如何衡量MaxCompute建立性能基准?
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MaxCompute性能表现优劣,主要取决您的表设计是否符合规范。为方便您衡量MaxCompute表的性能表现,建议您在优化性能之前首先建立性能基准。
在优化表前后测试系统性能时,您需要记录每张表的数据同步时间、占用存储大小以及查询性能的详细信息。如果您使用的是包年包月方式购买的MaxCompute项目资源,还需要记录购买数。
记录数据同步时间
在您执行数据同步任务后,可以在运维中心 > 周期实例页面右键查看用户任务运行时间,如下图所示。
记录占用存储大小
登录DataWorks控制台。
您可以使用describe命令查看全表或表中某个分区占用物理存储的大小。
记录查询执行时间及预估费用
登录DataWorks控制台,进入数据开发页面,创建ODPS sql节点。
您可以在运行任务时或通过单击图标直接通过图形页面查看预估费用。
任务完成运行后,可在运行日志中查看到运行时间。
本文来自 阿里云文档中心 MaxCompute 建立性能基准
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Delta Lake 分区表覆盖写入操作
01 覆盖写 INSERT OVERWRITE TABLE 分区表时分三种场景: 动态分区 - 写入前会删除所有分区,并根据数据中的分区字段写入相应新分区 静态分区 - 只会对指定的分区进行覆盖写操作 混合分区(动态+静态分区) - 上述两种情况的结合 如果想通过 SQL 转化为上述 API ,首先需要在 sql parser 的时候获取到 insertMode 和 partitions 信息,并将 partitions 信息存在一个有序的结构中,例如 LinkedHashMap。然后利用这些信息,就可以拼装进行拼装实现上述三种场景。 1.1 动态分区 对所有 ds 分区进行覆盖写操作,将会清空所有 ds 分区 sql INSERT OVERWRITE TABLE db.tableA partition(ds) select name,ds
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架构篇:高可用 Redis 服务架构分析与搭建
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 前言 基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较mysql而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。 规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方,都会被调用方问起的一个问题是:你的服务是否具有高可用性?最好不要因为你的服务经常出问题,导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务,在此做一下自己的总结和思考。 首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用,即在各种出现异常的情况下,依然可以正常提供服务。或者宽松一些,出现异常的情况下,只经过很短暂的时间即可恢复正常服务。所谓异常,应该至少包含了以下几种可能性:【异常1】某个节点服务器的某个进程突然down掉...
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