原文:SPARK调优之并行度设置

操作场景 并行度控制任务的数量,影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优 查看CPU使用情况和内存占用情况,当任务和数据不是平均分布在各节点,而是集中在个别节点时,可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的 倍 操作步骤 并行度可以通过如下三 ...

2019-08-11 14:51 0 1099 推荐指数:

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flink之压测任务的合理并行度

压测合理并行度的方法: ①获得高峰期的qps,如每秒5w条 ②消费该高峰期的数据,达到反压状态后查看每秒处理的数据量y,就是单并行度的处理上限 ③x除以y,增加一点富余: 乘以1.2,就是合理的并行度。 在flink中,设置并行度的地方有: ①配置文件 ②提交任务时的参数 ...

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Spark使用jdbc时的并行度

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关于表和索引的并行度设置

表和索引的degree一定要设置为1 select table_name,index_name, degree from dba_tables where OWNER='xxx' and DEGREE>1 ; select table_name,index_name ...

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Flink并行度

并行执行 本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务(转换/操作符、数据源和sinks)组成。任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。 如果要使用保存点,还应该考虑设置最大并行性(或最大并行 ...

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重要 | Spark分区并行度决定机制

为什么,就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。 ...

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