超详细的EXPDP.IMPDP规范及常用技巧总结 https://www.toutiao.com/i6727232212850180619/ 原创 波波说运维 2019-08-24 00:06:00 概述 Oracle备份方式主要分为数据泵导出备份.热备份与冷备份三种,数据泵导出/导入属于逻辑备份,热备份与冷备份都属于物理备份.oracle10g开始推出了数据泵(expdp /impdp),可以使用并行参数选项,因此,相对于传统的exp命令来说,执行效率更高. 今天主要分享下EXPDP.IMPD

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 */

什么是并行度: 并行度的优点就是能够最大限度的利用机器的多个cpu资源,是多个cpu同时工作,从而达到提高数据库工作效率的目的.在系统空闲时间,使用并行是个不错的选择,但是好东西总是相对而言,没有绝对的好坏,不当的使用,同样会引起数据库的新的问题产生. 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 alter table table_name parallel(degree 4); ---4是修

expdp导出工具可以实现在导出任务执行过程中修改并行度.终止.监控任务功能. 做实验验证一下: [oracle@test dpdump]$ expdp system/password directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=alphaFull full=y job_name=alphaFull Export: Release - Production on Fri Dec :: Copyright (c) , , Oracle and/or its affiliate

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.

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

一.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

转自:https://www.jianshu.com/p/3598f23031e6 简介 Flink运行时主要角色有两个:JobManager和TaskManager,无论是standalone集群,flink on yarn都是要启动这两个角色.JobManager主要是负责接受客户端的job,调度job,协调checkpoint等.TaskManager执行具体的Task.TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了slot的概念,这个slot对资源的隔离仅仅是对内

修改并行度: 修改了这个“最大并行度”,如果再没出现 cxpacket应该没问题了 参考资料:http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee22daf8799eadeeca2.html

二.        概念理解 在线重定义用于对表的逻辑或者物理结构的修改,而且在修改时不影响表的可用性与传统方式相比.当一个表被重定义时,会被锁定为exclusive mode很短一段时间,这段时间的长短取决于表的依赖关系,和复杂度,而且这些对用户来说都是透明的. 注:如果对重定义期间表是否可用没有要求的话,可以使用更简单的方式.使用ALTER TABLE MOVE这个命令. 在线重定义时基于物化视图的,在同步数据时就是应用物化视图日志刷新物化视图,使得临时表中的数据和原表中的数据保持一致. 三

转载:http://www.cnblogs.com/fygh/archive/2012/01/17/2324926.html 查看语句运行时间异常的原因(SQLServer)   经常有开发同事反映如下情况:我有一条语句或者一个JOB昨天跑半个小时就完成了,今天怎么跑了两个小时还没有完成? 是不是数据库出现问题了? 数据库语句运行时间异常,其实是一个比较复杂的情况,因为数据是不断变动的,今天好好的一条语句,有可能明天运行就 不在预计的时间内了,这个场景是没办法完全重溯的,即便有当时的备份数据,但

Parallel.Invoke 并行执行多个方法,只有在所有方法都执行后才会返回 static void Main(string[] args){    Parallel.Invoke(    () => ConvertEllipses(),    () => ConvertRectangles(),    () => ConvertLines(),    () => ConvertText());    System.Console.ReadLine();} static voi

目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Python 配置文件 启动与测试 应用部署 参数配置 Storm命令 原理 Storm架构 Storm组件 Stream Grouping 守护进程容错性(Daemon Fault Tolerance) 数据可靠性(Guaranteeing Message Processing) 消息传输机制 API WordCount示例 应用部署方式 组件接口 组件实现类 数据连接方式 常用Topology模式 日志(集群模式) 并行度设置 tick定时机制 序列化 与

功能分类 功能描述 一级 二级 关系 调度控制 作业依赖关系调度 作业依赖关系调度是调度最基本的功能,指作业间具有顺序的运行,比如:a.b.c三个作业,只有当a完成后才运行b,b完成才能运行c 作业并行调度 与依赖关系对应,同样是调度的基本功能,指作业间运行不存在关系,可同时运行. 作业间互斥调度 互斥调度,指作业间不能同时运行,具有相互排斥性.比如 AB两个作业,当A运行时, B就不能运行:当B作业运行A就不能同时运行. 容错策略 错误自动重做 在一个作业流中,可以对相应作业设置重做次数.在自

一.前述 Drpc(分布式远程过程调用)是一种同步服务实现的机制,在Storm中客户端提交数据请求之后,立刻取得计算结果并返回给客户端.同时充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算. 二.具体原理 DRPC 是通过一个 DRPC 服务端(DRPC server)来实现分布式 RPC 功能的.DRPC Server 负责接收 RPC 请求,并将该请求发送到 Storm中运行的 Topology,等待接收 Topology 发送的处理结果,并将该结果返回给发送请求的客户端.(其实,从客户

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.

本文借鉴官文,添加了一些解释和看法,其中有些理解,写的比较粗糙,有问题的地方希望大家指出.写这篇文章,是想把一些官文和资料中基础.重点拿出来,能总结出便于大家理解的话语.与大多数“wordcount”代码不同的是,并不会有如何运行第一storm代码等内容,只有在运行完代码后,发现需要明白:“知其然,并知其所以然”.   Storm是什么?为什么要用Storm?为什么不用Spark?   第一个问题,以下概念足以解释: Storm是基于数据流的实时处理系统,提供了大吞吐量的实时计算能力.通过数据入

问题引入: 线上最近的数据量越来越大,出现了数据处理延迟的现象,观察storm ui的各项数据,发现有大量的spout失败的情况,如下: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 然后根据storm并发度的一些理论,进行

Oracle 12C In-Memory特性研究一.Oracle In-Memory1.1 In-Memory 开启方法1.2 开启与关闭IM column store1.3 inmemory优先级调整1.4 加载对象到IM二.In-Memory测试2.1 全字段查询2.2 索引字段比较测试2.3 批量update测试2.4 大批量insert测试2.5 大量delete测试2.6 压缩方式测试2.7 查询大量列性能测试三.评估对象在IMO大小四.参考文献一.Oracle In-Memory行格

SparkStreaming SparkStreaming是一种微批处理,准实时的流式框架.数据来源包括:Kafka, Flume,TCP sockets,Twitter,ZeroMQ等 SparkStreaming与storm的区别: SparkStreaming微批处理数据,storm按条处理数据 SparkStreaming支持稍复杂的逻辑 SparkStreaming与storm都支持资源动态调整和事务机制 SparkStreaming的处理架构:采用recevier task持续拉取数

Alink漫谈(五) : 迭代计算和Superstep 目录 Alink漫谈(五) : 迭代计算和Superstep 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 背景概念 2.1 四层执行图 2.2 Task和SubTask 2.3 如何划分 Task 的依据 2.4 JobGraph 2.5 BSP模型和Superstep BSP模型 BSP模型的实现 Flink-Gelly 0x03 Flink的迭代算法(superstep-based) 3.1 Bulk Iterate 3.2 迭代机制 0