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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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
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2023-08-29 08:38:34
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–spark submitspark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2spar
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2023-09-01 23:43:40
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## Spark 并行度参数
在Spark中，并行度是一个非常重要的参数，它决定了Spark作业在集群中同时执行任务的数量。适当设置并行度参数可以提高作业的执行效率，加快任务的执行速度。
### 什么是并行度？
并行度是指在一个作业中同时执行的任务数量。在Spark中，任务是基本的执行单元，一个作业由多个任务组成。并行度就是指同时执行的任务数量，可以理解为作业同时执行的线程数。
### 为
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2024-03-20 06:16:54
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Spark 配置项硬件资源类CPU内存堆外内User Memory/Spark 可用内存Execution/Storage Memory磁盘ShuffleSpark SQLJoin 策略调整自动分区合并自动倾斜处理 配置项分为 3 类:硬件资源类 : 与 CPU、内存、磁盘有关的配置项Shuffle 类 : Shuffle 计算过程的配置项Spark SQL : Spark SQL 优化配置项读
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2023-08-11 21:25:11
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1. 并行度理解 Spark作业中，各个stage的task的数量，代表Spark作业在各个阶段stage的并行度。 分为资源并行度(物理并行度)和数据并行度(逻辑并行度)在Spark Application运行时，并行度可以从两个方面理解：1、资源的并行度：由节点数（executor）和CPU数（core）决定2、数据的并行度：task数量和partition大小
task又分为map时的
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2023-08-08 11:43:04
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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
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2022-10-28 08:35:48
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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
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2023-08-26 01:32:23
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目前的大数据处理可以分为如以下三个类型。 复杂的批量数据处理（batch data processing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 基于历史数据的交互式查询（interactive query），通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。
基于实时数据流的数据处理（streaming data processing），通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 所以说流
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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select /*+ PARALLEL(t,4) */ * from table1
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2016-12-21 11:09:00
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1. Flink+Kafka保证精确一次消费相关问题？Fink的检查点和恢复机制和可以重置读位置的source连接器结合使用，比如kafka，可以保证应用程序不会丢失数据。尽管如此，应用程序可能会发出两次计算结果，因为从上一次检查点恢复的应用程序所计算的结果将会被重新发送一次（一些结果已经发送出去了，这时任务故障，然后从上一次检查点恢复，这些结果将被重新计算一次然后发送出去）。这个时候需要下层si
最近经常有小伙伴在本公众号留言，核心问题都比较类似，就是虽然接触Spark有一段时间了，但是搞不明白一个问题，为什么我从HDFS上加载不同的文件时，打印的分区数不一样，并且好像spark.default.parallelism这个参数时不是一直起作用？其实笔者之前的文章已有相关介绍，想知道为什么，就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。其实
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2024-06-21 16:16:34
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操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍操作步骤 并行度可以通过如下三
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2023-07-02 22:49:38
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# 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
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2024-06-30 06:14:46
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# Spark推荐并行度参数范围与内存管理
在大数据处理领域，Apache Spark是一款非常流行且强大的数据处理框架。它以高效的操作速度和对大规模数据集的良好处理能力而受到广泛欢迎。本文将探讨Spark的推荐并行度参数范围及内存管理策略，并通过一些代码示例帮助更好地理解这些内容。
## 什么是并行度？
并行度是指系统在同一时间内能够处理的任务数量。在Spark中，并行度主要体现在以下几个
（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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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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