通过Spark作业将数据写入Hudi时,Spark应用的调优技巧也适用于此.如果要提高性能或可靠性,请牢记以下几点. 输入并行性:Hudi对输入进行分区默认并发度为1500,以确保每个Spark分区都在2GB的限制内(在Spark2.4.0版本之后去除了该限制),如果有更大的输入,则相应地进行调整.我们建议设置shuffle的并发度,配置项为hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism,以使其至少达到input_data_size/5

可指定并行度的任务调度器 https://social.msdn.microsoft.com/Forums/zh-CN/b02ba3b4-539b-46b7-af6b-a5ca3a61a309/task?forum=visualcshartzhchs /// <summary> /// 指定最大并行度的任务调度器 /// </summary> public class SpecifyDegreeOfParallelismTaskScheduler : TaskScheduler {

复制表结构及其数据 create table table_name_new as select * from table_name_old 只复制表结构 create table table_name_new as select * from table_name_old where 1=2 只复制表数据 insert into table_name_new select * from table_name_old 表结构不一样 insert into table_name_new(column

Hint概述 基于代价的优化器是很聪明的,在绝大多数情况下它会选择正确的优化器,减轻了DBA的负担.但有时它也聪明反被聪明误,选择了很差的执行计划,使某个语句的执行变得奇慢无比. 此时就需要DBA进行人为的干预,告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划,从而使语句高效的运行.例如,如果我们认为对于一个特定的语句,执行全表扫描要比执行索引扫描更有效,则我们就可以指示优化器使用全表扫描.在Oracle 中,是通过为语句添加 Hints(提示)来实现干预优化器优化的目的.不建议在代码中使

1.      序 在历史数据转出测试过程中,通过不断的优化,包括SQL调整和数据库调整,从AWR中看到,基本上难以进行更多的性能提升,于是准备试试并行执行的特性,从这个任务的特点来分析,也比较适合采用这项技术.本文介绍了使用并行执行过程中的常用SQL,以及遇到的一些问题,以及性能对比试验的结果,并且分享了一些问题的解决经验,分析了适合并行执行的场景. 2.      概念及常用语法 并行执行通过充分利用硬件资源来实现特定任务的性能提升,将一个SQL语句同时分布到多个CPU上去执行,从而缩短总的

一.概要 1.1 Storm(简介)      Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架.      具体就不多说了,举个例子,它的一个典型的大数据实时计算应用场景:从Kafka消息队列读取消息(可以是logs,clicks,sensor data):通过Storm对消息进行计算聚合等预处理:把处理结果持久化到NoSQL数据库或者HDFS做进一步深入分析. 1.2 Trident(简介)      Trident是对Storm的更高一层的抽象,除了提供一套简单易用的流数据处理API之外,它以

摘要:这篇文章主要和大家讨论几乎所有人都熟悉,但不少人又陌生的一条select语句. 这篇文章主要和大家讨论几乎所有人都熟悉,但不少人又陌生的一条select语句.不知道大家有没有想过到底是什么东西让SQL Server能理解我们写的select.这中间到底发生了什么,是不是有过冲动想去了解.至少我曾经冲动想去了解,但当时主要在研究CLR以及 WebForm相关知识.后来主要精力放在研究SQL Server内部机制,今天就给大家介绍下这条语句. 一.范例数据库脚本   createdatabas

在Strom/JStorm中有一个类是特别重要的,主要用来构建Topology的,这个类就是TopologyBuilder. 咱先看一下简单的例子: public static void main(String[] args) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException { TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("input",

有时数据库出现问题,不是每次都有网络可查,所以把所有的ora系列的错误整理出来, 在最没有办法的时候,需要自己来解决,有了这些根据,问题会好办的.虽说对于数据库方面, DBA很强大,他们在遇到错误时,能很快给出答案或解决方案.这是为什么呢,我们天天奋斗在一线的人, 为什么不能如此神速的解决问题呢?其实,是我们自己没有积累这些错误及各种解决方法,我们只要注意 记录平时oracle每个出现的错误,日积月累, 会发现自己越来越接近神速的解决出现的问题 ORA-: 实体化视图日志已经存在于表 '' 上

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh

部署方式 一般来讲有三种方式: Local Standalone Flink On Yarn/Mesos/K8s… 单机模式 参考上一篇Flink从入门到放弃(入门篇2)-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 Standalone模式部署 我们基于CentOS7虚拟机搭建一个3个节点的集群: 角色分配: Master: 192.168.246.134 Slave: 192.168.246.135 Slave: 192.168.246.136 复制代码 192.168.246.134 jobma

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

本节介绍的并行执行功能可用于Oracle数据库企业版 本节介绍如何管理SQL语句的并行处理.在此配置中,Oracle数据库可以将处理SQL语句的工作分为多个并行进程. 许多SQL语句的执行可以并行化.并行度是可以与单个操作相关联的并行执行服务器的数量.并行度由以下任何因素决定: 声明中的PARALLEL子句 对于查询中引用的对象,创建或更改对象时使用的PARALLEL子句 插入语句中的并行提示 由数据库确定的默认值 “并行化表创建”中包含使用并行SQL执行的示例. 本节包含以下主题: 关于并行执

注:本文来源于 < Oracle学习笔记 --- Oracle ORA错误解决方案 > ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.)错误说明:当在唯一索引所对应的列上键入重复值时,会触发此异常.ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件ORA-00018: 超出最大会话数ORA-00019: 超出最大会话许可数ORA-00020: 超出最大进程数 ()ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝ORA-00023: 会话引用进

目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色描述 hd01 2CPUs, 4G RAM, 2TB 机械硬盘 nimbus, supervisor, ui,

一.使用组件的并行度代替线程池 Storm 自身是一个分布式.多线程的框架,对每个Spout 和Bolt,我们都可以设置其并发度:它也支持通过rebalance 命令来动态调整并发度,把负载分摊到多个Worker 上.       如果自己在组件内部采用线程池做一些计算密集型的任务,比如JSON 解析,有可能使得某些组件的资源消耗特别高,其他组件又很低,导致Worker 之间资源消耗不均衡,这种情况在组件并行度比较低的时候更明显. 比如某个Bolt 设置了1 个并行度,但在Bolt 中又启动了线

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负

装载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6431969.html 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashShuffle 是 Spark以前的版本,亦即是 Sort-Based Shuffle 的前身,因为有 HashShuffle 的不足,才会有后续的 Sorted-Based S

参考地址 ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.)错误说明:当在唯一索引所对应的列上键入重复值时,会触发此异常.ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件ORA-00018: 超出最大会话数ORA-00019: 超出最大会话许可数ORA-00020: 超出最大进程数 ()ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册

原文地址:http://czmmiao.iteye.com/blog/1478465 Hint概述 基于代价的优化器是很聪明的,在绝大多数情况下它会选择正确的优化器,减轻了DBA的负担.但有时它也聪明反被聪明误,选择了很差的执行计划,使某个语句的执行变得奇慢无比. 此时就需要DBA进行人为的干预,告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划,从 而使语句高效的运行.例如,如果我们认为对于一个特定的语句,执行全表扫描要比执行索引扫描更有效,则我们就可以指示优化器使用全表扫描.在Oracl

本课主题 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh