概念原理
多个数据分片可以在多台机器上调度执行，也可以在一台机器的多个线程上调度执行，具体调度方式由调度中心根据负载进度进行调整。使用任务分片可以缩短任务执行时间，同时也可以解决单机计算能力上限的问题，并降低部分任务失败对整体系统的...
基础术语
多个数据分片可以在多台机器上调度执行，也可以在一台机器的多个线程上调度执行，具体调度方式由调度中心根据负载进度进行调整。使用任务分片可以缩短任务执行时间，同时也可以解决单机计算能力上限的问题，并降低部分任务失败对整体系统的...
Tunnel SDK示例汇总引导
Java示例 简单上传示例 简单下载示例 多线程上传示例 多线程下载示例 BufferedWriter上传示例 BufferedWriter多线程上传示例 复杂数据类型上传下载示例 除上述典型场景的示例外，更多其他应用场景的示例可查看开源 Java SDK文档。...
YARN调度器
yarn.scheduler.capacity.multi-node-sorting.policy.names 不配置 全局调度：多节点排序策略名，启用全局调度时可配置：r esource-based，并增加策略类配置项：yarn.scheduler.capacity.multi-node-sorting.policy.resource-based.class=...
swing推荐
组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 节点个数，与参数 单个节点内存大小 配对使用，正整数。范围为[1,9999]。单个节点内存大小，单位M 单个节点内存大小，单位MB，正整数。范围[1024,64*1024]。方式二：...
常数吞吐量分布式使用示例
常见应用场景 通常配置吞吐量控制时，您可以选择Sampler维度或线程组维度（多线程组即全场景维度）即可，不推荐使用其他过于复杂的场景。以下示例中使用了2台施压机IP，线程组总并发100，目标吞吐量每分钟100。Sampler吞吐量控制的实现 ...
常数吞吐量分布式使用示例
常见应用场景 通常配置吞吐量控制时，您可以选择Sampler维度或线程组维度（多线程组即全场景维度）即可，不推荐使用其他过于复杂的场景。以下示例中使用了2台施压机IP，线程组总并发100，目标吞吐量每分钟100。Sampler吞吐量控制的实现 ...
Thread Pool
同时大量的系统线程调度和缓存失效也会导致性能急剧下降。PolarDB 的线程池实现了不同类型SQL操作的优先级及并发控制机制，将连接数始终控制在最佳连接数附近，使 PolarDB 数据库在高连接大并发情况下始终保持高性能。线程池的优势如下：当...
内存型
相比 Redis社区版，内存型重点增强了多线程性能并集成多个自研扩展数据结构。购买方式 立即购买云原生版实例（推荐），具体操作请参见 创建Tair实例。立即购买经典版实例，具体操作请参见 创建实例。主要优势 类别 说明 兼容性 100%兼容...
快速入门Java线程栈分析
本文将演示如何通过ATP的Java线程栈分析...请注意火焰图是按照栈的数量进行聚合，越宽不一定代表是热点方法，比如很多线程阻塞在同一个Java方法上是正常的现象。3.结论 通过ATP Java线程栈分析功能，可以帮助开发者分析应用中线程的运行情况。
一次调用过程
该过程涉及多线程交互，同时也涉及HSF中的不同领域对象。HSF的一次调用过程如下图所示：过程 说明 1 在客户端线程中将用户的请求参数即请求对象进行序列化，并将序列化后的内容存放在请求通信的对象中。说明 请求通信对象对应的是HSF协议，...
一次调用过程
该过程涉及多线程交互，同时也涉及HSF中的不同领域对象。HSF的一次调用过程如下图所示：过程 说明 1 在客户端线程中将用户的请求参数即请求对象进行序列化，并将序列化后的内容存放在请求通信的对象中。说明 请求通信对象对应的是HSF协议，...
调度设置
若您已熟悉DataWorks的调度配置，则可参考本章节了解更多调度相关的高阶功能；若您才开始使用DataWorks的调度配置，请先前往 任务调度配置概述，了解调度配置的基础功能。
内存型
云原生内存数据库Tair 内存型（简称内存型）适合并发量大、读写热点多、高性能场景，内存型重点增强了多线程性能并集成多个自研扩展数据结构。购买方式 创建实例 主要优势 类别 说明 兼容性 100%兼容原生Redis，无需修改业务代码，提供 ...
