查看dba_tables数据字典时，可以发现有“DEGREE”字段，这个字段表示的就是数据表的并行度。这个参数的设置，关系着数据库的I/O，以及sql的执行效率。
并行度的优点就是能够最大限度的利用机器的多个cpu资源，是多个cpu同时工作，从而达到提高数据库工作效率的目的。在系统空闲时间，使用并行是个不错的选择，但是好东西总是相
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2012-01-30 16:40:42
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什么是并行度： 并行度的优点就是能够最大限度的利用机器的多个cpu资源，是多个cpu同时工作，从而达到提高数据库工作效率的目的。在系统空闲时间，使用并行是个不错的选择，但是好东西总是相对而言，没有绝对的好坏，不当的使用，同样会引起数据库的新的问题产生。 1、查看并行度 2、修改并行度 3、在语句中指
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2019-07-23 18:30:00
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数据倾斜解决方案 提高shuffle操作reduce并行度
当我们设置spark.default.parallelism，100
我们假设Map端有100个task，然后reduce端有100个task
然后此时发生数据倾斜了，一个task有10万数据，其他task都只有10条数据
假设第一个方案和第二个方案都不适合做！
第
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2023-11-10 11:09:53
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效率：direct path> external table > conventional1. 导出模式说明： expdp有两种模式direct path, external table exp有两种模式direct path, conventionaldirect path是直接从数据文件的block不经过SGA读入到PGA，再通过API进行转化为dumpfile格式 e
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2023-11-19 19:19:15
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Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据，并提供SQL查询的功能。在大规模数据处理中，优化查询性能是一个重要的问题。并行度是指在执行查询时，同时执行的任务数。合理设置并行度可以最大程度地利用集群资源，提高查询性能。
在Spark SQL中，默认并行度是根据集群的资源进行自动设置的。但是，我们也可以通过调整并行度参数来优化查询性能。并行度参数可以分为两类：全局并行度和局部并行度
原创
2024-01-10 05:57:06
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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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在大数据处理中，Apache Spark 是一种核心工具，而 Spark SQL 的并行度问题是开发者和数据工程师常常遇到的挑战。本文将详细记录解决 Spark SQL 并行度问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和扩展部署。
## 环境预检
在进行 Spark SQL 并行度调优之前，我们需要确保环境的兼容性和稳定性。下面的四象限图展示了我们环境预检的重点方面：
2. 立即关闭数据库。这会回滚所有未提交的事务,并断开所有连接的会话,然后关闭数据库实例
```
shutdown immediate;
```
3. 启动数据库,但只到‘挂载’阶段,此时数据库文件对用户还不可用。在这个阶段,DBA可以进行一些特殊的管理任务,比如数据库的恢复或者切换日志模式
```
startup mount;
```
4. 将数据库的日志模式切换为归档日志模式。
分析痛点笔者线上有一个 Flink 任务消费 Kafka 数据，将数据转换后，在 Flink 的 Sink 算子内部调用第三方 api 将数据上报到第三方的数据分析平台。这里使用批量同步 api，即：每 50 条数据请求一次第三方接口，可以通过批量 api 来提高请求效率。由于调用的外网接口，所以每次调用 api 比较耗时。假如批次大小为 50，且请求接口的平均响应时间为 50ms，使用同步 ap
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2024-07-30 21:04:24
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Spark SQL支持数据源使用JDBC从其他数据库读取数据。 与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。 这是因为结果以DataFrame的形式返回，并且可以轻松地在Spark SQL中进行处理或与其他数据源合并。 JDBC数据源也更易于从Java或Python使用，因为它不需要用户提供ClassTag。 （请注意，这与Spark SQL JDBC服务器不同，后者允许其他应用程序使用Spark
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2024-04-08 10:52:08
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Flink的基本构建流(Stream)：流是对当前数据流向的记录（流也可能是永无止境的） 。转换(Transform)：转换是将一个或多个流作为输入，根据需要求转换成我们要的格式的流的过程。
当程序执行时，Flink程序会将数据流进行映射、转换运算成我们要的格式的流。每个数据流都以一个或多个源(Source)开始，并以一个或多个接收器(Sink)结束，数据流类似于任意有向无环图(DAG)
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2024-03-24 11:18:08
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Hive 优化1.核心思想：
把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化
以下SQL不会转为Mapreduce来执行
select仅查询本表字段
where仅对本表字段做条件过滤
Explain 显示执行计划
EXPLAIN [EXTENDED] query 2.Hive运行
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2023-10-22 17:37:47
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Spark 2.4.8 Job调度概览跨应用程序调度动态资源分配配置和设置资源分配策略请求策略移除策略优雅关闭ExecutorsApplication内部调度公平调度池默认Pools行为配置Pool属性调度使用JDBC 连接器 概览Spark 有多种工具为资源调度在复杂计算. 首先,回顾下,在集群模式概念中,每个 Spark application(SparkContext实例)运行一个独立一组
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2023-09-11 14:18:10
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并行执行执行sqlalter session enable parallel dml;update /*+ parallel(t,100)*/
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2022-12-15 14:53:15
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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
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2023-10-23 09:17:57
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数据倾斜解决方案： （四）提高shuffle操作的reduce并行度 一个简单的方法，可以一定程度的缓解数据倾斜，但是，它治标不治本。将reduce task的数量变多，可以让每个reduce task分配到更少的数据量，这样的话，
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2023-12-19 23:12:27
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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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并行度：之前说过，并行度是自己可以调节，或者说是设置的。1、spark.default.parallelism 2、textFile()，传入第二个参数，指定partition数量（比较少用）咱们的项目代码中，没有设置并行度，实际上，在生产环境中，是最好自己设置一下的。官网有推荐的设置方式，你的spark-submit脚本中，会指定你的application总共要启动多少个executor，10
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2023-08-30 18:40:55
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Flink SQL 1.13 概览核心 feature 解读重要改进解读Flink SQL 1.14 未来规划总结 GitHub 地址 https://github.com/apache/flink欢迎大家给 Flink 点赞送 star~一、Flink SQL 1.13 概览Flink 1.13 是一个社区大版本，解决的 issue 在
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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