oslcquery speed up large --percontribution querying by parallelising query with processing of results from previous query
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Comienza localizando la implementación de oslcquery y la ruta de consulta --percontribution en este cliente de Python. Usa el comando large-project proporcionado como línea base de rendimiento y, después, verifica que el procesamiento de resultados se solape con la siguiente consulta y que el tiempo de ejecución medido mejore sin cambiar los resultados exportados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
One example doing counting of artifacts/module in a very large GC project with 1253 contributions containing 25886 modules and total of 6722401 bindings was spending about 50% of the time processing results, sequentially with the queries; if the processing can be done in parallel with the next query that's a significant speedup. Probably doesn't need anything more fancy/complicated than processing in parallel with the next query, but I suppose some more speedup might be possible with a controlled number of queries in parallel, at the cost of server load.
-q rdm_types:ArtifactFormat=jazz_rm:Module -s oslc_rm:uses,dcterms:title,dcterms:identifier
- Lenguaje dominante
- HTML
- Estrellas
- 52
- Forks
- 32
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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