人员、任务、进度、工时、周期、依赖关系 一目了然。无论项目大小、简单复杂都能轻松管理

1.CPU sys 上涨背景配置机型 A机型 BCPU48C48CMEM8*32G12*16GDATA DISK12*960G SSD12*4T SSD线上某个kafka集群由于种种原因，从 24 * 机型 A 置换迁移为 12 * 机型 B。从集群总资源维度看，排除其他客观因素，置换后，CPU总核数少了一半，使用率上升其实也是预期之内的。事实上置换后，集群CPU使用率确实也由原有的 20%提升至 40%，上升了约 1 倍多。但置换后，cpu sys使用率均值约达到了 12%

on 2020-10-12 | by hyperxu 0

技术爱好者周刊，每周一发布，欢迎提issue贡献内容。后端基于 TiSpark 的海量数据批量处理技术熟悉 TiSpark 的人都知道，TiSpark 是 Spark 的一个插件，它其实就是给予了 Spark 能够去访问 TiDB 底层分布式存储引擎 TiKV 或者 TiFlash 的能力。之前我们一直在解决读的问题，写问题并没有付出太多的时间去解决。今天就给大家揭秘，我们是怎样使用 TiSpark 去实现海量数据批处理，然后写入到 TiDB 里面去的。前端外卖客户端容器化架

on 2020-10-12 | by 王永红(Micheal Wang) 0