性能调优：
并行度调节
性能调优首先是增加资源，增加Application对应的executor的数量，增加executor里面的cpu core，然后
增加executor里面的内存大小！
这节课也是非常重要的，因为分配完你所能分配的最大资源了！然后对应你的资源调节你程序的并行度！
Spark并行度指的是什么？
Spark作业，A
任务描述测试公司内部Spark集群能承受多少并发量 Spark集群分配参数节点数:5cpu:20核内存:40g硬盘:500g 每台节点分配参数cpu:4核内存:8g硬盘:100g 测试案例(通过spark集群自带WEBUI进行监控任务提交运行状态)1.编写测试程序1,无限循环通过Spark restful API 提交任务到spark集群运行,每个任务申请worker
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2023-09-17 19:53:51
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文章目录失败尝试1方法1方法2参考资料方法3 集合的并行处理参考资料2: 有两个独立的job A和B可以并行执行，按spark默认的方式A和B是顺序执行的在代码中进行如下调整测试用例如下：代码在win10虚拟机中执行 cpu核数为6object testAsyncExecJob {
def getLocalSparkSession() = {
val properties = n
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2023-07-21 16:10:20
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1.num-executors参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行
spark-submit 任务提交spark-submit \--class sparksql.Oracle_Sqs_Hive \--master yarn \--deploy-mode cluster \/home/spark/333.jar 几个重要的参数说明:(1)executor_cores*num_executors
表示能够并行执行Task的数目不宜太小或太大！一般不超过总队
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2023-07-06 13:37:22
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# 实现“hive 设置并发数”的步骤
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
小白->>开发者: 请求帮助
开发者->>小白: 教授“hive 设置并发数”实现方法
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小白
## Java中设置并发数的方法
在Java开发中，我们经常会遇到需要控制并发数的情况，比如限制同时请求的数量、控制线程池的大小等。本文将介绍在Java中如何设置并发数的方法，并提供代码示例供参考。
### 控制线程池的并发数
在Java中，我们通常会使用线程池来管理线程的执行。通过控制线程池的大小，我们可以限制并发执行的任务数量。以下是一个简单的示例，演示如何设置线程池的并发数为10：
# Spark ThriftServer限制并发查询数的实现指南
在大数据处理的领域，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。Spark ThriftServer为用户提供了一个可以通过JDBC或ODBC接口访问Spark SQL的便利方式。为控制资源的使用，确保系统的稳定性，限制并发查询数是非常必要的。本文将会详细讲解如何在Spark ThriftServer中实现并发查询数的
内容： linux服务端最大并发数问题分析问题：单机最大支持多少并发连接？一条连接在linux中是如何唯一标识的？靠的是一个五元组，一个五元组可以唯一标记一个网络连接问题分析方向：单机是作为客户端还是服务端？一、作为服务端：理论计算：那么对于服务器来说，服务端唯一五元组数最大是多少呢？
很多人的第一念头就是大约是65535，因为觉得当前Linux的端口号是2字节大小的short类型，
总计2^1
在设置数据库的并发控制之前，请记住, *数据库的事务和锁机制是无法解决第二类丢失更新的* 。
基本资料 事务,锁和事务隔离级别 事务 和 锁 的概念跳过，大家可以自行上网搜索。 事务 是用来保证数据的一致性(integrity )而 锁 是保证数据的并发(控制多个事务的并发)( concurrency )。 锁 的级别太高，可能会影响数据库的并发。 锁
文章目录前言一、检查配置二、加固建议总结 前言数据库管理包括使用PostgreSQL控制用户数和用户会话数的能力。与PostgreSQL无限制的并发连接可以通过耗尽连接资源来成功进行拒绝服务(DoS)攻击，并且系统也可能因合法用户的过载而失败。因此，限制每个用户的并发会话数有助于降低这些风险。一、检查配置1、检查数据库允许的连接总数，请以数据库管理员身份运行以下SQL：# 切换至postgres
在实际开发中，spark集群的资源不一定会被充分的利用到，所以尽量设置合理的并行度来充分的利用集群的资源。才能充分提高spark应用程序的性能。 spark会自动设置以文件作为输入源的RDD的并行度，依据其大小，比如hdfs就会给每一个block创建一个partition,也依据这个设置并行度。对于reduceByKey等会发生的shuffle的操作就使用并行度最大的父RDD的并行度即可。
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2023-08-27 14:56:25
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补充内容：Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。默认情况下，一个block最大为128M。 当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若
一、一般来说nginx 配置文件中对优化比较有作用的为以下几项：
1. worker_processes 8;
nginx 进程数，建议按照cpu 数目来指定，一般为它的倍数 (如,2个四核的cpu计为8)。
2. worker_cpu_affinity 00000001 0000001000000100 00001000 00010000 00100000 0100000
一、一般来说nginx 配置文件中对优化比较有作用的为以下几项：1. worker_processes 8;nginx 进程数，建议按照cpu 数目来指定，一般为它的倍数 (如,2个四核的cpu计为8)。2. worker_cpu_affinity 00000001 0000001000000100 00001000 00010000 00100000 01000000 1
一般来说nginx 配置文件中对优化比较有作用的为以下几项：
1. worker_processes 8;
nginx 进程数，建议按照cpu 数目来指定，一般为它的倍数 (如,2个四核的cpu计为8)。
2. worker_cpu_affinity 00000001 0000001000000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;
**【概述】** 在使用jmeter的时候，需要对业务并发比例进行设置，可以一个业务对应一个线程组，设置数量进行并发比例设置，但这种方式不科学，因为并发事务数量依赖于事务响应时间，如果某个线程组内的取样器响应时间比较慢时，就影响最终的并发事务了。因此在同一个线程组中设置并发比例，是比较合理的。**【需求背景】现在有个被测支付系统，支付业务有 微信被扫、支付宝被扫、公众号支付三个业务，模拟其并发比例
前面几周，讲过Nginx的日志配置：Nginx | 超详细！Nginx 日志配置实践，然后也讲了Nginx的进程模型，底层原理等：Nginx为什么快到根本停不下来？没看过的可以先看看(链接点击可跳转)。例如：Nginx 的进程模型本篇，我们则来讲讲Nginx的几种性能优化方式。目录[-]1、Nginx运行工作进程数量Nginx运行工作进程个数一般设置CPU的核心或者核心数x2。如果不了解
mysql 默认的最大并发连接为100,默认的连接数无法满足大量client 连接的请求.但是可以通过以下方式改变,使用root用户登录mysql 系统引用mysql > show variables like ’max_connections‘;+-----------------+-------+| Variable_name | Value |+-----
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2021-08-17 23:06:31
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今天将之前的一个瓦片图的服务迁移到了asp.net core试了一下，使用的时候感觉客户端刷新时有些慢，估计是并发连接数限制的原因。
由于这是一个开发中的版本，是用IIS Express部署的，IIS的并发连接数设置我倒是知道，但又懒的将其部署到iis上，便道网上搜索了一下IIS Express的并发数连接限制的修改方法。
找了一下，在StackOverFlow的一篇帖子Configure Max
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2017-11-11 10:48:00
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