并行度

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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(Reser

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

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[S

ReduceTask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join

spark-数据倾斜

Flink 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dat

Flink 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

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 fi

Flink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/ 2

03_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