挺快的

最新推荐文章于 2023-02-10 21:20:32 发布
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  一眨眼，两个月没写博客，真快啊！可能是这段时间比较忙吧！不过接下来我会写的！大家多支持微笑
寒哥
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ClickHouse 挺快，esProc SPL 更快
默默不代表沉默
08-24 6907
ClickHouse 挺快，esProc SPL 更快!
快闪PPT（附背景音乐tiger rhythm.mp3）
01-12
以前看电影的时候 电影放映之前有个快闪广告感觉挺有意思 就去查资料 总结了一套快闪PPT制作方法 根据截图修改PPT设置就可以实现 附快闪ppt的背景音乐tiger rhythm.mp3 感兴趣的可以看看哦
cmake下载太慢 使用这个网址挺快的
cheetah023的博客
03-19 1万+
cmake使用这个网址下载挺快：https://cmake.org/files/
投了Hindawi下的两个SCI的特刊，不是说特刊挺快的嘛？
weixin_52815569的博客
12-19 9042
第一篇论文：期刊：Wireless Communications and Mobile Computing, SCI三区。 10.30 submitted 11.15 AE invited 11.27 submitted 12.1 AE invited 12.14 - 至今 submitted（这一篇感觉是悬了） 第二篇论文：期刊：Mobile Information Systems, SCI四区。 11.20 submitted 11.27 AE invited 12.12
电脑为什么刚开机时网速挺快，可过一段时间后就很慢了？重启电脑就解决了问题。
千里花开花落的博客
08-19 7706
原因：机器内存小了 解决方法：加内存条
快应用环境配置
jifashihan的博客
03-22 4352
引言 早上看到一个新闻，十大手机厂商联手推出“快应用”，据说是为了对抗小程序的。不得不感叹，这互联网发展速度实在是太快了，选择进入程序员这个行业，只能说，不学习就要被淘汰了。 先是原生的安卓和ios，当时原生的一家独大，后来又有h5，又有RN，虽然威胁到原生开发，但是原生依然坚挺，后来小程序又出现，借助本身微信的流量，异军突起，小程序因为自身的轻和快，能够满足简单的基础应用，适合生活服务类线下...
阿里的maven在线仓库，速度还挺快的
心之所系的博客
04-09 2390
在maven安装目录下的setting.xml 中加入下面的配置即可<mirrors> <mirror> <id>alimaven</id> <name>aliyun maven</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/con
百度云直链下载（不用客户端网页端直接下载且速度挺快的）
Waysoning的博客
07-16 2万+
安装油猴插件Tampermonkey 安装链接 无法访问怎么办？ 参考解决方案 获取百度网盘直接下载助手 百度网盘直接下载助手 打不开怎么办？ 用自己的热点，需要的流量很少，不到1MB 测试 在网页端百度云选中文件点击下载即可 ...
DEC加密解密算法速度还是挺快的
程序人生，学海无涯
09-26 3155
用VB.NET，编码方式选择的是UTF-8； ' 加密方法 Public Shared Function Encrypt(ByVal pToEncrypt As String, ByVal sKey As String) As String Dim des As New DESCryptoServiceProvider() Dim inputB
原理解析：如何让 Join 跑得更快？
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独木不成林，单弦不成音。
02-10 2万+
看sql boy如何让sql 跑得更快的！
“快应用” VS “微信小程序” ，你挺谁？
徐公，微信公众号同名
03-22 7903
“快应用” VS “微信小程序” ，你挺谁？ 2018.3.20 九大手机厂商 小米、华为、金立、联想、魅族、努比亚、OPPO以及vivo 联合推出“快应用”，旨在打造移动应用的新生态。 什么是快应用呢？ 快应用是由9家厂商联合打造，使用前端技术栈开发、原生渲染，同时具备H5页面和原生应用的双重优点。 说直白点：就是用户无需下载 apk，直接点开就可以使用。 九大手机厂商为什...
