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【SQLServer】并行的保留线程和已使用线程
我们都知道SQL Server的并行执行。为了快速处理一个请求,SQL Server会使用多个线程来处理一个请求。并行执行涉及两个重要的参数设置:·maxdop:最大并行度·并行度的成本阈值:如果任何估计的查询计划成本超过此值,则SQL Server优化器将尝试使用并行。 现在,回到我们的话题:保留线程(ReserFlink-任务需要申请的资源和并行度有关,和task的数量没有关系
Flink-任务需要申请的资源和并行度有关,和task的数量没有关系 1. 非Flink的需要5个task,如下: 但是在Flink中采用共享模式 在代码中设置并行度为2 package com.wt.flink.core import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo3Parallelism { def main(args: Array[SReduceTask并行度决定机制
设置ReduceTask并行度(个数) ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率,但与MapTask的并发数由切片数决定不同,ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置: // 默认值是1,手动设置为4 job.setNumReduceTasks(4); 注意: (1)ReduceTask=0, 表示没有Reduce阶段,输出spark-数据倾斜
spark-数据倾斜 1.解决方案 1.1使用Hive ETL预处理数据 1.2、过滤少数导致倾斜的key 1.3、提高shuffle操作的并行度 1.4、双重聚合 1.5、将reduce join转为map join 1.6 、采样倾斜key并分拆join操作 1. 7、使用随机前缀和扩容RDD进行joinspark-数据倾斜
spark-数据倾斜 1.解决方案 1.1使用Hive ETL预处理数据 1.2、过滤少数导致倾斜的key 1.3、提高shuffle操作的并行度 1.4、双重聚合 1.5、将reduce join转为map join 1.6 、采样倾斜key并分拆join操作 1. 7、使用随机前缀和扩容RDD进行joinFlink 自定义Source 并行度问题
实现 SourceFunction 大多数情况下,Flink自身支持的数据源已经能够满足需要。但是凡事总有例外,如果遇到特殊情况,想要读取的数据源来自某个外部系统,而flink既没有预实现的方法、也没有提供连接器,那就只好自定义实现SourceFunction了。接下来创建一个自定义的数据源,实现SourceFunctio五、Flink的一些重要概念
1.程序与数据流 (DataFlow) 所有的Flink程序都是由三部分组成: Source Transformation 和 Sink(输入、转换、输出) Source负责读取数据源,Transformation利用各种算子进行处理加工,Sink负责输出 在运行时,Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”(Dataflows),它包含了这三部分 每一个datFlink sink 到 kafka,并行度与分区的关系
Flink 版本: 1.15.0 问题 在社区看到以下问题: 请教个问题哈,sink 到 kafka,采用默认的分区器,是不是每个并行度都会与kafka的partition维护一个连接 比如 10 个并行度,3个 partition,那么维护的连接数总共为 10*3 个 ? 是的 还是一个taskManager建立一个生产者 一个生产者对应多个|NO.Z.00038|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Spark.V12|------------------------------------------|Spa
[BigDataHadoop:Hadoop&Spark.V12] [BigDataHadoop.Spark内存级快速计算引擎][|章节二|Hadoop|spark|sparkcore:RDD编程高阶&spark原理初探&RDD编程优化|]一、RDD编程优化### --- RDD复用 ~~~ 避免创建重复的RDD。flink调优_yarn动态分配cpu资源
由于yarn默认容器资源为最小核心数,即一个cpu, 所以我们要根据并行度去调整分配的cpu资源 程序如下:指定并行度为5,指定每个TM的slot数为2 -p 5 \ -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \ 所以虽然配置了2个slot(并发度为2),但是两个task不能同时运行,因为只有一个cpu 查看yarn的ui,可以Flink到底是怎么把你的程序抽象的?
