来自社会媒体数据的实时洞察-数据科学案例研究
这是来自社交媒体数据的实时洞察-简单数据科学案例研究
此数据科学案例研究遵循以下步骤：
本地和全球思维模式
美化输出
寻找共同的趋势
探索热门趋势
深层发掘
频率分析
围绕趋势活动
千言万语的人民
分析使用的语言和各种推文来源
中等文章链接： :
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2 性能分析步骤
211 确定应用类型
212 掌握压测环境的资源参数
213 确定基线统计
214 确定性能的瓶颈点。
215 确定是否优化
3 性能分析命令
4 常见问题总结
41 Cpu 利用率和 load 值有无直接关系
42 随机 I/O 与顺序 I/O 区分标准与优化
43 Tcp 连接及内存资源使用情况
44 为何对于 numa 架构的 CPU 需要进行绑定
45 Numa 架构单实例和多实例优化策略
46 中断种类及分析方法
47 GC 回收器选择
48 年轻代与年老代的参数调优建议
49 GC 回收时常见的异常
410 CMS 回收是否等于 FULL GC？
411 判断 FULL GC 是否正常的标准
412 FULL GC 出现的几种情况
413 CMS 常用参数
414 堆内存溢出后处理方案。
5 瓶颈分析总结及案例
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