默认情况下您最多可以获得 128 个分区,并且可以选择拥有更多。* 可靠性:msdos 分区中只存储一份分区表副本。 GPT保留分区表的两个副本(在磁盘的开头和结尾)。GPT 还使用 CRC 校验来检查分区表的完整性。随着磁盘... 在添加额外的存储设备时,直接使用 parted 命令最有用。**通过相关演示,来具体介绍如何使用`parted`命令对存储设备进行分区:**1. 列出分区:使用 `parted -l` 来标识你要分区的存储设备。通常第一个硬盘 /dev/sda...
硬盘中的。 **分段存储 Segment**单个实例的数据高达数百 GB,存储在一个文件显然不合适。与 Kafka、Pulsar等需要存储 Append Only 数据的组件一样,ES 选择了将数据拆分成一个个分段 Segment 进行存储。... 数据丢失风险:新生成的 Segment 默认数十分钟才刷盘,有数据丢失的风险;3. 数据丢失风险减小:额外使用 Translog 记录写入事件,默认每 5s 刷盘,但仍有丢失数秒数据的风险。 **Delete/Update 的实现方式***...
基本没有额外的 CPU 开销。缺点是随着状态规模的增长,JVM 的 GC 停顿时间也会越来越长,同时状态规模会受到内存的限制。**RocksDBStateBackend** 底层选用了 RocksDB 来存储数据,存储的状态规模理论上受限于磁盘,... 因此会默认配置使用 FsStateBackend 。但是随着状态的规模提升,GC 的停顿时间会越来越长,业务开始对这种停顿产生感知。 2. 在单 Task 的状态比较大时,一般推荐使用 RocksDBStateBackend,由于 State 操作都是随机 ...
它代表了一段固定长度的内存(默认32KB)也就是flink中最小的内存分配单元,并且提供了非常高效的读写方法。底层可以是一个普通的java字节数组(byte[]),也可以是一个申请在堆外的ByteBuffer。每条记录都会以序列化的形... 会高效地将一大批内存块写入到磁盘,之后再读回来,因此,OutOfMemoryErrors可以有效的避免。- 节省内存空间。java对象再存储上有很多额外的消耗。如果只存储实际的二进制内容,就可以避免这部分消耗。- 高效的二...
Kotlin 的默认参数值特性也可以用来防止 NPE 的出现,像下面这样的结构体定义,在反序列化等场景中不必担心 Null 的出现。```kotlindata class BannerResponse( @SerializedName("data") val data: BannerDat... 可以基于作用域函数完成各种初始化工作,就像上面例子那样。这个例子同时也提醒我们过度使用这些作用域函数(或集合操作符),也会影响代码的可读性和可调试性,只有“恰到好处”的使用函数式编程才能真正发挥 Kotlin 的...
建议您为每个 FE 节点分配 8 个 CPU 内核和 16 GB RAM。与 FE 服务不同,如果您的应用程序需要在大型数据集上处理高度并发或复杂的查询,BE 服务可能会使用大量 CPU 和内存资源。因此,建议您为每个 BE 节点分配 16 个... BE be_http_port 默认为 8040。 通过浏览器或 curl 命令访问 mem_tracker 接口分析 BE 内存使用。 bash http://be_ip:8040/mem_tracker说明 将以上 be_ip 改为 BE 节点实际的 IP 地址。 BE be_http_port 默认为 ...
支持兼容 ONVIF 或 GB28181 协议的摄像头设备,以及 USB 摄像头等。 ipc-device device-tag String 否 设备的标签。 location:idc identifier String 否 为该摄像头设备添加一个标识符。建议您使用能够明... 默认值:2000。 2000 RTSP拉流节点描述通过 RTSP 协议拉取视频流作为输入。 控制参数 名称 类型 是否必选 说明 示例值 location String 是 指定要读取的 RTSP 流的 URL。 rtsp://username:password@you...
**磁盘存储层** 三层,每层都是由多个进程实例组成。其中 bgdb 层与 bgkv 层混合部署,磁盘存储层独立部署,我们详细介绍每一层的关键设计。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-... 不同型号的固态硬盘的 IOPS 各异,但都有一个上限,当上游写入流量超过这个阈值时候,请求就会排队,造成整个数据通路堵塞,延迟就会呈现指数上涨最终服务变成不可用。+ Group Commit 解决方案:Group Commit 是数据库中...
有频繁的磁盘或网络 IO、内存不足频繁 GC。这种情况下增大并行度可能有一定效果,但无法解决根本问题。这种情况可以类比为:流水线上每个工人都很生疏,此时扩增人手也许能带来一定的速度提升,但也会带来很大的管理... 对于不涉及大内存操作(10GB 量级)的任务应该在 10ms 以内。GC 耗时高通常预示着内存不足,但未必是因为分配的内存不够,也可能是 GC 策略不合适导致内存使用效率低,或存在内存泄露等,需要进一步定位。3. 如果怀疑延...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839638&x-signature=tltwHdy%2FRK13LkkO%2F5U9gbsHIaA%3D)第1步:设定模型转换精度要求后,标记所有算子为输出,然后对比所有算子的输出精度。第2步:找到最早的不符合精度要求的算子,对该算子进行如下几种方式干预。* 标记该算子为FP32。* 标记其父类算子为FP32。* 更改该算子的优化策略。循环通过以上2个步骤,最终找到符合目标精度要求的模型参数。这些参数比如:需要额外开启FP32的那些算...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/09e98001dded4afd8c639c54665b63c8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012454&x-signature=gB10Da0eP... 元数据信息会记录每一列所在的磁盘位置;* **压缩**:同一列的数据格式相同,因此具有更好的压缩比;同一列的数据名称相同,因此无需进行冗余字符串存储;* **谓词下推**:对每一列数据记录相应的统计信息(如 Min,Max...
存储的状态规模理论上受限于磁盘,序列化后的结果也会比以 Object 的形式存在内存中要小,因此支撑的状态规模比 FsStateBackend大。另外,RocksDBStateBackend 在 JVM 的 Heap 中没有额外的状态数据存储,对应的 GC 压... 因此会默认配置使用 FsStateBackend 。但是随着状态的规模提升,GC 的停顿时间会越来越长,业务开始对这种停顿产生感知。2. 在单 Task 的状态比较大时,一般推荐使用 RocksDBStateBackend,由于 State 操作都是随机 I...
再通过 RocksDB 的 flush 线程从内存 flush 到磁盘上;读取过程中,会先尝试从 WriteBuffer 和 Immutable Memtable 中读取数据,如果没有找到,则会查询 Block Cache,如果内存中都没有的话,则会按层级查找底层的 SST 文... 我们暂时只推荐部分作业总状态小于 1GB 的作业使用 FsStateBackend,而对于大流量业务如短视频、直播、电商等,我们更倾向于推荐用户使用 RocksDBStateBackend 以减少未来的 GC 风险,获得更好的稳定性。 ...