导读: 大家好我是胖子,我想我们大家都知道Flink是有状态的实时计算引擎,很多人不理解一个计算引擎应该怎么做呢,其实这就涉及到了Flink的核心,也就是它的应用程序抽象,我们都知道Flink会将我们编写的程序来进行转换成一个图,接着会进行优化,以及转换成一些可执行的图。可是你真的认真Flink原理与调优
Flink提交流程(Yarn-Per-Job) 1. client运行脚本提交命令。 2. CliFrontend实例化CliFrontendParser进行参数解析。 3. CliFrontend实例化YarnJobClusterExecutor并创建客户端。 4. 在客户端中实例化YarnClusterDescriptor封装YarnClient信息,包含提交参数和命令。 5. 将信息大数据_Flink_数据处理_运行时架构6_slot和并行度的关系---Flink工作笔记0021
上面我们说了flink允许子任务共享slot,等等,有几个任务,如何分配slot等等对吧. 然后我们再继续来看slot和并行度的关系,看到上面左侧,这个任务有A任务4个并行度,然后B任务4个并行度,然后C任务2个并行度,D任务4个并行度,然后E任务2个并行度...也就是对大数据_Flink_数据处理_资源的分配和并行度测试---Flink工作笔记0013
上一节我们已经知道了怎么样提交job,以及在提交job的时候给job配置并行度,以及查看 运行计划对吧,但是我们没有运行起来,我们说,我们有4个task,但是我们只有1个slot对吧 可以看到上面available task slots是1对吧,不够分配的,所以任务一直停滞,没有执行. 然后我们再看我们应Flink源码学习笔记(2) 基于Yarn的自动伸缩容实现
1.背景介绍 随着实时计算技术在之家内部的逐步推广,Flink 任务数及计算量都在持续增长,集群规模的也在逐步增大,本着降本提效的理念,我们研发了 Flink 任务伸缩容功能: 提供自动伸缩容功能,可自动调节 Flink 任务占用的资源,让计算资源分配趋于合理化。一方面避免用户为任务配置过多资Flink编程基本步骤和加载不同类型数据源
Flink编程基本步骤: 1.创建流执行环境 StreamExecutionEnviroment.getExecutionEnviroment() 获取流环境。 2.加载数据源 Source 3.转换操作 Transformation 4.输出出去Sink,落地到其它的数据仓库,直接打印输出. 关于Flink 数据的基本操作 —— 四种分类 单条数据的操作 map fiFlink任务调度原理
任务调度原理 客户端不是运行时和程序执行的一部分,但它用于准备并发送dataflow(JobGraph)给Master(JobManager),然后,客户端断开连接或者维持连接以等待接收计算结果。而Job Manager会产生一个执行图(Dataflow Graph) 当 Flink 集群启动后,首先会启动一个 JobManger 和一个或多Hive的优化之提高Job的并行度
参数hive.exec.parallel可以控制一个sql中多个可并行执行的job的运行方式,当hive.exec.parallel为true的时候,同一个sql中可以并行执行的job会并发的执行; 而参数hive.exec.parallel.thread.number就是控制对于同一个sql来说同时可以运行的job的最大值,该参数默认为8.此时最大可以keyby算子源码
Keyby点进去看源码,KeySelector是你new 的匿名内部类,重写getkey函数。 它主要是new 一个KeyedStream类(this就是上游的父dataStream,clean检测是不是序列化的) 进到keyStream里面,new了一个 PartitionTransformation类,主要是进到KeyGroupStreamPartitioner(key分组的流分区器) 然后主大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_ReduceTask工作机制&并行度---大数据之hadoop3.x工作笔记0125
然后我们继续看一下maptask的工作机制,这个前面也有提过了, 可以看到左边是maptask处理完的数据,然后到了reduceTask阶段,会首先把数据 拉取过来当然,是按照分区拉取的对吧.这是copy阶段 数据拿过来以后,对数据进行合并归并排序,可以看到,不同maptask中的,分区0,会给弄到一java学习笔记:Storm 常用配置
1)Config.TOPOLOGY_WORKERS: 这个设置用多少个工作进程来执行这个 topology。比如,如果你把它设置成 25,那么集群里面一共会有25个java进程来执行这个topology 的所有task。如果你的这个 topology 里面所有组件加起来一共有150的并行度,那么每个进程里面会有6个线程(150/ 203_MapReduce框架原理_3.3 切片与 MapTask并行度
Hadoop 3. 切片 与 MapTask并行度 1. MapTask并行度 切片数 = MapTask 任务数(并行度) 0 . 术语 1. 数据块(Block) 2. 数据切片(Split) 1. Block是 HDFS物理上把数据文件分成一块一块 1. 数据切片只是在 逻辑上对输入flink架构,任务、子任务、算子概念
数据来源:https://blog.csdn.net/zhaocuit/article/details/106588758 flink架构Job Managers(master):作业管理器,负责任务安排、协调检查点、协调故障恢复等Task Managers(worker):任务管理器,接收master的任务调度,并在本地执行相关任务在worker节点上,会启动一个TaskManagersRunner的flink分区策略
GlobalPartitioner 数据会被分发到下游算子的第一个实例中进行处理RebalancePartitioner 数 据会 被循 环发 送到 下 游的 每一 个实 例中 进 行处 理。RescalePartitioner 这种分区器会根据上下游算子的并行度,循环的方式输出到下游算子的每个实例。BroadcastPartitioner 广(四)Spark常用数据准备,重分布,持久化算子
数据准备 union 先来说说数据准备阶段的 union 和 sample。union在我们日常的开发中,union 非常常见,它常常用于把两个类型一致、但来源不同的 RDD 进行合并,从而构成一个统一的、更大的分布式数据集。例如,在某个数据分析场景中,一份数据源来自远端数据库,而另一份数据源