并行执行串行任务（任何DML，一般的DDL）物理的划分为叫多个小的部分，这些较小的部分可以同时得到处理。何时使用并行执行: 1、必须有一个非常大的任务 2、必须有充足的资源（CPU,I/O,MEMORY）并行查询SELECT启动并行查询几种方式：test_
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2024-04-24 16:30:17
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影响性能的主要因素根据前述的Amdahl定律，我们应当努力提高并行化代码在应用程序中的比率，这是通用的提高效率的方法。 1、OpenMP本身的开销OpenMP获得应用程序多线程并行化的能力不是凭空而来的，而是需要一定的程序库的支持。在这些运行时的程序库对程序并行加速的同时需要运行库的本身，因此，库中代码的运行必然会带来一定的开销
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2024-09-07 18:02:16
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一直觉得 Flink Sql 需要指定算子并行度的功能，哪怕是基于 SQL 解析出来的算子不能添加并行度，source、sink、join 的算子也应该有修改并行度的功能。恰好看到大佬的博客，Kafka 是最常用的数据源组件了，所以决定在 sqlSubmit 中也加入相应的实现。Streaming Api 设置并行度基于 Flink Streaming api，要给 Kafka Source 指定
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2023-07-11 17:23:29
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并行一度关系查询并行一度关系查询一、查询需求二、编写一个基础查询三、使用并行优化查
原创
2022-11-28 15:41:13
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PDF版本的下载链接：PostgreSQL并行查询PDFPostgreSQL可以制定哪些SQL可以并行利用CPU的查询规划，用于增快SQL查询的响应速度。这个特性以并行查询而为大众所知。有些查询不能够从并行查询之中获益，要么受限于当前的实现，要么由于并行查询并不比串行查询规划快。然而，对于那些可以从并行查询中收益的查询而言，并行查询加速的效果是非常明显的。有些查询可以在并行查询中快两倍，有些查询可
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2024-08-21 22:46:45
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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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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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欢迎关注微信公众号：ApacheHudi1. 引入线上用户反馈使用Presto查询Hudi表出现错误，而将Hudi表的文件单独创建parquet类型表时查询无任何问题，关键报错信息如下 40931f6e-3422-4ffd-a692-6c70f75c9380-0_0-384-2545_20200513165135.parquet, start=0, length=67108864, fileSi
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2024-05-30 08:00:02
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Presto知识点总结
Presto简介是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎Presto架构Presto优缺点优点：1）Presto基于内存运算，减少了磁盘IO，计算更快；2）能够连接多个数据源，跨数据源连表查；缺点：Presto 能够处理PB级别的海量数据分析,但 Presto并不是把PB级数据都放在内存中计算的
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2023-09-27 19:30:50
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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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《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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Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎是一种Massively parallel processing (MPP)架构，多个节点管道式执⾏⽀持任意数据源（通过扩展式Connector组件），数据规模GB~PB级使用的技术，如向量计算，动态编译执⾏计划，优化的ORC和Parquet Reader等presto不太支持存储过程，支持部分标准sq
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2024-02-24 17:17:16
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大数据交互式查询是每个数据分析人员不可或缺的需求，本篇以业界交互式查询的经典之作Presto为研究对象，了解其架构和优缺点及丰富连接器。并通过安装一个协调节点和3个worker节点的分布式集群，使用命令行界面演示hive连接器的查询数据表的示例，最后了解其使用的要点。
@目录概述定义概念架构优缺点连接器部署集群安装常用配置说明资源管理安装模式安装命令行界面基
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2023-09-15 22:25:48
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Presto架构Presto由一个coordinator和多个worker组成Presto优缺点优点1.基于内存计算,减少了磁盘IO,计算更快 2.能够连接多个数据源,跨数据源连表查,如从hive查询大量网站访问记录,然后从MySQL中匹配出设备信息缺点presto能够处理PB级别的海量数据分析,但presto并不是把PB级数据都放在内存中计算的;而是根据场景,如count,AVG等聚
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2024-03-19 13:50:54
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0、简介Presto 是 Facebook 推出的一个基于Java开发的大数据分布式 SQL 查询引擎，可对从数 G 到数 P 的大数据进行交互式的查询，查询的速度达到商业数据仓库的级别，据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上。Presto 可以查询包括 Hive、Cassandra 甚至是一些商业的数据存储产品，单个 Presto 查询可合并来自多个数据源的数据进行统一分析。Presto
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2024-04-01 09:29:59
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背景湖仓一体（LakeHouse）是一种新的开放式架构，它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素，是当下大数据领域的重要发展方向。华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研，并落地在华为云 FusionInsight MRS智能数据湖解决方案中。目前主流的三大数据湖组件 Apache Hudi、Iceberg、Delta各有优点，业界也在不断探索选择适合自己的方案。华为湖仓一体架构核心基座是 Apac
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2024-05-17 15:11:21
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用户：1、大表查询将数据拆分（表数据非实时）（1）如公司内部有人直接上亿甚至几十亿条数据的表（或者几百TB级别的表）直接进行报表制作，这种情况，建议搞个定时任务，每天把要统计的数据放到小表里去，报表制作只查小表。（2）报表数据来自某个json的大字段，用户直接用json解析函数获取，这种情况也建议将字段拆分平铺成一张表再进行查询。2、Hive表小文件比较多，导致查询慢。把hive表文件合并性能会大
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2023-10-10 09:55:51
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olapDruid :是一个实时处理时序数据的OLAP数据库，因为它的索引按照时间分片，查询的时候也是按照时间线去路由索引。Kylin核心是Cube，Cube是一种预计算技术，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。Presto:它没有使用MapReduce,大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。Impala：基于内存运算，速度
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2023-06-02 16:34:27
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问题现象：spark流式计算中做聚合需要使用 group by算子，我在使用过程中遇到一些问题，通过stage图可以看出2个问题：1. 聚合算子每个批次shuffle write的数据量直线上升，这样会导致算子得效率逐渐降低，甚至会导致oom2.聚合算子(shuffle)的并行度是200，即使设置spark.sql.shuffle.partitions=10也不生效。200并行度会增加调度压力，并
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2024-05-17 11:16:55
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