回答:首先明確下定義:計算時間是指計算機實際執行的時間,不是人等待的時間,因為等待時間依賴于有多少資源可以調度。首先我們不考慮資源問題,討論時間的預估。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI,以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的,每個stage下有很多個task,task 的...
回答:如果僅僅是要監控所有執行過的SQL,至少有兩種方法可以使用:1、直接使用慢日志來進行監控SQL數據庫一般都有慢日志功能,慢日志功能的初衷雖然是記錄執行時間超過指定閥值的SQL,用于監控數據庫性能的,但是,只要將時間閥值設置為0,它就可以記錄所有執行過的SQL了。另外,慢日志不僅可以將日志記錄寫入文件,而且還支持將日志記錄寫入數據庫。2、使用自定義程序進行監控這個主要是在操作數據庫的地方進行日志記錄...
回答:Sql執行原理大致分為四步:第一步,客戶端把語句發給服務器端執行:所有的SQL語句都是在客戶端進程產生的,在服務器進程執行的。第二步,語句解析:客戶端把SQL語句傳送到服務器后,服務器進程會對該語句在服務器上進行解析,這個時候服務器進程會對于SQL語句進行這幾項操作:查詢高速緩存、語句合法性檢查、語言含義檢查也就是詞法分析器、然后對獲得對象進行解析鎖、再核對數據訪問權限、最后確定最佳執行計劃。第三...
回答:Person.objects.raw(select * from person;)Person是models里面的類,官方推薦的方法是raw方法,把需要執行的原始sql語句以字符串的形式當作參數傳進raw函數里面,然后就可以正常的處理了。
回答:SQL 執行的慢,大致分兩種情況偶爾很慢,查詢性能不穩定數據庫在刷新臟頁,如 redo log 被需要同步到磁盤的數據寫滿,無法繼續等待空閑。執行過程遇到表鎖、行鎖。一直很慢,查詢性能差沒有設計索引沒有使用索引,比如由于對字段進行運算、函數操作,導致無法用索引。數據庫優化器執行時選錯了索引。
...向用戶的編程抽象與接口;下層是 Runtime,是面向內核的執行引擎。我們希望從離線到實時的遷移是平滑的,是什么意思呢?從 API 這層來看,數倉的抽象是 Table、編程接口是 SQL+UDF,離線數倉時代用戶已經習慣了這樣的 API,遷...
...: 7, c: 9, b: 8} 實際上,PyODPS DataFrame 在用 MaxCompute 執行的時候,也會創建 Python UDF 來實現這個功能,但用戶不需要去創建文件、資源和函數這些過程,一切都是 Python 原生函數和類,整個過程相當順暢。 另外可以看到,在...
...: 7, c: 9, b: 8} 實際上,PyODPS DataFrame 在用 MaxCompute 執行的時候,也會創建 Python UDF 來實現這個功能,但用戶不需要去創建文件、資源和函數這些過程,一切都是 Python 原生函數和類,整個過程相當順暢。 另外可以看到,在...
.../20 北京云棲大會上阿里云MaxCompute發布了最新的功能Python UDF,萬眾期待的功能終于支持啦,我怎么能不一試為快,今天就分享如何通過Studio進行Python udf開發。 點此查看原文:http://click.aliyun.com/m/40729/ 2017/12/20 北京云棲大會上阿...
...Driver會把UDF接口實現類序列化,并在Executor中反序列化,執行call方法。。。這就不難理解了,我們foreachPartition丟進去的類,也應該implements Serializable。這樣,我們就得自己搞一個繼承AbstractFunction1,又實現Serializable的抽象類,給...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...