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WeData执行资源组过载
问题现象： 调度、集成资源组内存使用率持续高于阈值80%； 项目执行资源组-->调度资源，通过告警资源组名称点进去，查看内存使用率（%）监控 项目执行资源组-->集成资源-->监控，查看内存使用率（%） 监控 可能影响： 内存资源不足，任务无法下发，产生阻塞 资源组pod节点内存过高，容易导致pod重启，任务重新运行，影响产出时间 处理建议： 适用于所有资源组，检查资源组监控，若发现以下情况，建议增加资源包 适用于集成资源组 1. 对于写入hive/dlc/iceberg数据源，且数据量较大（百万级以上）场景，建议资源包规格升级为8c32g，资源包数量不小于2个。
24610编辑于 2024-05-2012.4 组播鼠标批量执行
组播模式相比单播模式可以提高网络的效率和带宽利用率，因为组播数据包只需要发送一次，就可以被多个接收者接收，而不需要每个接收者都单独发送一份数据包。 组播模式可以减少网络拥塞，降低网络延迟，并且可以减少网络中的冗余数据。 通过构建组播服务器端与客户端，并配合键盘鼠标控制接口，当服务器端执行一个操作时客户端同步执行，通过此方法读者可轻易的实现一个简单的镜像服务器，当服务器规模庞大而主机系统版本相同时，该功能可实现服务器端执行一次客户端即可实现批量部署的效果 ，实现鼠标的同步执行。 key_stat = 0; } } return 0;}读者可以编译上方两段代码，并首先在物理机内启动服务端，在虚拟机内启动客户端，此时当服务端鼠标发生移动时客户端也会跟随移动，服务端执行的操作客户端也会被执行
1K40编辑于 2023-10-24- 来自专栏MySQL解决方案工程师
MySQL8.0功能详解——资源组管理
下面详细介绍一下相关的内容： 资源组：资源组包括名称，类型，分配的CPU核心，以及优先顺序。创建资源组时，使用SQL执行CREATE RESOURCE GROUP，例句如图： ? 看一下创建资源组之后的结果： ? 线程ID：创建好资源组之后，DBA要做的事情就是将其分配给对应的线程ID。可以通过查询performance_schema.threads来查看线程ID。 ? 然后执行：SET RESOURCE GROUP Batch FOR thread_id; 为执行的查询分配资源组之后，DBA还可以根据实际情况修改资源的分配。执行： ? 这时我们再看一下资源组的信息： ? 资源已经重新调配，因此，DBA可以灵活的控制CPU资源为各个应用进行服务。 注意事项： 执行资源组元数据的SQL文不会计入日志，因此MySQL的复制功能不会将其进行复制。 如果使用了线程池插件，资源组功能无法使用。 资源组无法在macOS上使用。
95820发布于 2020-09-28 - 来自专栏网络技术联盟站
IPv6组播技术
IPv6组播与 IPv4组播的最大不同在于 IPv6组播地址机制的极大丰富，而其它诸如组成员管理、组 播报文转发以及组播路由建立等与 IPv4组播基本相同。 IPv6 组播技术实现 IPv6组播地址 在介绍 IPv6组播地址之前，先简单回顾一下 IPv6的地址结构：IPv6地址的长度为 128比特，每个 IPv6地址被分为 8组，每组的 16比特用 4个十六进制数来表示 IPv6组播地址格式 IPv6组播地址用来标识一组接口，通常这些接口属于不同的节点。一个节点可能属于 0到多个组播 组。发往组播地址的报文被组播地址标识的所有接口接收。 IPv6组播MAC地址 IPv6组播 MAC地址以 0x3333开头，低 32位为 IPv6组播地址的低 32位，最终形成 48比特的组 播 MAC 地址。 ，IPv6协议无关组播）和 IPv6 MBGP（IPv6 Multicast BGP，IPv6 组播 BGP）等。
5.3K20发布于 2020-07-10 - 来自专栏全栈程序员必看
(6) Lambda与资源管理
