本篇文章首先通过大家熟知的一个参数spark.default.parallelism为引，聊一聊Spark并行度都由哪些因素决定？...W1.jpg 上图是spark官网关于spark.default.parallelism参数说明： 对于reduceByKey和join这些分布式shuffle算子操作，取决于它的父RDD中分区数的最大值...如果集群管理器是Mesos，则为8 其他的：对比所有executor上总核数与2比较，哪个大是哪个 当然上面这些都是默认值，如果我们自己设置了分区数，情况就会有所变化，直接看源码【查看org.apache.spark.Partitioner...笔者再次建议，学习Spark一定要多看Spark官网http://spark.apache.org/，并且多看源码
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...理论上，我们写spark core都不会用到多线程，那个代码的执行确实是一条线下去，当遇到action算子时会被阻塞，开始解析并执行这个spark任务，当任务执行完才会继续往下走。...那么如何并行呢？其实我们可以通过简单的多线程实现，只要我们的driver能读到多个action，那么他会把任务都提交上去，也就实现了我们job并行。...这个其实很好理解，完全符合我们一般写代码的逻辑，但是如果把这个扩展到spark streaming，可能就不是那么好使了，为什么呢？...我们知道流处理是不间断的，会一遍又一遍重复去执行你的任务，这个时候如果你说是一条线程从头到尾，那就玩不下去了，那么这个时候spark是怎么处理的呢？
本篇文章首先通过大家熟知的一个参数spark.default.parallelism为引，聊一聊Spark并行度都由哪些因素决定？ ?...上图是spark官网关于spark.default.parallelism参数说明： 对于reduceByKey和join这些分布式shuffle算子操作，取决于它的父RDD中分区数的最大值 对于没有父...如果集群管理器是Mesos，则为8 其他的：对比所有executor上总核数与2比较，哪个大是哪个 当然上面这些都是默认值，如果我们自己设置了分区数，情况就会有所变化，直接看源码【查看org.apache.spark.Partitioner...笔者再次建议，学习Spark一定要多看Spark官网http://spark.apache.org/，并且多看源码
先来说说数据抽取的部分。 一下是我今天完成的部分脚本，目录结构如下。...当然，生成的dump的个数也和一个数据库参数密切相关，像我目前的库，最大的并行只有30. 意味着如果我要把一个表切分成50个dump，根据配置，只能最多切分为30个。
其实笔者之前的文章已有相关介绍，想知道为什么，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。...其实之前的文章《Spark的分区》、《通过spark.default.parallelism谈Spark并行度》已有所介绍，笔者今天再做一次详细的补充，建议大家在对Spark有一定了解的基础上，三篇文章结合一起看...大家都知道Spark job中最小执行单位为task，合理设置Spark job每个stage的task数是决定性能好坏的重要因素之一，但是Spark自己确定最佳并行度的能力有限，这就要求我们在了解其中内在机制的前提下...此时repartition的优势即不改变原来stage的并行度就体现出来了，在大数据量下，更为明显。...在Spark SQL中，任务并行度参数则要参考spark.sql.shuffle.partitions，笔者这里先放一张图，详细的后面讲到Spark SQL时再细说： ?
使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法更简洁等一系列优点...import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient import org.apache.spark.rdd.RDD import...org.apache.spark....String, @(Field@field)("dtime") dtime:String ) /*** * Spark...，而由提交任务时，通过--master来指定运行模式，另外，依赖的相关jar包，也需要通过--jars参数来提交到集群里面，否则的话，运行时会报异常，最后看下本例子里面的solr是单机模式的，所以使用spark
DDL 进一步完善，到现在的 8.0 版本，则对 DDL 的实现重新进行了设计，比如 DDL 操作支持原子特性，在 MySQL 8.0.27 引入并行 DDL 。...本篇就来探究一下 MySQL 8.0.27 的并行 DDL 对于 DDL 操作速度的提升。...MySQL 8.0.14 引入了 innodb_parallel_read_threads 变量来控制扫描聚簇索引的并行线程。...MySQL 8.0.27 引入了 innodb_ddl_threads 变量来控制用于创建二级索引时的并行线程数量，此参数一般和一并引入的 innodb_ddl_buffer_size 一起使用，innodb_ddl_buffer_size...; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) -- 设置并行索引扫描线程为1 mysql> set innodb_parallel_read_threads = 1;
01 并行复制的概念 在MySQL的主从复制架构中，主库上经常会并发的执行很多SQL，只要这些SQL没有产生锁等待，那么同一时间并发好几个SQL线程是没有问题的。...MySQL为了解决这个问题，将sql_thread演化了多个worker的形式，在slave端并行应用relay log中的事务，从而提高relay log的应用速度，减少复制延迟。...在MySQL5.6版本，MySQL支持的粒度是按照数据库进行并行执行relay log，这种方式能够解决一部分问题，因为不同数据库上的SQL，肯定不会修改表中的同一行内容。这样也就不会产生锁争用。...MySQL5.7的并行复制时将所有在主库上处于redo log prepare阶段的事务，和该阶段之后的事务，也就是处于redo log commit阶段的事务，在从库并行执行，从而减少worker线程不必要的等待...在MySQL 5.7的并行复制策略里，它们可以用来制造更多的“同时处于prepare阶段的事务”。这样就增加了备库复制的并行度。 它们既可以“故意”让主库提交得慢些，又可以让备库执行得快些。
方法一： from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName(...
