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<
转载
2024-08-02 23:53:22
33阅读
《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
转载
2024-04-24 23:26:34
43阅读
C# For循环中并发的思路问题1、能不能同时下载多个网页？2、等待所有异步方法结束3、控制Task的并发数量4、for循环中执行固定数量的并行 问题最开始的问题，是我需要对一组的网页链接进行下载，一开始单线程的时候，就是一个网页下载，保存，结束，然后下载第二个网页。 结果当然是没有问题的，可是这效率也太低了啊，那就想了几个问题：1、能不能同时下载多个网页？这个是多线程问题，我一开始使用的是as
转载
2024-07-17 21:41:04
26阅读
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
转载
2024-01-10 17:34:16
112阅读
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
转载
2023-11-30 12:07:06
42阅读
Spark 平衡 CPUCPU/内存平衡CPU 低效线程挂起调度开销优化 CPU CPU/内存平衡Spark 将内存分 :Execution Memory : 用于分布式任务执行Storage Memory : 用于 RDD 缓存RDD 缓存展开前消耗 Execution Memory , 最后占用 Storage Memory线程/执行内存关系： 执行内存抢占规则 : 在同个 Executor
转载
2023-10-23 09:17:57
156阅读
参考中华石杉 DT大数据梦工厂系列场景什么是并行度、如何调节并行度、并行度对性能有怎样的影响以及并行度调节成多大合适？分析并行度Snail理解的并行度是指spark集群能同时并发处理的task数量，在数值上等于集群的总core的数量，其值可以在编写应用程序的时候指定：val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("my first spark app
转载
2023-12-16 14:22:55
59阅读
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)
转载
2024-02-05 23:39:07
48阅读
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
转载
2024-01-29 02:44:30
38阅读
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，
转载
2023-12-11 10:55:45
50阅读
为什么需要分布式ID(分布式集群环境下的全局唯一ID)UUIDUUID 是指Universally Unique Identifier，翻译为中文是通用唯一识别码产生重复 UUID 并造成错误的情况非常低，是故大可不必考虑此问题。 Java中得到一个UUID，可以使用java.util包提供的方法独立数据库的自增ID在这个数据库中创建一张表，这张表的ID设置为自增，其他地方 需要全局唯一ID的时候
转载
2023-07-10 15:10:56
81阅读
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
转载
2024-01-21 01:28:05
81阅读
# Spark SQL Hint 指定并行度: 科普与代码示例
## 引言
在现代大数据处理场景中，Apache Spark 作为一种强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据分析和处理任务。Spark SQL 提供了一种简单的方式来处理结构化数据，然而，在某些情况下，我们需要控制任务的并行度，以优化性能。这时，使用 Hint（提示）来指定并行度变得尤为重要。本文将介绍 Spark SQL 中的 H
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
转载
2024-04-07 20:35:55
39阅读
第1章 Yarn资源调度器思考： 1）如何管理集群资源？ 2）如何给任务合理分配资源？ Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。1.1 Yarn基础架构YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等
转载
2024-10-08 12:14:11
76阅读
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
转载
2023-11-29 11:01:39
89阅读
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
转载
2024-07-24 14:15:46
217阅读
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
转载
2024-08-30 21:52:51
64阅读
