的：In telecommunication, a burst transmission or data burst is the broadcast of a relatively high-bandwidth transmission over a short period。
作者 | 王小波 编辑 | 李忠良 降本增效一直是研发团队追求的目标之一，面对不断上涨的数据量，研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减，冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。 背 景 定制家具业务是酷家乐最早的业务之一，定制家具的方案数据也同样沉淀了多年的数据；数据库从早期的 MongoDB 到切换到现在的 HBase；存储逻辑也从原来的全量保存演进到现在的分片增量保存。 随着数据量不断增大，带来的是巨大的成本压力与运维难度，目前定制 HBase 集群仅单副本数据量接近 15
GPMC(General Purpose Memory Controller)是TI处理器特有的通用存储器控制器接口，是AM335x、AM437x、AM5708、AM5728等处理器专用于与外部存储器设备的接口，如：
Kafka 是一个分布式的、发布-订阅式消息中间件。最初是由 Linkedin 领英公司基于 Scala 和 Java 语言开发的分布式消息系统，现已捐献给 Apache 软件基金会。事实上 Kafka 不仅仅是一个消息队列（MQ），其已然成为一个开源的分布式流处理平台。Kafka 具有高吞吐、低延迟的特性，许多大数据处理系统比如 Storm、Spark、Flink 等都能很好地与之集成。
前言随着腾讯产品与技术的发展，几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿，对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等，比较适用于中小规模的数据，但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时，RDBMS性能会大大降低，分布式更为困难。 为什么会选择HBase？ 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它的数据由HDFS做了数据冗余，具有高可靠性。同时TDW（腾讯分布式数据仓
前言 随着腾讯产品与技术的发展，几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿，对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等，比较适用于中小规模的数据，但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时，RDBMS性能会大大降低，分布式更为困难。 为什么会选择HBase？ 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它的数据由HDFS做了数据冗余，具有高可靠性。同时TDW（腾讯分布式数据
ChunJun（原 FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018 年 4 月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在 github 上开源了 FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX 得到了快速发展。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址 Pgpool-II 发布新版本 4.2.7, 4.1.10, 4.0.17, 以及 3.7.22. Pgpool-II 是一个连接池和语句复制系统。 parquet_s3_fdw 发布新版本 0.2.1. parquet_s3_fdw 是一个用于读写 S3 parquet 文件的 fdw 插件。 Database Lab 发布新版本3.0. Database Lab 是一个快速克隆大型数据库构造非生产环境的工具。 sqlit
1.1 http反向代理服务器 在web站点前端，我们需要搭建一个反向代理服务器，用于负责接受用户的请求，请求包括动态和静态的内容请求。一般反向代理服务器的部署方案有HAProxy和Nginx，这里将
Clone Plugin是MySQL 8.0.17引入的一个重大特性，为什么要实现这个特性呢？个人感觉，主要还是为Group Replication服务。在Group Replication中，添加一个新的节点，差异数据的补齐是通过分布式恢复（Distributed Recovery）来实现的。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。
本文讲述下利用sdram缓存从摄像头处得到的数据，并将图像显示到显示屏上的工程架构。本文不涉及具体的代码讲解，只描述其中的实现思路。
更早提出闪存概念的是1967年，贝尔实验室江大原（Dawon Kahng，韩裔）和施敏博士（Simon Sze）共同发明了浮栅MOSFET，即所有闪存的基础。
大家都知道Kafka是将数据存储于磁盘的，而磁盘读写性能往往很差，但Kafka官方测试其数据读写速率能达到600M/s，那么为什么Kafka性能会这么高呢？
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候，发现大部分性能不达标的应用，问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题，那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外，是否还有其他更高效的途径呢？
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