1.并行与并发的区别 在说到并行的时候,相信很多人都会想到并发的概念.那么并行和并发两者一字之差,有什么区别呢? 并行:多个任务在同一时间点发生,并由不同的cpu进行处理,不互相抢占资源 并行: 并发:多个任务在同一时间点内同时发生了,但由同一个cpu进行处理,互相抢占资源 并发: 当在大量数据处理上,数据并行化可以大量缩短任务的执行时间,将一个数据分解成多个部分,然后并行处理,最 后将多个结果汇总,得到最终结果. 2.并行流原理介绍 对于并行流,其在底层实现中,是沿用了Java7提供的fork

SQL Server中的最大并行度(max degree of parallelism)如何设置呢? 设置max degree of parallelism有什么好的建议和指导方针呢?在微软官方文档Recommendations and guidelines for the "max degree of parallelism" configuration option in SQL Server有这方面的建议和指导方针 Use the following guidelines whe

由于公司的业务在急速增长中,发现数据库服务器已经基本撑不住这么多并发.一方面,要求开发人员调整并发架构,利用缓存减少查询.一方面从数据库方面改善并发.数据库的并行度可设置如下: 1)cost threshold for parallelism:数据库引擎在编译的时候,预估执行计划的cost:若此cost消耗超过cost threshold for parallelism设置的值:sqlserver就会使用并行执行计划. 2)max degree of parallelism:并行执行计划最多能使

Oracle并行度默认为1,适当修改并行度对提高性能有很大帮助 1.查看并行度 select table_name,degree from user_tables; --并行度按照用户表分别设置 2.修改并行度 ); ---4是修改该表并行度 alter table table_name parallel ; ---修改并行度为默认值 3.在语句中指定并行度 SELECT /*+ PARALLEL(4) */ FROM T ---指定并行度为4 SELECT /*+ no_parallel */

可以通过修改set hive.exec.parallel=true来修改并行度.如果job中并行执行的阶段增多,那么集群利用率会增加.

实际上Spark集群的资源并不一定会被充分利用到,所以要尽量设置合理的并行度,来充分地利用集群的资源.才能充分提高Spark应用程序的性能. Spark会自动设置以文件作为输入源的RDD的并行度,依据其大小,比如HDFS,就会给每一个block创建一个partition,也依据这个设置并行度.对于reduceByKey等会发生shuffle的操作,就使用并行度最大的父RDD的并行度即可. 可以手动使用textFile().parallelize()等方法的第二个参数来设置并行度:也可以使用spa

概念: 配置并行度 动态的改变并行度 流分组策略----Stream Grouping 消息的可靠处理机制 概念: Workers (JVMs): 在一个节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线

(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实例):task是spout和bolt的实例,它们的nextTuple()和execute()方法会被

Storm拓扑的并行度(parallelism)介绍 1.Storm分为3个主要实体,用于在Storm集群中运行拓扑        工作进程:Worker Process,也称为Worker        执行器:Executor,即线程Thread        任务:Task        工作进程.执行器.任务三者之间关系如下图:               Topology由一个或多个Spout/Bolt组件构成.        运行中的Topology由一个或多个Supervisor节

组成:一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks)! 在一个 Storm 集群中,Storm 主要通过以下三个部件来运行拓扑: 工作进程(worker processes) 执行器(executors) 任务(tasks).` 下面是他们之间相互关系的简单图示. 在 Worker 中运行的是拓扑的一个子集.一个 worker 进程是从属于某一个特定的拓扑的,在 worker 进程中会运行一个或者多个与拓扑中的组件相

1.Storm并行度相关的概念 Storm集群有很多节点,按照类型分为nimbus(主节点).supervisor(从节点),在conf/storm.yaml中配置了一个supervisor,有多个槽(supervisor.slots.ports),每个槽就是一个JVM,就是一个worker(一个节点,运行一个worker),在每个worker里面可以运行多个线程叫做executor,在executor里运行一个topology的一个component(spout.bolt)叫做task.tas

mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理. FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 微信:intsmaze(非诚勿扰) 1.默认切片定义在Inp

Microsoft SQL Server最大并行度(MAXDOP) 配置选项控制并行计划用于执行查询的处理器的数目.此选项确定用于执行工作并行查询计划运算符的计算和线程资源.根据是否 SQL Server 设置了对称多处理 (SMP) 计算机. 非一致内存访问 (NUMA) 计算机或启用超线程的处理器上,您必须适当地配置最大并行度选项.本文讨论了可用于配置 SQL Server 的最大并行度选项,当您使用sp_configure系统存储过程的一般原则. 如果查询指定了此选项,则选项 (MAXDO

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!     当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源去调节程序的并行度,如果并行度没有与资源相匹配,那么导致你分配下去的资源都浪费掉了.同时并行运行,还可以让每个task要处理的数量变少(很简单的原理.合理设置并行度,可以充分利用集群资源,减少每个task处理数据量,而增加性能加快运行速度.)       举例:

原文地址: http://storm.apache.org/releases/1.2.1/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html 什么构成一个运行的拓扑:工作进程,执行器和任务 storm区分以下三个用于在Storm集群中实际运行拓扑的主要实体: 1. 工作进程2. 执行器(线程)3. 任务 这是他们的关系的一个简单的说明 [译者理解:1个工作进程(worker)可包括1或多个执行器(executor/thread),1个执行

mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理. FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1.默认切片定义在InputFormat类中的getSpli

map是配置mapred.max.split.size,来定义map处理文件的大小,默认是256000000字段,换算就是256M.  如果想增加map的并行度,那么就是减少map处理文件的大小即可. 即set mapred.max.split.size=xxx(更小的字节) reduce和map是一致的,修改hive.exec.reducers.bytes.per.reducer这个参数 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 通过控制这个来定义一个reduc

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 {

一.概念 1.关联掩码(affinitymask) 为了执行多任务,MicrosoftWindows2000和WindowsServer2003有时会在不同的处理器之间移动进程线程.虽然从操作系统方面而言,这种活动是高效的,但是在高系统负荷的情况下,该活动会降低SQLServer的性能,因为每个处理器缓存都会不断地重新加载数据.如果将各个处理器分配给特定线程,则通过消除处理器的重新加载需要以及减少处理器之间的线程迁移(因而减少上下文切换),可以提高在这些条件下的性能:线程与处理器之间的这种关联称

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 a12col module for a10 trunccol state for a20col "QC SID" for A6col SID for a10col "QC/Slave

官方是这么说的: Cluster resources can be under-utilized if the number of parallel tasks used in any stage of the computation is not high enough. For example, for distributed reduce operations like reduceByKey and reduceByKeyAndWindow, the default number of