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
原创
2012-01-30 16:40:42
5045阅读
点赞
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
转载
2019-07-23 18:30:00
398阅读
2评论
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
转载
2017-09-21 12:55:00
253阅读
2评论
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
转载
2024-05-17 11:16:55
79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
表和索引的degree一定要设置为1 select table_name,index_name, degree from dba_tables where OWNER='xxx' and DEGREE>1 ; select table_name,index_name, degree from dba
转载
2020-04-01 13:35:00
305阅读
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
转载
2023-09-21 02:58:04
144阅读
（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
转载
2024-05-19 02:25:50
56阅读
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
转载
2023-08-08 09:29:02
304阅读
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。
转载
2023-08-28 12:59:20
249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
flink技术介绍Flink介绍 Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的 代 码 被 复 制 并 捐 赠 给 了 Apache 软 件 基 金 会 ， 参 加 这 个 孵 化 项 目 的 初 始 成 员 是 Stra
转载
2024-10-09 11:37:28
35阅读
在Oracle 11.2.0.2中只有I/O统计数据被收集才能使用自动并行度。当parallel_degree_policy被设置为auto时，Oracle数据库将会基于执行计划中操作的成本和硬件特性来判断是否使用并行，当在语句级别使用parallel或parallel(auto)暗示不管parallel_degree_policy设置为何值都会使用自动并行。IO Calibration 硬件特性
原创
2021-04-09 15:25:08
347阅读
在Oracle 11.2.0.2中只有I/O统计数据被收集才能使用自动并行度。当parallel_degree_policy被设置为auto时，Oracle数据库将会基于执行计划中操作的成本和硬件特性来判断是否使用并行，当在语句级别使用parallel或parallel(auto)暗示不管parallel_degree_policy设置为何值都会使用自动并行。IO Calibration 硬件特性
原创
2021-04-16 22:39:03
397阅读
源头RDD源头RDD有自己的分区计算逻辑，一般没有分区器,并行度是根据分区算法自动计算的，RDD的compute函数中记录了数据如何而来，如何分区的hadoopRDD，根据XxxinputFormat.getInputSplits()来决定，比如默认的TextInputFormat将文件按照0-128M进行切割，剩余部分是否小于128M的1.1倍JdbcRDD，需要指定一个数字类型的字段，而且指定
转载
2023-10-03 16:29:41
177阅读
如果设置 EXPDP parallel=4 必须要设置4个EXPDP文件，不然PARALLEL是有问题的，同时EXPDP会使用一个WORKER进程导出METADATA，其他WORKER进程会同时出数据，如果EXPDP作业很于250M 只会启动一个WORKER进程如果是500M会启动2个，1000M及会启动4个WOKER进程，一般来说加上%U来设置多个文件。而IMPDP有所不同，会先启动一个WOKE
转载
2022-10-28 08:35:48
5346阅读
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
转载
2023-10-22 17:37:47
63阅读
Spark性能调优之合理设置并行度1.Spark的并行度指的是什么？ spark作业中，各个stage的task的数量，也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度！ spark当分配完所能分配的最大资源了，然后对应资源去调节程
转载
2023-08-29 08:38:34
263阅读
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
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
转载
2023-11-10 11:09:53
96阅读
