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你的数据库服务器IO调度算法不对,难怪那么慢

之前的推文已经分享了数据库优化的方法,链接为https://mp.weixin.qq.com/s/6Atzk9UKPJRxxAs0nsKBXg。其中操作系统部分介绍了IO调度算法的优化,本文将通过压力测试的方式来对比不同的调度算法下磁盘IO的表现。 1 准备工作 1.1 安装sysbench 本次采用sysbench进行压测,先安装sysbench,步骤如下: curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/akopytov/sysbench/script.rpm.sh | sudo bashyum -y install sysbenchsysbench --version 1.2 准备测试文件 生成后续需要使用的测试文件,block大小为16k(MySQL DBA都懂的,哈哈),创建4个文件,合计20G [root@mha1 ~]# sysbench fileio --file-num=4 --file-block-size=16384 --file-total-size=20G preparesysbench 1.0.20 ...

元数据管理|Hive Hooks和Metastore监听器介绍

元数据管理是数据仓库的核心,它不仅定义了数据仓库有什么,还指明了数据仓库中数据的内容和位置,刻画了数据的提取和转换规则,存储了与数据仓库主题有关的各种商业信息。本文主要介绍Hive Hook和MetaStore Listener,使用这些功能可以进行自动的元数据管理。通过本文你可以了解到: 元数据管理 Hive Hooks 和 Metastore Listeners Hive Hooks基本使用 Metastore Listeners基本使用 元数据管理 元数据定义 按照传统的定义,元数据( Metadata )是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL 的任务运行状态。在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到他们所关心的数据,用于指导其进行数据管理和开发工作,提高工作效率。将元数据按用途的不同分为两类:技术元数据( Technical Metadata)和业务元数据( Business Metadata )。技术元数据是存...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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