关于使用脚本来抽取实例信息，来来回回更新了几版，之前的链接如下： 通过shell脚本检测MySQL服务信息 使用shell脚本得到MySQL实例列表 新版本的信息更完整，更全面了，值得吐槽的就是，写shell...5720 /data/mysql_5720/tmp/mysql.sock 1 268435456 OFF /data/mysql_5720/data/ utf8 2025720 5.7.16-10-log...7 READ-COMMITTED 16080 1024 5.1 5721 /data/mysql_5721/tmp/mysql.sock 1 268435456 OFF /data/mysql_5721.../data/mysql_5723/tmp/mysql.sock 1 268435456 OFF /data/mysql_5723/data/ utf8 2025723 5.7.16-10-log 7...READ-COMMITTED 16080 1024 3.9 5724 /data/mysql_5724/tmp/mysql.sock 1 268435456 OFF /data/mysql_5724/data
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。...于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍ ?...Streaming对接kafka 使用Spark Streaming对接kafka之后进行计算 在mysql中创建一个数据库rng_comment 在数据库rng_comment创建vip_rank...mysql数据库中的like_status表中 ---- object test03_calculate { /* 将数据从kafka集群中读取,并将数据做进一步的处理过后,写入到mysql...("jdbc:mysql://localhost:3306/rng_comment?
MySQL5.7并行复制初理解 我们知道MySQL5.7并行复制引入了两个值last_committed和sequence_number。...但是，实际上，Trx4是可以和Trx5、Trx6并行执行，Trx6可以和Trx7并行执行。 如果能实现这个，那么并行复制的效果会更好。...但是经过测试，这个参数在MySQL5.7.18中设置之后，也无法保证slave上事务提交的顺序与relay log一致。...在MySQL5.7.19设置后，slave上事务的提交顺序与relay log中一致。...参 考 https://dev.mysql.com/worklog/task/?id=7165 https://dev.mysql.com/worklog/task/?
前言： 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。...这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。...还可以在spark安装目录下: spark/conf/spark-defaults.conf配置文件中配置（这里的优先级高于任务提交设置参数的优先级）： spark.cores.max spark.executor.cores...spark.executor.memory spark.driver.cores spark.driver.memory 3.并行度调节： （1）sc.textFile(xx,minnumpartition...参数说明：调节聚合后的RDD的并行度 （7）spark.default.parallelism 参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。
这里为了区分，Streaming 里的Job 我们叫 Job,Spark Core中Action产生的job我们叫 Spark core Job。 通常而言，同一Stage里的Task一般都是并行的。...同一Spark Core Job里的Stage可以并行，但是一般如果有依赖则是串行,可以参考我这篇文章Spark 多个Stage执行是串行执行的么？。...Streaming Job的并行度复杂些，由两个配置决定： spark.scheduler.mode(FIFO/FAIR) spark.streaming.concurrentJobs 我们知道一个Batch...这里说的池子，他的大小就是由spark.streaming.concurrentJobs 控制的。 concurrentJobs 其实决定了向Spark Core提交Job的并行度。...值得一提的是，Streaming job里的Action 产生的Spark core job默认是串行的，除非你手动通过线程并行提交。
mysql并行复制总结 实战篇 Mysql5.6 并行复制 一般Mysql主从复制有三个线程参与，都是单线程：Binlog Dump(主) -> IO Thread (从) -> SQL Thread(...MySQL主从复制延迟的解决办法：MySQL从5.6开始有了SQL Thread多个的概念，可以并发还原数据，即并行复制技术。...并行复制的机制，是MySQL的一个非常重要的特性，可以很好的解决MySQL主从延迟问题！...MySQL 5.6版本支持所谓的并行复制，但是其并行只是基于schema的，也就是基于库的 如果用户的MySQL数据库实例中存在多个schema，对于从机复制的速度的确可以有比较大的帮助。...，并行SQL线程并发工作，备库无延迟（关闭并行复制延迟高） 理论篇 请参考这里 MySQL 5.7并行复制引入了两个值last_committed和sequence_number。
导入依赖 org.apache.spark spark-sql...具体原因未知：信息如下 javax.servlet.FilterRegistration"'s signer information does not match signer information 将 spark...执行Jar 使用IDEA可以直接在控制台查看查询的数据，我们也可以将Java打包成Jar，通过spark-submit执行 这里要带上驱动路径，不然会报错找不到MySQL的驱动 ..../spark-submit --class 'package.SparkMySQL' --jar /mysql-connection.jar /SparkMySQL.jar 2>&1 写入MySQL 和读取数据库有很大的不同...public class SparkMySQL { static String url = "jdbc:mysql://IP/DB?