writerExample = new FileWriterExample("peekaboo.txt"); writerExample.writeStuff("peek-a-boo"); } 可是执行以上的 这里没有调用是由于JVM觉得此刻还有足够的内存，不须要执行finalize操作用来回收。毕竟垃圾回收操作也是须要消耗时间的。 并且还是一种“Stop-the-world”(停下全部正在执行的应用程序代码)的方式。 关于垃圾回收的基础知识，能够參考这篇文章。 实际上，在《Effective Java》这本书中。 synchronized关键词的出现能保证同一时刻至多仅仅有一个线程可以执行这段代码。 finally { lock.unlock(); } } } 上述代码将加锁解锁操作和固定的try finally语句块给抽象成一个方法，然后将真正须要在锁环境中执行的代码通过一个
53620编辑于 2022-07-07 【YashanDB开发者工具（YDC）】资源组
YDC支持资源组管理功能。查看查看所有资源组选择一个特定数据源，选择【资源管理器】>【资源组】，鼠标右键单击【查看资源组】即可打开查看资源组面板。 资源组列表面板如下：查看单个资源组选择一个特定数据源，选择【资源管理器】>【资源组】，单击某个特定资源组，即可查看该资源组详情。 新建选择一个特定数据源，选择【资源管理器】>【资源组】，单击鼠标右键，单击【新增资源组】，即可进入资源管理组创建界面：资源组创建界面如下：删除选择一个特定数据源，选择【资源管理器】>【资源组】，选中某个特定资源组单击鼠标右键 ，选择【删除资源组】，二次确认后即可删除资源组。
12410编辑于 2025-06-20- 来自专栏黒之染开发日记
jest如何执行单组测试用例
假如有这个文件tests/test.test.ts： describe('test-group', () => { it('t1', async() => { console.log('t1'); }); it('t2', () => { console.log('t2'); }); }); 我只想运行里面的t2，则可以这样： npx jest tests/test.test.ts --testNamePattern="test-group t
92030编辑于 2022-03-22 - 来自专栏数据库与编程
使用连接组优化连接 (IM 6)
本章为IM系列第6章 使用连接组优化连接。 连接组是用户创建的字典对象，其中列出了可以有意义连接的两列。 注: 在Oracle Active Data Guard中，备用数据库忽略连接组定义。 备用数据库不使用通用字典，并且像连接组不存在一样执行查询。 图6-1无连接组的哈希连接 数据库执行哈希连接，如下所示： 扫描vehicles表，解压满足谓词的行（在这种情况下，由于不存在过滤器，所有行都满足谓词），并将行发送到Hash连接 根据解压缩的行在PGA 图6-3带连接组的哈希连接 如上图所示，数据库按如下方式对压缩数据执行Hash连接： 扫描vehicles 表，并将字典代码（不是原始列值）发送到Hash连接：0（Audi），1（BMW），2（Cadillac 连接组引用的列必须在连接组创建后填充。 您必须执行可能使用连接组的连接查询。 监控连接组的使用情况： 使用必要的权限登录到数据库。 获取要监视的查询的SQL ID。
1.7K30编辑于 2022-04-23 - 来自专栏生信技能树
6种免疫细胞的850K甲基化芯片和转录组测序数据资源
看到很多小伙伴翻来覆去就是TCGA数据挖掘，而且绝大部分都仅限于转录组数据，虽然会根据基因性质拆分成为蛋白编码基因和非编码，但是数据多样性真的好有限。非常有必要系统性整理一些公共数据资源推广开。 850K甲基化芯片和转录组测序数据，数据都是公开是： Methylation data GEO: GSE184269 RNASeq data This paper GEO: GSE184264 EBF1 Chip-Seq data GEO: GSE183537 可以很清楚看到免疫细胞分类情况： 免疫细胞分类情况 主要是淋巴系和髓系免疫细胞，做过单细胞转录组数据处理的小伙伴应该是很熟悉了 首先是6种免疫细胞的850K甲基化芯片数据 链接是；https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi? and S6B).
