# Spark并行参数设置
Apache Spark是一个流行的分布式计算框架,可以用于处理大规模数据集。在使用Spark时,了解如何设置并行参数是非常重要的。通过合理设置并行参数,可以提高计算效率,加快任务完成时间。本文将介绍如何设置Spark的并行参数,并给出相应的代码示例。
## 并行参数设置
在Spark中,并行参数主要包括以下几个方面:
1. **并行度(parallelism)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            转载:http://www.cnblogs.com/prognani/archive/2012/05/14/2500674.html
最近项目设计到数据库内存分配,于是在网上搜了一下,看了几篇文章,总结如下:
 
oracle 实例结构:
oracle实例 = 内存结构+进程结构
oracle进程=服务进程+用户进程
主要的后台进程有:
DBWR:数据库读写进程
LG            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
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                            2012-07-26 11:50:38
                            
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             Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
 
一、创建profile必须要有CREATE PROFILE的系统权限。
为用户指定资源限制,必须:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            最近项目设计到数据库内存分配,于是在网上搜了一下,看了几篇文章,总结如下: oracle 实例结构:oracle实例 = 内存结构+进程结构oracle进程=服务进程+用户进程主要的后台进程有:DBWR:数据库读写进程LGWR:日志记录进程ARCH:归档进程CKPT:检查点进程(日志切换;上一个检查点之后,又超过了指定的时间;预定义的日志块写入磁盘;例程关闭,DBA强制产生,表空间off            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
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            # MySQL 并行复制参数设置
在现代数据库管理中,MySQL 的复制机制为高可用性和容错提供了重要支持。随着数据量的不断增长和对实时性的要求提升,单一线程的复制方式已经不能满足需求,因此 MySQL 引入了并行复制功能,以提高性能和效率。本文将深入探讨 MySQL 并行复制的参数设置,配合代码示例,帮助读者更好地理解这个功能的实现和应用。
## 什么是 MySQL 的并行复制?
MySQ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             SQL操作全集 下列语句部分是Mssql语句,不可以在access中使用。 SQL分类:  DDL—数据定义语言(CREATE,ALTER,DROP,DECLARE)  DML—数据操纵语言(SELECT,DELETE,UPDATE,INSERT)  DCL—数据控制语言(GRANT,REVOKE,COMMIT,ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句:             
                
         
            
            
            
            # 提高 Spark 任务效率:并行度设置
Apache Spark 是一款开源的大数据处理框架,具有高速、通用、容错和强大的特点。Spark 可以用来处理各种类型的大规模数据分析任务,包括数据查询、机器学习和图形计算等。在 Spark 中,通过设置并行度可以提高任务的执行效率,从而加速数据处理过程。
## 什么是并行度?
在 Spark 中,并行度是指同时执行任务的线程数或任务数。通过增加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Spark并行度是什么?我们写的spark作业就称为application; 一个application有多个job(一个action比如:collect操作触发一个job); 每个job在发生shuffle(比如:reduceByKey)时,就会被拆成一个stage; 每个stage被拆为多个task,task被分配到executor上执行,一个task会有一个线程去执行,一个task处理一小片            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            ## Hive提高Shuffle并行度参数设置
在Hadoop生态系统中,Hive是一个非常流行的数据仓库解决方案,它使用Hadoop作为底层存储和计算平台。在Hive中,Shuffle是一个关键的操作,用于将数据重新分区并重新组织以便进行聚合操作。Shuffle的性能对于整个Hive作业的性能至关重要。在本文中,我们将介绍如何通过调整Hive的参数来提高Shuffle的并行度,从而提高作业的性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Oracle 在执行SQL语句时,有两种优化方法:即基于规则的RBO和基于代价的CBO。 在SQL执教的时候,到底采用何种优化方法,就由Oracle参数 optimizer_mode 来决定。
SQL> show parameter optimizer_mode
NAME                     
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
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            ALTERDATABASEDATAFILE'd:ORANTDATABASEUSER1ORCL.ORA'RESIZE1000M;,CREATETABLESPACEINDEX_DATAD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2011-03-07 20:11:00
                            
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            Oracle 在执行SQL语句时,有两种优化方法:即基于规则的RBO和基于代价的CBO。 在SQL执教的时候,到底采用何种优化方法,就由Oracle参数 optimizer_mode 来决定。SQL> show parameter optimizer_modeNAME                                  TYPE         VALUE-----------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-04-09 09:55:05
                            
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            1.configure retention policy to redundancy 1:是用来决定那些备份不再需要了,它一共有三种可选项,分别是CONFIGURE RETEN            
                
         
            
            
            
             一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Oracle 11g的Linux版本在修改了MEMORY_TARGET或者SGA_TARGET后启动可能会报错:SQL> shutdown immediateDatabase closed.Database dismounted.ORACLE instance shut down.SQL> startupORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在Java、J2EE大型应用中,JVM非标准参数的配置直接关系到整个系统的性能。JVM非标准参数指的是JVM底层的一些配置参数,这些参数在一般开发中默认即可,不需要任何配置。但是在生产环境中,为了提高性能,往往需要调整这些参数,以求系统达到最佳新能。另外这些参数的配置也是影响系统稳定性的一个重要因素,相信大多数Java开发人员都见过“OutOfMemory”类型的错误。呵呵,这其中很可能就是JVM            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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               提示相关的错误
    OERR: ORA-12519 TNS:no appropriate service handler found
    客户端连接间歇性失败,报错ORA-12519
    Cause: the listener could not find any             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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1.         Linux核心参数
 
#vi /etc/sysctl.conf
--------------------------------
cat >>/etc/sysctl.conf <<EOF
kernel.shmall = 20            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            PROCESSES 为连接Oracle数据库的最大进程数,该值包括了所有后台进程和并发进程。processes参数不建议设置特别大,因为当数据库实例启动时,会预先为每个process分配内存和信号量,如何将process设置特别大,会造成启动失败。建议将processes设置为高峰会话数+50%。不同版本会话数量与processes对应关系如下:11g sessions=(1.1 * PROCESSES) + 518c sessions=(1.5 * PROCESSES) + 2219c sess            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            PROCESSES 为连接Oracle数据库的最大进程数,该值包括了所有后台进程和并发进程。processes参数不建议设置特别大,因为当数据库实例启动时,会预先为每个process分配内存和信号量,如何将process设置特别大,会造成启动失败。建议将processes设置为高峰会话数+50%。不同版本会话数量与processes对应关系如下:11g sessions=(1.1 * PROCESSES) + 518c sessions=(1.5 * PROCESSES) + 2219c sess            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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