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百度APP iOS端包体积50M优化实践(六)无用方法清理

一、前言 百度APP包体积经过一期优化,如无用资源清理,无用类下线,Xcode编译相关优化,体积已经有了明显的减少。但是优化后APP包体积在iPhone11上仍有350M的空间占用。与此同时百度APP作为百度的旗舰APP,业务迭代非常多且迅速,体积优化和防劣化仍然是当前阶段的一个核心任务。因此百度APP开启了粒度更小,修复风险更高的无用方法清理相关工作。期望通过无用方法清理,有效降低百度APP的包体积,同时删除项目中的无用方法,冗余代码,提高代码的整洁度。 百度APP iOS端包体积优化实践系列文章回顾: 《百度APP iOS端包体积50M优化实践(一)总览》 《百度APP iOS端包体积50M优化实践(二) 图片优化》 《百度APP iOS端包体积50M优化实践(三) 资源优化》 《百度APP iOS端包体积50M优化实践(四) 代码优化》 《百度APP iOS端包体积50M优化实践(五) HEIC图片和无用类优化实践》 二、方案调研 针对无用方法清理,调研了各家厂商目前已公布的方案,主流方案基于Mach-O + LinkMap文件的分析,但是主要存在以下问题: 1.准确度低 2.针...

使用 Databend 加速 Hive 查询

作者:尚卓燃(PsiACE) 澳门科技大学在读硕士,Databend 研发工程师实习生 Apache OpenDAL(Incubating) Committer https://github.com/PsiACE 随着架构的不断迭代和更新,大数据系统的查询目标也从大吞吐量查询逐步转移转向快速的交互式查询,对于查询的及时响应提出了更高要求。许多企业的数仓/数据湖中都有 PB 级的数据,其中绝大多数都属于旧有系统中的历史数据,很少更新,移动起来很麻烦,重新组织元数据也需要花费大量的时间。需要解决的问题是:如何在保证现有的数据和元数据不变的情况下加速查询。 上图是一个典型的使用 Databend 加速 Hive 查询的架构。用户使用 trino 、Spark 等引擎将数据纳入 Hive 进行管理,数据的存放位置则位于 S3 、GCS 、HDFS 等存储服务之中。引入 Databend 可以带来更好的查询性能。 和 trino 以及大多数支持 Hive Catalog / Connector 的查询引擎一样,Databend 可以复用 Hive 除了运行时(查询引擎)之外的其他组件,包括用于管...

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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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