95741编辑于 2021-12-27 - 来自专栏时悦的学习笔记
MySQL组复制(MGR)全解析 Part 6 监控MySQL组复制
(incoming changes),该通道用于应用直接从组内传来的事务，即成员间的事务的应用 2.replication_group_member_stats 该表用于展示组内成员的状态信息，它只在组复制运行时才会有结果 channel_name 组复制通道的名称 view_id 当前该组的view id，该ID会在成员关系发生变化时改变，如退出或者新增 member_id 为运行查询的机器的uuid COUNT_TRANSACTIONS_IN_QUEUE channel_name 组复制通道的名称 member_id 代表组内成员的uuid member_host 代表组内成员的网络地址(主机名或者IP地址)，通过数据库hostname变量获得，注意这是共有地址 - RECOVERING 成员已经被加入组中，正在回复数据库中 - ONLINE 代表成员已经加入组中并且同步完成，需确保成员处在该状态 - ERROR 代表成员遇到了错误，譬如无法加入组或者同步异常 6.
1.8K40发布于 2020-08-19 - 来自专栏生信菜鸟团
转录组数据比对hisat2-6
生信技能树学习笔记 比对过程： • 1.建索引 • 2.比对参考基因组 • 3.sam转bam 用到的软件——Hisat2 Hisat2主要是用来进行转录组数据的比对。 hisat2主要参数： ## ----构建索引# 进入参考基因组目录cd $HOME/database/GRCh38.105# Hisat2构建索引，构建索引时间比较长，建议提交后台运行，一般会运行20 多个样本比对 这里需要用到管道符|串联 比对参考基因组 和 sam转bam两个步骤 这里的2代表下面这个程序中输出的过程，并将其重定向到样本对应的log文件中 关注点： • 总比对率：一般都能在80%以上 详解 CIGAR string，简要比对信息表达式（Compact Idiosyncratic Gapped Alignment Report），其以参考序列为基础，使用数字加字母表示比对结果，比如3S6M1P1I4M ，前三个碱基被剪切去除了，然后6个比对上了，然后打开了一个缺口，有一个碱基插入，最后是4个比对上了，是按照顺序的，字母的含义如下 sam/bam文件查看 samtools工具：http://www.htslib.org
62110编辑于 2024-07-10 - 来自专栏大数据成长之路
Hive性能优化之推测执行(6)
在分布式集群环境下，因为程序Bug（包括Hadoop本身的bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务 （比如一个作业的某个任务进度只有50%，而其他所有任务已经运行完毕），则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。 Hive 同样可以开启推测执行 设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置 <property> <name>mapreduce.map.speculative </description> </property> 关于调优这些推测执行变量，还很难给一个具体的建议。如果用户对于运行时的偏差非常敏感的话，那么可以将这些功能关闭掉。 如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大大。
1K30发布于 2021-01-22 - 来自专栏生信修炼手册
表观转录组学-m6A简介
m6A这个名字来源于发生甲基化修饰的位置 ? 腺苷酸第6位的N上发生了甲基化修饰，即N6-methyladenosine, 简称m6A。 不同的Reads介导m6A位点发挥不同的下游功能, 包括RNA的转运，mRNA稳定性，可变剪切等多种过程。 研究转录组m6A修饰有多种技术，示意如下 ? 图a表示m6A-seq, 和chip_seq类似的技术，用抗体富集发生了m6A修饰的fragment, 然后和input样本相比较，通过peak calling识别发生了m6A修饰的区域, 该技术通量高 m6A, 距离远的位点无法检测到；图c表示miCLIP, 是PA-m6A-seq的加强版， 客服了距离限制， 在保证单碱基分辨率的基础上可以识别到更多的m6A位点；图d表示m6A-LAIC-seq, 目前, m6A-seq仍然是最常见的研究m6A修饰的技术，分析内容包括数据质控，比对基因组，peak calling, peak基因注释，差异peak分析，motif预测等等，大部分分析内容和chip_seq
2K30发布于 2020-05-07 - 来自专栏分享学习
执行*.sh 文件的6种方式
/和test.sh之间没有空格切实在文档所在的目录下文件要有执行权限这个命令无法自动补全) /etc/test.sh （全路径的情况下执行文件要有执行权限） 最后的这两种是相当于在父shell进程中的一部分运行
3.3K20发布于 2020-03-24 - 来自专栏韦东山嵌入式