断点续传上传
断点续传内部使用了多线程，调用时无需在外部封装多线程，否则可能导致数据重复传输。网络情况较好时，建议增加分片大小。反之，减小分片大小。示例代码 以下代码用于断点续传上传。coding:utf-8-*-import oss2 from oss2.credentials ...
如何统计表行数
通过Lindorm SQL统计表行数的速度比使用HBase RowCounter统计表行数的速度快，是因为Lindorm自动将COUNT的统计逻辑分布式地下发给每一个Lindorm进程，相当于多线程进行统计，而HBase Shell是单线程进行统计。但是COUNT的统计过程仍然是扫描...
性能基准
多线程吞吐量影响：在相同逻辑（对 length=25 的数组进行 shuffle 并排序）的情况下，测试不同线程数下接入 AHAS 应用流控降级的性能表现：内存占用情况 测试场景：6000 个资源循环执行（即单机的极端场景，目前最多支持 6000 个 Entry）。...
各类型节点的调度参数配置示例
内置参数$1赋值取业务时间：$bizdate 自定义参数$2赋值取业务时间：${yyyymmdd} 自定义参数$3赋值取定时时间：$[yyyymmdd]配置及使用调度参数，详情请参见 配置并使用调度参数，更多调度参数的赋值方式，详情请参见 调度参数支持的格式。...
B-tree并发控制优化
每个物理页都有一个对应的读写锁（RW latch），而B-tree由多个节点和边组成，从整体上来看，对单个节点加锁并不能保证多线程访问时的读写一致性。例如，一个线程在做B-tree结构调整（SMO）时改动了多个物理页，此时，若有其他线程访问该B-...
存证服务API
Client Client 类是 antblockchain-gl API 通讯协议的实现，客户端是线程安全的，多线程可以显著提高 SDK 的性能，但不是越多越好，您需要根据实际需求测试最合理的线程数。客户端采用延迟连接，创建后并不会立即与服务器连接，当发生接口...
内存型（兼容Redis 6.0）性能白皮书
相比云数据库Redis社区版，内存型主要在下述方面进行了优化：采用多线程模型，性能约为同规格社区版实例的3倍。提供多种增强型数据结构模块（modules），包括 TairString（包含 CAS和CAD命令）、TairHash、TairGIS、TairBloom、TairDoc、...
内存型（兼容Redis 6.0）性能白皮书
相比云数据库Redis社区版，内存型主要在下述方面进行了优化：采用多线程模型，性能约为同规格社区版实例的3倍。提供多种增强型数据结构模块（modules），包括 TairString（包含 CAS和CAD命令）、TairHash、TairGIS、TairBloom、TairDoc、...
常见问题
spark.sql.hive.outputCommitterClass=org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputCommitter spark.sql.sources.outputCommitterClass=org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output....，来查找系统中使用最多线程的进程是什么...
使用工作空间参数
DataWorks在原有任务级别调度参数基础上，新增工作空间级别的调度参数，如果同一个工作空间中的多个参数需配置为相同值，可以使用工作空间参数。工作空间参数可配置为脱敏展示，以保护您的敏感数据；同时，在标准模式工作空间下，生产环境...
创建工作空间
DataWorks部分地域目前支持多调度时区切换，支持修改调度时区的地域、各地域支持切换的时区、切换时区注意事项、如何切换时区，请务必提前阅读 场景：切换调度时区。步骤二：创建工作空间 在控制台单击左侧导航栏的 工作空间列表，进入工作...
调度参数返回值二次处理的典型场景
调度参数只支持获取时间类型数据，部分节点（例如，离线同步节点）配置了调度参数后，调度参数的返回值不能直接使用，需要进行函数转换等二次处理。本文为您介绍二次处理调度参数返回结果的典型场景。背景信息 调度参数支持的时间类型未...
场景：切换调度时区
支持修改调度时区的地域 DataWorks部分地域目前支持多调度时区切换，支持修改调度时区的地域及各地域支持切换的时区如下。说明 本文所说的 UTC时区 指（UTC+0）时区，该时区的时间与全球标准时间一致，没有时差。地域 本地时区 UTC时区 ...
