内容提点 尽可能地使用聚合IO操作，以批量写的方式来最小化系统调用的次数。 需要将发布的开销考虑进内，清除应用中不同的定时器。 CPU分析器能够给你提高一些有用信息，但是并不能完整地反馈整个流程。

批量删除指定范围内的表空 --delete 操作后表空间的释放; select 'alter table

Split(',')) { //批量建立步骤审核人表 CreateCheckState(stepCheckList[j + 1].Id, userId); } } else { //批量建立审核人员表 foreach

count); 在通常情况下，调用readahead后立马调用read并不会提高读取速度，我们通常在批量读取或在读取之前一段时间调用readahead，假设如下场景，我们需要连续读取1000个1M的文件，有如下两个方案，伪代码如下

可能发生的其他失真以面向对象的方式扩充数据。 求解参数比如学习率和策略同样容易修整，精度测试的批量大小和节奏可以迅速被修改。DIGITS可以灵活地运用标准网络进行训练、修改微调现有网络以及从无到有

ssandra, ArangoDB, HDFS, 或者 Quobyte。 2） 然后，就有一些批量任务，延续时间从几秒到很多小时。他们通常对表现波动没有那么敏感，然而可能存在例如像独立管理等完成时间上的总体服务水平协议（SLAs）。

ID 都要访问数据库 为了解决上述两个问题，引出了第二个常见的方案 【常见方法二：单点批量 ID 生成服务】 分布式系统之所以难，很重要的原因之一是“没有一个全局时钟，难以保证绝对的时

在，而且是批量的。即使是 Redis 作为 storage 的时代，取列表都要依赖前面的 memcache 帮忙抗，那么作为 cache 方案，取列表就全部由 memcache 代劳了。批量判断元素在集合中是否存在，redis

MB），每秒处理 55 万消息（110 MB）。 可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如 ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及 replication 防止数据丢失。

构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部 分数据。Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Sp

0 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。 可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。

Count)/所获得行数的比值接近1，且行数大于1，则应用程序不执行大批量取数操作，每种语言/API都有能力完成这个功能，即一次取多行。如果没有 利用这个功能进行批量去，将有可能花费多得多的时间在客户端与服务器端之间来

在flush发生时，它邻近的CF也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多IO。 批量导入 在批量导入数据到Hbase前，你可以通过预先创建regions，来平衡数据的负载。详见 Table

据节点，可以有很 多）。HDFS针对海量数据所设计，所以相比传统文件系统在大批量小文件上的优化，HDFS优化的则是对小批量大型文件的访问和存储。下面为详细资料： 什么是HDFS及HDFS架构设计 HD

redis 127.0.0.1:6379> GET name "John Doe" String类型还支持批量的读写操作 redis 127.0.0.1:6379> MSET age 30 sex "male"

Ansible是新出现的运维工具是基于Python研发的糅合了众多老牌运维工具的优点实现了批量操作系统配置、批量程序的部署、批量运行命令等功能。 [b]在进行大规模部署时，手工配置服务器环境是不现实的，这时必须借助于自动化部署工具。[/b]

ush发生时，它邻近的CF也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多IO。 批量导入 在批量导入数据到Hbase前，你可以通过预先创建regions，来平衡数据的负载。详见 Table

linuxdiyf.com/bbs/thread-399357-1-1.html 公司打印机linux化，取代windows打印服务器 standinghat：http://www.linuxdiyf.com

的分布式架构。新的分布式跨节点事务支持；新的数据库分区特性；重新并独立的 Studio 开发工具；HTTP 支持批量操作模式等等。

Sqoop 示例 Spring XD 是一个统一的，分布式，可扩展的系统用于数据摄取，实时分析，批量处理和数据导出。该项目的目标是简化大数据应用的开发。 来自：http://www.oschina