在大数据计算MaxCompute中，这个hash join 内存超了的问题是什么场景产生的？
在大数据计算MaxCompute中，这个hash join 内存超了的问题是什么场景产生的？异常的logview：https://logview.aliyun.com/logview/?h=http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api&p=ytdw&i=20240812164210930gesw8j3pgtb&token=N...
阿里云服务器计算型、通用型、内存型主要实例规格性能特点和适用场景汇总
阿里云服务器ECS计算型、通用型、内存型规格族属于独享型云服务器，在高负载不会出现计算资源争夺现象，因为每一个vCPU都对应一个Intel ® Xeon ®处理器核心的超线程，具有性能稳定且资源独享的特点。本文为大家整理汇总了阿里云服务器ECS计算型、通用型、内存型主要实例规格族具体实例规格有哪些，各个实例规格的性能特点和主要适用场景。 一、阿里云服务器计算型主要实例规格性能特点和适用场景...
Java面试题：如何诊断和解决Java应用程序中的内存泄漏问题？如何实现一个线程安全的计数器？如何合理配置线程池以应对不同的业务场景？
Java内存、多线程与并发工具包的深度解析 在Java的世界里，内存管理、多线程编程以及并发工具包的使用是每位技术专家必须掌握的核心技能。今天，我们将通过三道综合性面试题，深入探讨这些知识点，并为大家解析其中的原理与实操。 面试题一：Java内存模型与垃圾回收机制 核心内容： Java内存模型概述 垃圾回收机制的工作原理 ...
Java面试题：给定一个可能产生内存泄漏的场景，如何诊断并解决？实现一个生产者-消费者模型，使用适当的同步机制与并发工具类，Java并发工具包与框架：性能与调优
深入探索Java内存管理、多线程与并发编程的面试挑战 在Java技术的浩瀚海洋中，内存管理、多线程编程以及并发工具包的应用是每位开发者必须掌握的核心技能。本文将通过三道综合性的面试题，带您领略这些知识点的魅力，并为您提供详细的解答。 一、Java内存管理：从堆到垃圾收集 核心内容： Java内存分区及其作用 垃圾收集...
共享内存通信SMC的优势、架构、应用场景以及如何使用SMC
Alibaba Cloud Linux 3提供的共享内存通信SMC（Shared Memory Communication）是一种兼容socket层、使用共享内存技术实现的高性能内核网络协议栈。根据共享内存技术的不同，SMC又可以细分为基于Internal Shared Memory（ISM）技术的SMC over DMA（SMC-D）和基于Remote Direct Memory Access（...
共享内存通信SMC的优势、架构、应用场景以及如何使用SMC
Alibaba Cloud Linux 3提供的共享内存通信SMC（Shared Memory Communication）是一种兼容socket层、使用共享内存技术实现的高性能内核网络协议栈。根据共享内存技术的不同，SMC又可以细分为基于Internal Shared Memory（ISM）技术的SMC over DMA（SMC-D）和基于Remote Direct Memory Access（...
阿里云服务器计算型、通用型、内存型主要实例规格特点、适用场景及最新价格参考
在阿里云服务器的实例规格中，有共享型也有企业型，一般用户选择较多的企业级实例规格有计算型、通用型、内存型，每一种实例规格又有多个实例规格族可选，不同的云服务器实例规格在架构、计算、存储、网络、安全等方面有着不同，因此，其适用场景也有所不同。本文来详细介绍一下阿里云服务器计算型、通用型、内存型主要实例计算、存储等性能及其适用场景，以供参考。 一、阿里云服务器ECS计算型、通用型、内存型规格族...
容易发生内存泄漏的八个场景，你都知道吗？
内存泄漏与内存溢出 JVM在运行时会存在大量的对象，一部分对象是长久使用的，一部分对象只会短暂使用 JVM会通过可达性分析算法和一些条件判断对象是否再使用，当对象不再使用时，通过GC将这些对象进行回收，避免资源被用尽 内存泄漏：当不再需要使用的对象，因为不正确使用时，可能导致GC无法回收这些对象 当不正确的使用导致对象生命周期变成也是宽泛意义上的内存泄漏 ...
Flink这种场景中的，第四步将 状态存储从内存换成rockdbs之后，还能扛得住吗？
第一层1个 flink sql 任务是将所有跟订单id有关的业务表 进行 10s的窗口去重获取到订单id； 第二层7个 flink sql任务，根据订单id分别查询对应的表，获取到宽表所需要的对应字段，分别发往下游的kafka中，第三层1个 flink sql任务，都是消费上面的kafka, 分别对7种主题的订单数据进行row_number()获取对应的 最新的订单主题数据，然后group by....
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