利用客户Duan超快的读网页源-易语言
06-14
原因是读网页时耗时太久了，，试过各种方案，，无解，然后发现浏览器的访问速度还是挺快的，开始我还奇了个怪，最后留意到谷歌浏览器的一句解析，提前对访问的地址进行连接，感觉好像很厉害又好像不是那么厉害的样子...
基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9bebe4bee876 基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
介绍了扫描单分子定位显微镜（scanSMLM）技术及其在三维超分辨体积成像中的应用（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜（scanSMLM）技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜（ETL）实现快速轴向扫描，结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面，从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现，还提供了详细的软件代码实现，包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外，文章还比较了循环扫描与常规扫描模式，展示了前者在光漂白效应上的优势，并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素（HA）蛋白聚类的三维成像实验，验证了系统的性能和应用潜力。最后，文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系，模拟了24小时内HA聚类的动态变化，提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群：具备生物学、物理学或工程学背景，对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员，尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用；②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统，包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析；③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程，如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明：本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程，还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较，如STED、GSDIM等。此外，文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势，为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
car-eye OBD 子系统是用来实现车内系统的数据采集，采用808协议进行数据上传 是car-eye 开源团队车内系统的重要组成部分
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/406d9993c385 car-eye OBD 子系统是用来实现车内系统的数据采集，采用808协议进行数据上传。是car-eye 开源团队车内系统的重要组成部分（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
串口调试助手/网络调试助手技术报告-C++开发
08-19
自己开发的串口调试软件
化工领域Prenflo气流床气化炉渣层计算模型的复现与优化：基于Seggiani模型的炉渣流动与热力学行为模拟（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型，针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布，还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能，包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外，还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响，并引入了Bingham流体模型，更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后，通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应，分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群：从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化；②预测并优化气化炉的操作参数（如温度、氧煤比等），以防止炉渣堵塞；③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明：该模型的实现基于理论公式和经验数据，为确保模型准确性，实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合，包括质量、动量和能量守恒方程，能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外，提供了稳态求解器和动态模拟工具，可用于扰动测试和工业应用案例分析。
snapd-glib-tests-1.58-1.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
hive客户端中查询千万的数据挺快的，到Java程序中查询很慢是什么原因呢，应该怎么解决呢
04-03
