Greenplum之桃花源(4)

本文探讨了Greenplum中数据倾斜的检测方法,包括查询segment数据分布和使用GP工具包评估数据存储均匀性。同时,介绍了如何利用资源队列实现资源隔离,动态调整查询权重和优先级,确保系统高效运行。

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Greenplum数据倾斜相关

  1. 通常使用的方法,查询每个segment中有多少数据。但是这种方法太简单,只有判断存储是否倾斜,不能对数据处理是否会出现倾斜做出判断,而且判断的维度少。
select gp_segment_id,count(1) from person_info group by 1;
  1. 其中skccoeff通过存储记录均值计算出的标准差,这个值越低说明
    数据存放均匀。
select * from gp_toolkit.gp_skew_coefficients;select * from gp_toolkit.gp_skew_coefficients;
  1. 计算表扫描过程中,系统闲置的百分比。
select* from gp_toolkit.gp_skew_idlw_fractions;

Greenplum资源队列实现资源隔离
当执行一个query时,如果发现它太占资源,我们可以动态的设置它的weight,且当一个query正在执行的时候,可以调整它的priority

postgres=# set gp_debug_resqueue_priority=on;
postgres=# set client_min_messages =‘debug’;
查询当前的resource queue priority
postgres=# select * from gp_toolkit.gp_resq_priority_statement;
rqpdatname | rqpusename | rqpsession | rqpcommand | rqppriority | rqpweight | rqpquery
------------±-----------±-----------±-----------±------------±----------±-------------------------------------------------------
postgres | digoal | 21 | 1 | MAX | 1000000 | select pg_sleep(1000000) from gp_dist_random(‘gp_id’);
postgres | digoal | 22 | 1 | MAX | 1000000 | select pg_sleep(1000000) from gp_dist_random(‘gp_id’);
postgres | digoal | 23 | 1 | MAX | 1000000 | select pg_sleep(1000000) from gp_dist_random(‘gp_id’);
postgres | digoal | 24 | 1 | MAX | 1000000 | select pg_sleep(1000000) from gp_dist_random(‘gp_id’);
postgres | digoal | 25 | 1 | MAX | 1000000 | select pg_sleep(1000000) from gp_dist_random(‘gp_id’);
postgres | digoal | 26 | 65 | MAX | 1000000 | select * from gp_toolkit.gp_resq_priority_statement;
(6 rows)

可以直接设置priority的别名(MIN, MAX, LOW, HIGH, MEDIAM),或者使用数字设置weight

postgres=# select gp_adjust_priority(21,1,‘MIN’);
LOG: changing weight of (21:1) from 1000000 to 100
gp_adjust_priority
--------------------1
(1 row)
postgres=# select * from gp_toolkit.gp_resq_priority_statement;
rqpdatname | rqpusename | rqpsession | rqpcommand | rqppriority | rqpweight | rqpquery
------------±-----------±-----------±-----------±------------±----------±-------------------------------------------------------
postgres | digoal | 21 | 1 | MIN | 100 | select pg_sleep(1000000) from gp_dist_random(‘gp_id’);

**600是一个非标准的priority,所以显示NON-STANDARD **

postgres=# select gp_adjust_priority(21,1,600);
postgres=# select * from gp_toolkit.gp_resq_priority_statement;
rqpdatname | rqpusename | rqpsession | rqpcommand | rqppriority | rqpweight | rqpquery
------------±-----------±-----------±-----------±-------------±----------±-------------------------------------------------------
postgres | digoal | 21 | 1 | NON-STANDARD | 600 | select pg_sleep(1000000) from gp_dist_random(‘gp_id’);

非原创,收集的资料。

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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