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『qiita.com』

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  • 開発環境でDtraceを使ってパフォーマンスボトルネックを深掘る - Qiita

    5 users

    qiita.com/kaz3284

    はじめに 本記事はFringe81 アドベントカレンダー2017の11日目の投稿です。 5日目に紹介したdataflowで大幅コスト削減の開発で活用している開発環境でのパフォーマンスボトルネック発見のために活用しているトレースツールの簡単な使い方をまとめた記事になります。 本記事について データ処理に代表する高負荷処理ではしばしばパフォーマンスのボトルネック問題に悩まされます。 問題に直面した際に、まず使うのはmpstatやiostatのようなstat系ツールが一般的ですが、 そこで見られる情報は、CPU負荷が高い、IO負荷が高いなどの大まかなリソース消費状況でした。 大まかな当たりからココラアタリが問題箇所だろうと推測して実装するのは、不発多くなかなか決め手に欠ける開発法と思われます。 特にdataflow開発のように様々なAPIが裏で動くフレームワークを使ったシステム開発ではソース追っ

    • テクノロジー
    • 2019/03/13 23:50
    • あとで読む
    • 1.Spark1.5でSparkStreaming開発 [こと始め編] - Qiita

      13 users

      qiita.com/kaz3284

      紹介 この投稿は、Advent Calendar 2015 .. NextGen DistributedComputing system をキッカケにして初めています! Advent Calendar1日目の記事です。 方針について Spark、SparkStreamingが初めての方でも順を追っていただければスムーズに理解できるよう書きたいと思います。 開発はScalaベースです。Spark処理を書くためにScalaガッツり使いこなせないと分からないわけではないですが、 基本的なことは必要かと思います。 Scala基礎を習得するためには下記リンク先を参照することをお勧めいたします。 https://gist.github.com/scova0731/2c405ea55488d804b366 SparkStreamingの紹介 SparkStreamingとは Sparkコアの拡張モジュー

      • テクノロジー
      • 2015/12/01 12:19
      • spark
      • scala

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