1_imx6ull_pro_板载资源
第一章 板上资源 开发板资源如图所示：
34720编辑于 2022-05-14 - 来自专栏后端从入门到精通
JSON格式执行计划（6）—mysql执行计划（五十二)
Extra（5）—mysql执行计划（五十一) 如果我们在explain中加个 format=JSON会发生什么呢？ 表总共的成本 "data_read_per_join": "1M" # 读取的数据量 }, "used_columns": [ # 执行查询中涉及到的列 总共的成本 "data_read_per_join": "1M" # 读取的数据量 }, "used_columns": [ # 执行查询中涉及到的列 0.00 sec) 我们先看一下驱动表S1的cost_info 这里面的read_cost由两部分组成 1、是I/O成本 2、检测rows * (1 - filter) 条的记录成本(rows就是我们前面执行计划的输出列
62611编辑于 2022-07-26 以特定用户和组来执行某个程序 - linux
运行cockpit 服务时，我们指定运行此程序的用户和组；cockpit-ws cockpit-ws 我们使用 sudo -u -g 命令来进行运行； sudo -u cockpit-ws -g cockpit-ws /usr/lib/cockpit/cockpit-ws 同理，执行其他程序时，也可以 以这种方式执行； 保持更新，更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen
1.3K10发布于 2020-12-30- 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
GPDB-内核特性-资源组内存管理机制-1
CPU核数，具体使用哪几个CPU逻辑核 4）memory_limit：资源组可用的内存资源百分比 5）memory_shared_quota：该资源组内的事务之间共享的内存资源百分比 6）memory_spill_ratio 5）freeChunks 空闲chunk个数，初始时等于totalChunks 6）groups[]数组 资源组池。数组大小MaxResourceGroups，即100。 ：该slot已使用的chunk数 5）nProcs：该slot上的进程数 6）caps：所属资源组的属性 资源组结构ResGroupData的成员 1）groupId：资源组的OID 2）memExpected slots的总chunk数 6）memSharedUsage：当前资源组中shared共享部分使用的chunk数 7）groupMemOps：资源组使用的auditor 8）caps：所属资源组的属性， 参考 https://cn.greenplum.org/wp-content/uploads/2022/03/Greenplum%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8%B5%84%E6%BA%90%
67340编辑于 2023-03-27 - 来自专栏生信技能树
蛋白质组学公共数据库资源汇总
STRING: 一个数据库和网络资源，提供已知和预测的蛋白质-蛋白质相互作用。 一般来说我们熟悉iProX（国际蛋白质组学交流平台）和PRIDE（蛋白质组学鉴定数据库）即可： iProX: iProX（国际蛋白质组学交流平台）是一个由中国蛋白质组学研究者建立的数据库，旨在存储和分享基于质谱的蛋白质组学数据 iProX为科研人员提供了一个平台，用于提交、管理和访问蛋白质组学数据，支持数据的标准化和共享。iProX数据库也遵循ProteomeXchange的数据标准，促进了全球蛋白质组学数据的整合和分析。 可以很清晰的看到这个pride数据库为这个数据集提供了raw格式的质谱仪器数据，以及蛋白质组表达量矩阵文件： 小鼠-两分组-蛋白质组-差异分析数据集 详细的数据集链接在：https://www.ebi.ac.uk /pride/archive/projects/PXD051229 不过我们一般来说就打开里面的ms220042-dia-20220111.xls文件进行后续的蛋白质组表达量差异分析即可 iProX（国际蛋白质组学交流平台
3.4K11编辑于 2024-06-08 - 来自专栏三代测序-说
全基因组 - 人类基因组变异分析 (PacBio）（6）-- ANNOVAR
如果将个体基因组与参考基因组相比，变异的数量是巨大的。 据估计（1），全球范围内人类的基因组中总共有超过8800万个变异（包括约8470万个单核苷酸多态性、360万个短插入/缺失变异和约6万个结构变异）。 ANNOVAR能够利用最新的数据来分析各种基因组中的遗传变异。 refGene.variant_function所有变异的信息 （一共6,982,339个变异），如图4。 第1列：变异存在位置信息，如intergenic, upstream等。 第6，7列：参考碱基，突变碱基。
1.7K21编辑于 2023-12-07
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