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Oracle新一代虚拟计算一体机成本及性能解读

为了促进硬件销售,甲骨文继发力核心双插槽服务器市场之后,又推出了新一代集成系统,包括甲骨文虚拟计算一体机(OVCA)和其他集成设备。 在这一点上,甲骨文首先关注了高端的、更专业化的集成系统,比如Exadata和Exalytics,甲骨文Exadata产品管理副总裁Tim Shetler在采访中将它们描述为“为一项任务构建的系统”。为了进军主流双插槽服务器业务,甲骨文将发力知名度较低但更加通用的集成系统。 甲骨文CTO Larry Ellison在发布会上表示:“过去,我们从来没有真正地向这块核心的数据中心业务发起竞争。”而竞争需要新的战略,战略的核心就是新一代集成系统X5的家庭成员——虚拟计算一体机OVCA 新一代OVCA性能分析 Shetler表示,甲骨文虚拟计算一体机可以满足你在数据处理过程中的所有需求。使用甲骨文***的基于Intel Xeon处理器的双插槽服务器,虚拟计算一体机X5可以在单机架内从两个节点扩展到25个节点。它的总内存容量为19.2TB,支持Windows,Solaris和Linux应用程序。新一代产品具备的一个新功能是用户可以选择使用全闪存存储或者同时使用硬盘和闪存设备,可以平衡客户对优越性能和存储能力的的不同需要。 X5版本的设备也可以完全在InfiniBand运行内部网络,Ellison表示,和Ethernet和Fibre比起来,InfiniBand更新、更快并且更可靠。设备中内置的网络是完全软件定义的。Ellison表示:“一次配置成功之后,如果你想增加更多节点,你只需要通过改变文件参数重新配置和扩展,一次连接就足够了。” 虚拟计算设备X5和此次宣布的升级存储领域网络设备甲骨文FS1-2闪存系统搭配使用。FS1-2基于高可用水平扩展架构,支持16个高可用节点,912TB闪存容量,2.9PB闪存和硬盘组合和10:1数据压缩。使用虚拟计算一体机X5的***全闪存配置,FS1-2可以处理高达200万的I/OPS,其中50%次读,50%次写。 甲骨文也能做到低成本 在成本上,Ellison把虚拟计算一体机X5和竞争对手Cisco的统一计算系统UCS平台做了比较,UCS搭载CiscoM4刀片服务器。从展示中可以看出,甲骨文无论在硬件还是软件上成本都更低。Ellison介绍,带有27个服务器和972个处理器核心的UCS系统和类似配置的虚拟计算设备的价格分别是45万美元和22万美元,这是甲骨文***的成本***的选项。 他也在FS1-2和EMC的VNX8000存储系统之间做了同样的比较,15.6TB闪存和192TB硬盘的配置的价格差异是63万美元。Ellison表示,在双插槽服务器行业,要获胜就要靠更低的成本,甲骨文新的目标就是要降低成本。 一直以来,甲骨文都更加强调高可用性,而不是低成本,那么这次为什么突然为客户节省成本了呢?Ellison表示,他已经不愿意再讨论甲骨文是不是一个低成本的供应商。Shetler表示,甲骨文虚拟计算一体机的价格下降了,不过一直以来它和甲骨文其他通用集成系统的价格都是低于竞争对手的。 Shetler表示:“人们的认识存在偏差,人们只看到甲骨文价格更高的一面,但其实,公司还是提供了一系列优简廉的系统,并不都是针对高端用户的。” Constellation调研公司创始人兼***分析师Ray Wang认为,Ellison的战略并不是全新的,虚拟计算一体机X5是Larry早就想推出的设备。 原文链接:http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_87949.htm

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数据同步写Oracle表耗时25分钟缩短到23秒——SeaTunnel性能优化

本文主要给大家介绍JDBC Source批处理任务动态切分优化,希望大家批评指正 JDBC Source 如果配置了table_path 和 partition_column,引擎会对数据进行动态切分,可以通过分析样本数据优化切分区间,规避数据倾斜问题。 目前发现任务即使配置了where_condition,动态切分算法仍然会把数据进行全表切分,在从大表中读取少量数据的场景下,任务切分阶段会耗费大量的时间,需要修改下面相关的流程进行优化。 下面所有出现SQL语句的地方均以MySQL为例子进行说明,具体不同的数据源有不同的子类方法overwrite实现。 数据切分主流程 数据动态切分的代码入口位于DynamicChunkSplitter类中的splitTableIntoChunks方法,流程图中标红的方框表示需要修改的部分,详细在下面的子流程中展开说明。 查询最大最小值 需要加上Source的where_condition配置的判断和拼接。 通用字段切分 查询数据总条数部分 (1)增加且where_condition配置为空才走"是"的分支 (2)修改"否"分支,增加where_condition的判断和对应查询语句的拼接,子查询和表查询的规则如下: 如果配置了Query则查询SQL为 SELECT COUNT(*) FROM (<子查询>) T 否则查询SQL为 SELECT COUNT(*) FROM <表名> 如果配置了where_condition则拼接到末尾 切分数据区间部分 详情见子流程 分页查询分片 查询下一个分片的结束边界nextChunkEnd 1.max查询部分 判断如果配置了where_condition则在limit那层查询添加条件拼接 2.min查询部分 判断如果配置了where_condition则添加条件拼接 样本查询分片 判断如果配置了where_condition则添加条件拼接 日期字段切分 复用了通用字段切分的1部分,只需修改一次即可。 分片使用流程 这里相关的流程不需要修改,这里分析是为了弄清楚分片是如何被使用的,以评估前面修改的必要性、正确性和风险。 数据被切分为分片后会被分发到Worker的SourceSeaTunnelTask中,最终在JdbcInputFormat类的open方法中被使用,主要流程如下 由上面流程可知,由分片生成的SQL在最后会判断拼接where_condition,如果在生成分片的阶段没有考虑where_condition,则生成的分片中可能有部分分片在追加上where_condition条件限制后查询不到数据,当这样的分片很多时,不但会影响分片切分的性能,也会影响数据读取的性能,因为过程中产生了大量的无效查询。 优化效果 优化之后本地测试从一个55G的MySQL表使用where_condition过滤读取多条数据的耗时从25分钟缩短到23秒。 提交的PR链接:https://github.com/apache/seatunnel/pull/8760 本文由 白鲸开源科技 提供发布支持!

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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