oracle表分区的创建、维护、查询、索引表分区的创建范围分区列表分区散列分区组合范围散列分区复合范围散列分区表分区的维护添加分区删除分区截断分区合并分区拆分分区接合分区(coalesca)重命名表分区更新分区主键分区相关索引表分区的相关查询 表分区的创建主要有3个类型：范围分区、列表分区、散列分区范围分区范围分区将数据基于范围映射到每一个分区，这个范围是你在创建分区时指定的分区键决定的。这种分
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2024-03-27 10:24:52
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并行ddlSQL> create index idx_t3 on t1(object_name,object_id) parallel;索引已创建。SQL> select index_name ,degree from user_indexes where index_name='idx_t3';未选定行SQL> select index_nam
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2021-09-08 09:17:31
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ALTER session enable parallel DML;
UPDATE /*+PARALLEL(a, 5)*/ HANG_UP a SET a.BS_ID = (SELE
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2012-06-07 12:06:42
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1.Oracle服务器维护一个可用于并行操作的并行子进程池。数据库配置参数parallel_max_servers integer 和 parallel_min_servers integer 决定这个池的初始数和最大数，如果当前没有足够的子进程是活跃的，但池还没有达到最大值，则oracle将创建更多的子进程，经过一个设定的不活动周期，子进程将被关闭SQL> show&
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2015-08-09 16:59:30
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转自：http://www.cnblogs.com/luoyx/archive/2011/12/26.html
关于Oracle并行的一些简单小结。
Ø 什么是并行？
并行是Oracle为了提高大数据量的运算效率而提供多进程协作技术，它可以让多个CPU同时处理一个计算任务，充分使用系统资源，提高计算效率。
Ø 什么操作支持并行？
大部分的DML(inser
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2013-05-04 09:42:10
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ORACLE并行FAQ
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? 什么是并行？
并行是Oracle为了提高大数据量的运算效率而提供多进程协作
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2013-02-28 11:07:45
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在OLAP环境，以利用多的CPU和内存资源来加速处理数据，也即oracle的并行查询。单个CPU同一时刻只能服务一个进程，如果有多个CPU，提高CPU利用律，就可以同时运行多个进程。也就是原来单个进程处理的变成多个进程并行处理加速执行时间。并行执行只是在全表处理或者分区及在分区表中执行本地索引时用到。下面情况会用到并行查询：全表扫描、 rebuild index、update&
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2024-04-26 17:45:54
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oracle分区
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2023-08-03 17:39:22
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r2(10),sname varchar2(20),dormitory varchar2(3),grade int)partition by range(grade)( partition fail values less than
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2023-04-20 15:49:30
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# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数# 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。
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2023-10-26 15:49:18
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通过了解RDD的概念、特点、以及以一个scala程序快速认识RDD。 文章目录一. 概述1. 定义2. 特点3. RDD分类二. RDD任务划分三. hello spark 一. 概述1. 定义RDD（Resilient Distributed Dataset）是弹性的、分布式数据集是Spark中最基本的计算过程的抽象。弹性的体现基于血缘的高效容错；task和stage的失败重试，且只会重新计算失
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2023-12-18 13:58:40
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0 引 言1 RDD并行度与分区1.1 概念解释默认情况下，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，而分区数我们称之为并行度，并行度等于task总数，但task数并不等于某一时刻可以同时并行计算的任务数。这个数量可以在构建RDD时指定。1.2 读取内存时数据并行度与分区算法1.2.1 读取内存数据并行度算法makeRDD的源码def makeRDD[T: Cla
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2023-12-14 02:10:34
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2018-12-27 09:21:03一、前述RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。二、具体细节窄依赖父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的
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2022-01-19 10:29:42
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原创
2021-07-05 13:43:24
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本篇介绍在C#中，把一个大集合，或大数组分成若干个区来执行。Demo中是把一组字符串放在list中，然后并行生成MD5串，返回回来。using System;using System.Collections.Generic;using System.Reflection;using System.Threading.Tasks;using System.Linq;using System.Co
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2022-02-11 15:56:03
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本篇介绍在C#中，把一个大集合，或大数组分成若干个区来执行。Demo中是把一组字符串放在list中，然后并行生成MD5串，返回回来。using System;using System.Collections.Generic;using System.Reflection;using System.Threading.Tasks;using System.Linq;using System.Co
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2022-02-11 15:55:31
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转载自：http://blog.itpub.net/17203031/viewspace-696191/并行（Parallel）操作特性，是Oracle为更充分利用服务器硬件处理资源，提高特定大数据量操作效率，应对海量生产数据而推出的一种技术特性。通常，我们进行的SQL处理都是单进程操作，对应单个CPU操作单元。所谓的并行操作，就是在软硬件条件允许的情况下，Oracle调用多个处理单元分别进行处理
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2015-01-30 16:41:24
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# Spark 并行度与 Kafka 分区
随着大数据技术的迅猛发展，将实时数据处理与存储结合的方案成为越来越多企业的选择。在众多技术中，Apache Kafka 作为流行的消息传递系统，和 Apache Spark 作为强大的数据处理引擎，组合在一起，可以实现高效、可靠的数据处理架构。本文将介绍如何理解 Spark 的并行度与 Kafka 的分区，并通过代码示例进行说明。
## 一、基本概念
在使用 Apache Spark 进行数据处理时，“spark 上游按照分区 并行”常常是一个需要解决的问题。通过优化 Spark 上游数据的分区和并行处理可以显著提升计算性能和效率。在这篇博文中，我们将详细探讨如何有效地解决该问题的过程。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已安装以下前置依赖：
- Apache Spark (2.4.0 及以上)
- Hadoop (2.7.0 及以上)