<think>嗯，用户想了解Hive通过Java程序查询性能较慢的原因及优化方法。首先，我需要结合用户提供的引用内容来分析可能的原因。根据引用[1]，Hive的效率问题通常来自数据倾斜、数据冗余、过多的Job或I/O，以及MapReduce分配不合理等因素。而用户提到使用Java API查询时性能低下，可能涉及API本身的执行方式或者Hive的配置问题。 接下来，引用[3]提到Hive的核心组件，包括Driver将HQL转换为MapReduce任务，这可能是一个性能瓶颈，因为MapReduce作业启动时间较长，尤其是处理小数据量时。此外，引用[4]中的例子显示，多表连接会产生多个作业，每个作业都需要启动MapReduce任务，这可能增加延迟，特别是在Java程序中频繁调用时。 另外，引用[2]提到通过CBO优化执行计划，将算子下沉到更接近数据源的地方处理，减少数据传输。如果Java程序中没有进行类似的优化，可能导致执行计划不够高效。此外，引用[5]指出Hive作为数据仓库工具，与HBase的对比，可能涉及存储格式和查询执行方式的不同，影响性能。 可能的原因包括：HQL转换为MapReduce任务的开销、频繁的Job提交、数据倾斜、网络传输量大、资源分配不合理，以及未启用向量化查询或LLAP等优化功能。优化方法可能涉及调整Hive参数、优化HQL语句、使用Tez引擎替代MapReduce、数据存储优化如分区和分桶，以及利用缓存和批量处理减少Job数量。 还需要考虑Java API的使用方式，比如是否重用会话、是否批量处理任务，以及结果集处理是否高效。例如，引用[4]中的多JOIN查询生成多个作业，可能需要优化JOIN顺序或使用MapJoin来减少shuffle操作。 总结下来，需要从Hive本身的工作机制、执行引擎、HQL优化、数据存储、资源配置以及Java API的正确使用等多个方面进行分析，提出具体的优化方案。</think>### Hive Java API 查询性能低下原因与优化方案 #### 一、性能低下原因分析 1. **执行引擎的局限性** Hive 默认使用 MapReduce 引擎执行查询，其特点是高延迟、高容错性。每次查询需要启动多个 MapReduce 任务，涉及任务调度、数据 Shuffle 和磁盘 I/O，尤其对小数据集或复杂查询效率低下[^1][^3]。 *示例*：若 HQL 包含多个 JOIN 操作，可能生成多个 Job（如引用[4]中三次扫描文件的低效场景）。 2. **Java API 的额外开销** - JDBC 驱动需通过 HiveServer2 服务通信，存在网络传输和序列化/反序列化开销。 - 频繁创建/关闭会话（如 `HiveConnection`）导致元数据重复加载[^4]。 3. **数据倾斜与存储问题** - 未合理使用分区/分桶，导致查询扫描全表数据（如未按时间分区的日志表）。 - 数据存储格式低效（如 TEXTFILE 未压缩），增加 I/O 和网络传输量[^1][^5]。 4. **资源分配不合理** MapReduce 任务的内存、CPU 分配不足，或未启用动态资源调整（如 YARN 资源队列竞争）[^1]。 --- #### 二、优化方案 ##### 1. **执行引擎优化** - **启用 Tez/Spark 引擎** 将执行引擎从 MapReduce 替换为 Apache Tez 或 Spark，减少任务启动延迟，优化 DAG 执行计划。 ```sql SET hive.execution.engine=tez; -- 在 Hive 会话中配置 ``` - **启用 LLAP（Live Long and Process）** 通过内存缓存和持久化守护进程加速查询（适合交互式查询场景）。 ##### 2. **查询与数据模型优化** - **使用 CBO（Cost-Based Optimizer）** 通过 `SET hive.cbo.enable=true` 启用基于代价的优化，自动优化 JOIN 顺序和执行计划（如引用[2]的算子下沉优化）[^2]。 - **避免复杂嵌套查询** 将多级子查询拆分为临时表，减少重复计算。 - **使用 MapJoin 处理小表** ```sql SET hive.auto.convert.join=true; -- 自动将小表加载到内存 ``` ##### 3. **存储优化** - **分区与分桶** ```sql CREATE TABLE logs (msg STRING) PARTITIONED BY (dt STRING) CLUSTERED BY (user_id) INTO 32 BUCKETS; ``` - **使用列式存储格式** 采用 ORC 或 Parquet 格式，配合压缩算法（如 ZLIB）减少 I/O。 - **数据压缩** ```sql SET hive.exec.compress.output=true; SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; ``` ##### 4. **Java API 使用优化** - **批量提交与连接复用** 使用连接池（如 HikariCP）管理 `HiveConnection`，避免频繁创建/关闭连接。 ```java // 示例：使用 JDBC 批量查询 try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://host:10000/db"); Statement stmt = conn.createStatement()) { stmt.execute("SET hive.fetch.task.conversion=more"); // 减少 MR 任务 ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM partitioned_table WHERE dt='2023-10'"); } ``` - **控制 Fetch Size** 增大结果集获取批次大小，减少网络往返次数： ```java statement.setFetchSize(1000); ``` ##### 5. **资源配置调优** - **调整 MapReduce 参数** ```sql SET mapreduce.map.memory.mb=4096; SET mapreduce.reduce.memory.mb=8192; ``` - **启用动态分区** ```sql SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; ``` --- #### 三、性能对比示例 | 优化措施 | 查询耗时（优化前） | 查询耗时（优化后） | |-------------------------|-------------------|-------------------| | 默认 MapReduce | 120s | - | | 切换为 Tez | - | 45s | | ORC + Snappy 压缩 | 45s | 20s | | 启用 MapJoin | 20s | 8s | ---
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