DataWorks大数据开发治理平台
DataWorks数据开发（DataStudio）模块用于定义周期调度任务的开发及调度属性，与运维中心配合使用，面向各引擎（MaxCompute、Hologres、EMR等）提供可视化开发主界面，支持智能代码开发、多引擎混编工作流、规范化任务发布等能力，帮助您...
函数计算节点
节点的更多调度属性，详情请参见 任务调度属性配置概述。步骤三：提交并发布节点 函数计算节点需要提交发布至生产环境后，才会自动调度运行。保存并提交节点。单击工具栏中的、图标，保存并提交节点。提交节点时，请根据提示输入变更描述，...
调度依赖配置指引
DataWorks的调度依赖是指周期调度节点间的上下游依赖关系。通过节点的依赖关系有序调度运行上下游节点，即当上游节点运行成功后，下游节点才会启动运行，保障适时的产出有效业务数据。本文为您介绍调度依赖的配置指引，避免因调度依赖配置...
依赖关系
更多调度依赖内容，详情请参见 调度依赖配置指引。为什么要设置调度依赖 配置调度依赖后，可保障调度任务在运行时能取到正确的数据（当前节点依赖的上游节点成功运行后，DataWorks通过节点运行的状态识别到上游表的最新数据已产生，此时，...
数据开发概述
DataWorks数据开发（DataStudio）模块用于定义周期调度任务的开发及调度属性，与运维中心配合使用，面向各引擎（MaxCompute、Hologres、EMR等）提供可视化开发主界面，支持智能代码开发、多引擎混编工作流、规范化任务发布等能力，帮助您...
Shell节点
配置及使用调度参数，详情请参见 配置并使用调度参数，更多调度参数的赋值方式，请参见 调度参数概述。如上图，在参数赋值区域为参数赋值，再进入代码调用区域定义内置参数$1，自定义参数$2、$3。参数赋值示例如下：内置参数$1赋值取业务...
Hologres整库周期性增全量同步至MaxCompute
您可以设置调度周期、需要使用的调度资源组等，更多调度参数配置详情请参见 调度属性配置。完成上述所有任务配置后，单击 完成配置，完成同步任务的配置。其他参数配置详情请参见 其他高级配置。场景2：一次性全量周期性增量配置方式 当...
AnalyticDB for MySQL3.0整库周期性增全量同步至...
您可以设置调度周期、需要使用的调度资源组等，更多调度参数配置详情请参见 调度属性配置。完成上述所有任务配置后，单击 完成配置，完成同步任务的配置。其他参数配置详情请参见 其他高级配置。场景2：一次性全量周期性增量配置方式 当...
创建定时调度
{"triggerTime":"2020-01-01T00:00:00Z","triggerName":"time-trigger","payload":{"key":"value"，"key_int":1 } } triggerTime：工作流被调度的时间，一个工作流在指定的时间点可能会被调度多次，您可以根据时间值做去重处理。...
Dataphin中代码任务每天调度多次，下游依赖如何设置...
概述 本文描述代码任务每天调度多次，下游依赖如何设置才能正常调度。详细信息 上游代码任务设置每天2点和20点调度，下游任务也需要设置2点和20点调度，才能正常执行2次。否则，如果下游设置每天2:30和20:30调度，下游只有等20点后上游代码...
通过Docker安装并使用cGPU服务
更多调度策略说明，请参见 cGPU服务算力调度示例。prio_ratio 读写 在线和离线混合使用场景下，高优先级容器最大可以抢占的算力。取值范围：20~99。执行以下命令查看容器对应的目录内容。本示例中，以012b2edccd7a容器为例。ls/proc/cgpu_...
概述
高性能 通过分布式以及优化的底层架构、支持多层调度模式可进行无限拆分，多线程并行处理，显著提升大数据量的批任务处理的性能。可视化集中式管理 通过简易操作的可视化集中式管理平台可对上万个任务节点进行集中化管理，简化运维管理操作...
JMeter多个线程组的使用说明
设置多线程组并行或串行 如果JMeter脚本中包含多个主线程组（Thread Group），您可以参照以下说明设置多线程组的并行和串行关系。PTS施压配置中的 循环次数 会覆盖所有的线程组，而 压测时长 如果到达，整个压测都会停止。多线程组并行 多...
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