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1天前
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MaxCompute SQL AI 实操:使用大模型提效工作总结统计分析
MaxCompute SQL AI赋能企业智能分析,通过SQL语句即可实现工作总结的自动分类、情感分析、关键信息提取与报告生成,无需复杂工具,高效安全地完成数据洞察,助力管理层快速决策。
XXLJOB:超长定时任务慢节点优化实践
本文分享了XXLJOB中超长定时任务慢节点的优化实践,通过定位耗时卡点、解决数据倾斜与计算堆积问题,结合视图落表、前置裁剪、DistMapJoin等技术手段,最终将任务产出时间从13:00提前至8:30,提升效率4小时以上,并降低回刷成本与资源消耗。
XXLJOB:超长定时任务慢节点优化实践
本文针对XXLJOB中超长定时任务的慢节点问题,通过定位耗时卡点、解决数据倾斜与计算堆积,结合视图落表、前置裁剪、分布式MapJoin等优化手段,显著提升任务执行效率,产出时间提前4小时以上,并降低回刷成本,提升系统稳定性与可维护性。
XXLJOB:超长定时任务慢节点优化实践
本文针对ODPS大宽表任务运行缓慢问题,通过定位耗时卡点、解决数据倾斜与计算堆积,提出视图落表、节点拆分、前置裁剪、中表关联等优化方案,最终将任务产出时间提前4小时以上,显著提升效率并降低回刷成本。
XXLJOB:超长定时任务慢节点优化实践
本文针对ODPS大宽表任务运行缓慢问题,通过定位耗时卡点、解决数据倾斜与计算堆积,提出视图落表、节点拆分、前置裁剪、中表关联等优化方案,显著提升任务效率,产出时间提前4小时以上,并降低回刷成本与资源消耗。
XXLJOB:超长定时任务慢节点优化实践
本文针对ODPS大宽表任务运行慢的问题,通过定位耗时卡点、解决数据倾斜与计算堆积,提出视图落表、节点拆分、前置裁剪、中表关联等优化方案,显著提升任务效率,产出时间提前4小时以上,并降低回刷成本与资源消耗。
XXLJOB:超长定时任务慢节点优化实践
针对ODPS大宽表任务耗时过长问题,通过定位慢节点发现数据倾斜与资源不足。采取提升实例数、空值加盐打散等快速止血措施,并优化代码结构:视图落表缓解计算堆积,前置裁剪+MapJoin/DistMapJoin减少Shuffle开销,节点拆分降低回刷成本。最终产出时间从13:00提前至8:30,效率提升超4小时,实现早产出、快回刷、省资源三大目标。
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1天前
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阿里生产故障专题04
本文针对XXLJOB中超长定时任务的慢节点问题,通过资源优化、数据倾斜处理、视图落表、节点拆分及分布式MapJoin等手段,实现任务运行效率大幅提升,产出时间提前4小时以上,并有效降低回刷成本与计算堆积,提升系统稳定性与可维护性。
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1天前
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阿里生产故障专题05
本文分享XXLJOB超长定时任务慢节点优化实践,针对计算堆积、数据倾斜与回刷成本高等问题,通过视图落表、节点拆分、前置裁剪、MapJoin与DistMapJoin等技术手段,显著提升任务效率,产出时间提前4小时以上,降低资源消耗,提升运维效率。
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