并发(Concurrent) vs 并行(Parallel)一谈到并行测试，很多人自然而然的想到了使用多线程来执行测试的方式。其实多线程执行的方式叫做并发，并不能做到完全的并行，特别是针对目前大部分虚拟机都是多核CPU，并发测试并不能完全发挥硬件的计算能力。让我们先看看并发和并行的概念吧：并发：多个任务在同一个 CPU 核上按细分的时间片轮流(交替)执行，从逻辑上来看那些任务是同时执行。针对 CP
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2024-01-29 02:44:30
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《Spark快速大数据分析》 8.4 关键性能考量 并行度RDD的逻辑表示其实是一个对象的集合。在物理执行期间，RDD会被分为一系列的分区，每个分区都是整个数据的子集。当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务，该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算节点来执行。Spark也会针对RDD直接自动推断出合适的并行度，这对于大多数用例来说已
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2024-04-24 23:26:34
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概念worker一个实体机可以运行一个或者多个worker一个worker只能运行一个topology上的部分或全部component一个worker是一个独立的进程在运行过程中可以调整worker的数量executor一个worker中可以运行多个executor一个executor是一个线程一个executor可以运行一个或者多个task，这些task必须是同一类型executor的数量<
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2024-08-02 23:53:22
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一.Flink的Parallelism并行度Flink的Parallelism并行度在flink-conf.yaml中通过parallelism.default配置项给所有execution nvironments指定系统级的默认parallelism；在ExecutionEnvironment里头可以通过setParallelism来给operators、data sources、data si
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2024-01-10 17:34:16
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加速比性能定律Amdahl定律在实时性要求很高的应用类型中，计算负载W固定不变，随着处理器的数目的增加，计算时间将同时缩短。其中计算负载W包含可并行化部分，即并行分量Wp和串行分量Ws。即W=Wp+Ws。加速比Sp=(最快的串行算法最坏的运行时间)/(并行算法最快的运行时间)。假设：串行比例因子f=Ws/W并行比例因子1-f所以加速比Sp为：Sp=(Ws+Wp)/(Wp/p+Ws)=(f+(1-f
说在前面最近因为项目需要，处理的数据集变大了，用单机处理起来比较费劲，虽然也能得到结果，但是总觉得应该尝试一下新技术。说新技术，其实也不新了。先极简地自我介绍一下。我叫哈明，这是我用了好几年的微信昵称，就不取别的名字了，简单点写这篇文章的目的是为了记录一下自己最近在搭建Spark集群中的点点滴滴，那些莫名其妙的坑。我在想设计者是不是在故意抬高使用门槛，还是说这玩意就得这么设计，没别的法。我去年研究
Spark并行度原理 以 Spark 中的 WordCount 作业为例，每个Spark作业其实都是一个 Application，每个 Application 对应多个 Jobs，一个 action 操作（比如 collect）触发一个 job，在WordCount程序中有一个 job，每个 job 拆成多个 stage（发生 shuffle 的时候回拆分出一个 stage），reduceByK
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2023-11-30 12:07:06
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1.flink程序总的消费线程是如何找见消费的对应kafka分区的？
核心代码如下：
public static int assign(KafkaTopicPartition partition, int numParallelSubtasks) {
int startIndex =
((partition.getTopic().hashCode() * 31) & 0x7FFFFFFF)
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2024-02-05 23:39:07
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前言：无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该 方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接 看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，
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2023-12-11 10:55:45
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目录0. 相关文章链接1. Flink中的TaskManger与Slots2. Flink中并行度概述3. 算子级别（Operator Level）并行度4. Env级别（Execution Environment Level）并行度5. 客户端级别（Client Level）并行度6. 系统默认级别（System Level）并行度7. 示例说明8. 注意9. Flink中的
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2024-01-21 01:28:05
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Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序 运行时由两种类型的进程组成一个 JobManager一个或者多个 TaskManager任务提交流程图如下：什么是JobManager可以理解为一个厂长,协调 Flink 应用程序的分布式执行的功能它决定何时调度下一个 task（或一组 task）对完成的 task 或执行失败做出反应协调 checkpoint、并且协调从
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2024-04-07 20:35:55
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如何测试Oracle并行执行的并行度状况：可以通过如下的脚本，来查看要求的并行度，和实际获得的并行度。脚本来自：http://askdba.org/weblog/forums/topic/query-to-identify-parallel-slaves/col username for a12co
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2017-09-21 12:55:00
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Flink实战–多流合并概述 本文介绍Flink的流合并操作。在Flink中，流的合并操作算子有：Union和Connect等。本文主要介绍这个两个算子的使用方法。1.Union算子的使用返回值：DataStream->DataStream功能：合并两个或多个数据流，创建包含所有流中的所有元素的新流。注意:如果你将一个数据流和它本身联合起来，你将在结果流中得到每个元素两次。也就是说Union
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2023-11-29 11:01:39
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1 ，配置内存操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。G
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2024-07-24 14:15:46
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首先了解几个概念1. 串行最基本的程序执行方式，串行程序的整个运行时，只有一个调用栈和一个运行时上下文。 2. 并发多线程出现后比较常见的程序执行方式，多线程程序运行时，会有多个运行时上下文和对应的多个调用栈。逻辑上多个线程同时发生，物理上是由操作系统调度，CPU某一时刻依然只执行一个线程的任务。3. 并行多核处理器出现后会越来越常见的程序执行方式，物理上多个任务可以同时运行，这个概念介
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2024-08-30 21:52:51
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一个Flink程序由多个Operator组成（Source、Transformation、Sink）。一个Operator由多个并行的Task（线程）来执行，一个Operator的并行Task（线程）数目就被称
原创
2024-09-18 17:19:16
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今天有同事问起Spark中spark.default.parallelism参数的意义，以及该如何设置。故在这里留个记录，算是做个小结。Spark并行度设置的相关因素Spark并行度的设置在Spark任务中是常常会谈及的问题，它是由partition的数量决定的。而partition的数量是由不同的因素决定的，它和资源的总cores、spark.default.parallelism参数、读取数据
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2023-09-21 02:58:04
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（一）storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置：1、node（服务器）：指一个storm集群中的supervisor服务器数量。2、worker（jvm进程）：指整个拓扑中worker进程的总数量，这些数量会随机的平均分配到各个node。3、executor（线程）：指某个spout或者bolt的总线程数量，这些线程会被随机平均的分配到各个worker。4、task（spout/bolt实
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2024-05-19 02:25:50
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项目中打算Spark任务都放到Yarn上统一进行资源管理，所以打算分析Spark on Yarn的运行流程和Yarn自身的资源管理机制，在此之前先大概了解下一般Yarn上的任务大致是怎么运行起来的。 Yarn架构简介： YARN 是在 MRv1 基础上演化而来的，为了解决MRv1无法支持多种计算框架、资源利用率低、
spark并行度指的是什么？并行度：其实就是指的是，spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了sprark作业的各个阶段（stage)的并行度。如果不调节，那么导致并行度过低，会怎么样？假设，现在已经在spark-submit脚本中给我们的spark作业分配了足够的资源，比如50个executor,每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core.基本已
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2023-08-08 09:29:02
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