同事写了个程序用创建多个线程使用ado同时对同个数据库进行相同的查询，涉及2张数据表的联查。当线程数非常多的情况下，读取数据的效率就会变得很慢，例如50个线程同时查询大概3000条数据，查询完成后通过游标全部读取到本地需要大概30秒。单个线程可能就一两秒。这是由于数据库锁导致的。同样的程序在我的机子上运行性能提高了1倍。主要原因由于我连接的sql server是企业版的，而同事那个连接的数据库是开
转载
2023-10-20 18:50:20
84阅读
咨询微软sql server工程师，收集第一个查询语句在两台机器上的查询计划,将结果保存后发送给微软工程师，经分析后，两台机器上同一sql语句的查询计划相同，但是两台机器的并行度不同，sql server默认有多少个核，并行度就是多少,判断可能是由于并行度不同而引起的。 hp并行度默认为4*6=24 dell并行
转载
2024-06-28 18:08:09
195阅读
## Hive 设置并行
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓储工具，用于在大规模数据集上执行数据查询和分析任务。为了优化查询性能，Hive 提供了并行执行的功能。本文将介绍如何在 Hive 中设置并行，以及如何通过并行执行来提高查询性能。
### 什么是并行执行
并行执行是指同时执行多个任务或操作的一种方式。在 Hive 中，并行执行是通过将任务分解为多个子任务，并同时执行这
原创
2023-09-28 05:12:52
260阅读
一、概述在GCD中有两种队列，分别是串行队列和并发队列。在串行队列中，同一时间只有一个任务在执行，不能充分利用多核 CPU 的资源，效率较低。并发队列可以分配多个线程，同时处理不同的任务；效率虽然提升了，但是多线程的并发是用时间片轮转方法实现的，线程创建、销毁、上下文切换等会消耗CPU 资源。目前iPhone的处理器是多核（2个、4个），适当的并发可以提高效率，但是无节制地并发，如将大量任务不加思
转载
2024-09-25 12:10:11
70阅读
前言之前对于并发这一块确实接触的比较少，自从遇到现在的老大，每写完一块老大都会过目一下然后给出意见，期间确实收获不少，接下来有几篇会来讲解SQL Server中关于并发这一块的内容，有的是总结，有的是学习，若有错误见解请批评性指出。SQL Server并发处理队列数据问题在我们的项目中对于购买产品的用户会对应分配卡密，同时会更新其卡密的状态为已使用，所以当出现并发时此时我们不加以控制会导致同一个卡
转载
2023-11-24 02:17:40
107阅读
并行索引支持从多个CPU中获得性能提升。
查看当前CPU运行的数量
EXEC sp_configure 'max degree of parallelism'
设置多个CPU并行数量
EXEC sp_configure 'max degree of parallelism',2
RECONFIGURE WITH OVERRIDE
原创
2012-01-21 01:20:16
461阅读
MVCC多版本控制MVCC，也就是Copy on Write的思想。MVCC除了支持读和读并行，还支持读和写、写和读的并行，但为了保证一致性，写和写是无法并行的。在事务1开始写操作的时候会copy一个记录的副本，其他事务读操作会读取这个记录副本，因此不会影 响其他事务对此记录的读取，实现写和读并行。一、MVCC概念MVCC（Multi Version Concurrency Control）被称为
转载
2024-02-18 15:49:52
40阅读
1、GC对Spark性能影响的原理图解 如果在Task执行期间发生大量的Full GC，那么说明年轻代的Eden区域给的空间不够大，可以通过一下方式进行调优： （1）降低Cache操作占用的内存比例，给Eden等区域更多的内存空间； （2）给Eden区域分配更大的空间，-Xmn参数即可调节，通常给Eden区域预计大小的4/3，如果使用的是HDFS文件存储且每个Executor有4个Task,
转载
2024-08-14 18:07:05
118阅读
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：Flink Scala Shell使用教程Intellij Idea开发环境搭建教程Flink单数据流基本转换：map、filter、flatMapFlink基于Key的分组转换：ke
转载
2024-04-24 10:26:18
205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作业，Application，Jobs，action（collect）触发一个job，1个job；每个job拆成多个stage，发生shuffle的时候，会拆分出一个stage，reduceByKey；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Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。 如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在
转载
2023-09-06 13:13:00
178阅读
目录企业级调优执行计划（explain）fetch抓取本地模式表的优化小表大表join（mapjoin）大表join大表group bycount（distinct）去重统计笛卡尔积行列过滤合理设置map及reduce数复杂文件增加map数小文件进行合并合理设置reduce数并行执行严格模式企业级调优执行计划（explain）（1）基本语法EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENC
转载
2024-07-20 07:58:37
52阅读
FLink-10-Flink相关概念-并行度/task/subtask/taskslotFlink相关概念-并行度/task/subtask/taskslot1.并行度2.task 与算子链（operator chain）相关概念：3.相关API介绍1.设置并行度的算子2.设置槽位共享组的算子3.主动隔离算子链的算子4.分区partition算子 - 数据分发策略 Flink相关概念-并行度/t
转载
2024-04-26 22:26:00
426阅读
# Spark SQL Group By 设置并行
在大数据处理过程中，Spark SQL是一种广泛使用的数据查询引擎，它可以处理海量数据并进行高效的分析。在实际的使用过程中，我们经常需要对数据进行分组操作，而这些操作往往需要设置并行能力以提升计算效率。本文将介绍如何在Spark SQL中对Group By操作进行并行设置，并给出相关代码示例。
## Spark SQL中的Group By
原创
2024-08-17 05:00:20
92阅读
## 如何设置 SparkSession 并行度
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“sparkSession 设置并行度”。下面是具体的步骤和代码示例。
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建 SparkSession 对象 |
| 步骤二 | 设置并行度参数 |
| 步骤三 | 运行 Spark 作业 |
###
原创
2024-06-09 03:27:39
44阅读
# 在Spark中设置并行度的步骤指南
Spark是一个强大的大数据处理工具，能够处理海量数据并提供分布式计算能力。为了提高运算效率，我们通常需要设置Spark的并行度。本文将指导您如何实现Spark的并行度设置，介绍相关步骤，并提供代码示例。
## 步骤流程
以下是设置Spark并行度的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-14 03:31:51
74阅读
背景我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据 eventTime 决定 window 的运行，我们不能明确数据是否全部到
转载
2024-07-04 10:46:46
713阅读
# SQL Server 并行设置指南
在 SQL Server 中，正确设置并行处理是提高查询性能的关键因素之一。本文将为刚入行的小白提供一个简单的 SQL Server 并行设置流程，并详细介绍每一步的操作及必要的代码。
## 流程概述
以下是进行 SQL Server 并行设置的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
# SparkConf设置并行度
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它能够处理大规模的数据集。对于性能的优化来说，并行度是一个重要的概念。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 `SparkConf` 设置并行度，并通过一些代码示例来帮助你更好地理解这一过程。
## 什么是并行度？
在 Spark 中，并行度是指同时执行任务的数量。简单来说，高并行度可以提高计算速度，提高作业的
原创
2024-08-10 07:43:47
84阅读
## 了解Hive并行度设置
在Hive中，并行度（parallelism）是指同时执行的任务数量。通过设置合适的并行度，可以提高Hive作业的性能和效率。本文将介绍Hive并行度设置的相关知识，并提供代码示例帮助读者更好地理解。
### Hive并行度设置的影响
Hive作业的执行速度受到多个因素的影响，其中并行度是一个重要参数。合理的并行度设置可以使作业更快地完成，提高系统的整体性能。在
原创
2024-04-28 06:57:15
157阅读