这是学习笔记的第 1815篇文章 在最近抽取了数据库层级的信息之后，我们可以基于已有的数据做一些分析，比如那些业务属于僵尸业务，可以通过分析binlog的偏移量来得到一个初版的信息，如果在一个周期之后偏移量未发生任何变化...ps -ef|grep mysql |grep -w mysqld|grep -v grep |grep -v infobright|awk -F'--' '{for (i=2;i/dev.../null ` datadir=` /usr/local/mysql/bin/mysql -udba_admin -p$dec_passwd -h127.0.0.1 -P${port} -N -e.../bin/mysql -udba_admin -p$dec_passwd -h127.0.0.1 -P${port} -N -e "select table_schema,table_name,engine
一、产品简介 ODS数据抽取平台是数据仓库对数据进行精细加工的中间环节，将加工后的数据存储到ODS数据模型中，以便总账，报表，数据仓库使用。...如果脚本在中间处理环节出问题的话，生成了中间文件的话，可以通过抽取文件管理对生成的文件进行查看以及下载，而不需要通过终端或者其他的方式登录机器去查看文件。...通过和外系统集成，可以实现定时调度ODS平台的功能，这样就不需要人工去触发ODS了，在夜间也可以进行数据抽取的功能。...C、任务状态查询 每次数据抽取任务从触发开始到结束，数据抽取平台会根据运行的任务编号，记录抽数任务的运行状态的详细信息，通过任务状态查询平台，可以查询每次任务运行的历史记录和每次抽数任务脚本的详细信息，...E、抽数日志查看 抽数日志查看功能供用户查看抽取日志使用。用户可在该界面选择查看某天的日志详细信息并可下载所需日子。
POSTGRESQL 在 DDL DML DQL 都可以并行，之前MYSQL 在并行方面一直是软肋，MYSQL 8 已经提供了DQL的并行， DDL 的并行也支持了，从MYSQL5.X 升级到8 是必然了...注意版本必须是8.027 ，对写这篇文字的MYSQL 最新的可以工作的版本。...首先我们先要弄清楚到底那些操作会使用DDL 并行的操作， 1 索引操作 2 主键操作 3 column 字段的操作 4 分区表，表空间，表的维护操作 针对索引的操作本身只有全文索引和空间索引是不能使用并行的能力...另外 MYSQL 8.027 引入了 innodb_ddl_threads 参数这个参数主要针对索引建立时的排序和建立阶段，同时也会应用到rebuild secondrary indexes 的操作中，...默认值 4 ， 可以设置的值从1 -64 ，对于MYSQL 使用多核心CPU越来越有意义。
那么问题来了，人类的听觉系统是怎么抽取时间上长短不一的声音信息，然后让我们产生一种连贯的听觉体验？...经典的看法或者直观的想法是我们的大脑连续加工流进我们耳朵的声音流，一步步把信息收集起来，再看看里面有什么，加工抽取对我们有用的信息，比如音节、辅音、或者小调。...在这篇文章里，我们就用实验验证下听觉系统在用哪种方面加工声音：是经典的一点点连续加工，还是两个窗口一大一小并行加工？...如果是并行的不太直观的加工方式的话，那听觉系统就不会跟着所有节奏变化，只会加工和其两个窗口长度相符的声音节奏。...大脑在有针对地有效地同时抽取声音信息，在两个时间尺度上：一个几百毫秒长的时间尺度，一个几十毫秒长的时间尺度。
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