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parallelism
【云星数据---Apache Flink实战系列(精品版)】:Apache Flink高级特性与高级应用007-Slot和
Parallelism
的深入分析002
三、并行度(
parallelism
)和任务链(TaskChains)1.并行度1.flink架构是分布式的,也就决定了程序(Progrram)和数据流(Dataflows)也是分别式的。
云星数据-大数据团队
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2017-11-18 17:11
bigdata
cloudcomputing
flink
【云星数据---Apache Flink实战系列(精品版)】:Apache Flink高级特性与高级应用006-Slot和
Parallelism
的深入分析001
一、flink架构1.flink是一个主从结构的分布式程序,它由client和cluster两部分组成。 2.cluster由主节点JobManager(JM)和从节点TaskManager组成(TM)。 a.JM负责协调分布式执行:调度Task、协调检查点、协调失效恢复等工作。 JM至少要有一个,也可有多个。多个JM可基于zookeeper做HA,一个active,其余standby。 b.T
云星数据-大数据团队
·
2017-11-18 17:11
bigdata
cloudcomputing
flink
辅助材料声明
Json-Streaming支持:implicitvaljsonStreamingSupport=EntityStreamingSupport.json().withParallelMarshalling(
parallelism
程序员要加班
·
2017-11-06 12:56
Spark RDD 分区数详解
基础知识spark.default.
parallelism
:(默认的并发数)=2当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置,则按照如下规则取值:1、本地模式(不会启动executor
小江_xiaojiang
·
2017-10-10 14:23
spark
Nmap扫描漏洞
1http拒绝服务nmap–max-
parallelism
800–scripthttp-slowlorisscanme.nmap.org2IIS短文件泄露nmap-p8080–scripthttp-iis-short-name-brute61.142.64.1763ftp
hackerie
·
2017-09-15 11:51
nmap
[转]Spark与Pandas中DataFrame对比(详细)
PandasSpark工作方式单机singlemachinetool,没有并行机制
parallelism
不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈分布式并行计算框架,内建并行机制
parallelism
,所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上
翔飞天宇
·
2017-08-29 15:52
spark
RDD算子
dataframe
Scala
Spark
并发与并行的区别
原文链接:https://www.bughui.com/2017/08/23/difference-between-concurrency-and-
parallelism
/很多年前,上操作系统课的时候,
Bug辉
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2017-08-24 11:00
Java垃圾回收并发和并行
英文单词并发:Concurrency并行:
Parallelism
并发一个并发程序是具备处理多个任务的能力。
liushuang6018
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2017-08-04 15:22
spark 提交参数设置
8Gnum-executors乘以executor-memory,就代表了你的Spark作业申请到的总内存量,这个量是不能超过队列的最大内存量的3.executor-cores2~44.spark.default.
parallelism
diannao720
·
2017-06-16 11:19
hadoop
spark-大表join优化方案
,并去重,减少datashuffle的规模调整并行度和shuffle参数spark-submit参数#提高shuffle阶段的任务并行度,降低单个任务的内存占用--confspark.default.
parallelism
小蜗牛也有梦想
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2017-06-09 14:03
spark
Nmap渗透测试-伺机而动
max-hostgroupnmap--min-hostgroup30192.168.1.1/24nmap--max-hostgroup10192.168.1.1/245.3调整探测报文的并行度--min-
parallelism
大方子
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2017-06-05 11:51
经验心得
漫谈并发编程:Future模型(Java、Clojure、Scala多语言角度分析)
http://dantezhao.com/2017/04/23/concurrency-and-
parallelism
-future/0x00前言其实Future模型离我们并不远,如果你接触过Spark
Albert陈凯
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2017-05-23 09:15
学习go语言引发的一系列问题。
例如:《并发不是并行》http://ifeve.com/concurrency_is_not_
parallelism
/《单元测试要做多细》http://coolshell.cn/articles/8209
逍遥神六爷
·
2017-05-10 14:25
随手笔记
java并发的基本概念和级别
关于java并发的一些概念:并发的概念:并发(Concurrency)和并行(
Parallelism
)并发偏重于多个任务交替执行,而多个任务之间有可能还是串行的。而并行是真正意义上的“同时执行”。
taoshujian
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2017-04-01 10:28
Java
java
并发
spark数据倾斜解决方案(三) 提高shuffle操作reduce并行度
数据倾斜解决方案提高shuffle操作reduce并行度当我们设置spark.default.
parallelism
,100我们假设Map端有100个task,然后reduce端有100个task然后此时发生数据倾斜了
gerry.tan
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2017-03-25 17:01
大数据
spark
Python 的异步 IO:Asyncio 简介
Asyncio并不能带来真正的并行(
parallelism
)。当然,因为GIL(全局解释器锁)的存在,Python的多线程也不
adam1q84
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2017-03-24 00:00
python
asyncio
并发计算 VS 并行计算
什么是并行并行(
parallelism
)
FiBird
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2017-01-21 00:00
并行
cuda
并发与并行(concurrency and
parallelism
)的思考理解
附上一个基本概念:并发(Concurrent)与并行(Parallel)的区别。两本书里的解释:1.《疯狂java讲义》:并发:在同一时刻只能有一条指令执行,但多个进程指令被快速轮换执行,使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果。并行:在同一时刻,有多条指令在多个处理器上同时执行。2.《深入理解计算机系统》是一个通用的概念,指一个同时具有多个活动的系统;用并发使一个系统运行得更快。并行可以在计算机系
V_code
·
2017-01-11 18:55
操作系统
并发
操作系统
并行
超线程
Spark与Pandas中DataFrame的对比
PandasSpark工作方式单机singlemachinetool,没有并行机制
parallelism
不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈分布式并行计算框架,内建并行机制
parallelism
,所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上
Verycoldddd
·
2016-12-06 19:51
大数据
Java高并发程序设计笔记1之重要概念
几个重要的概念同步(synchronous)和异步(asynchronous)同步异步相对系统调用来讲的,异步就是单起另一个线程来运行任务,不影响调用的方法继续执行并发(Concurrency)和并行(
Parallelism
坤少_jkson
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2016-11-08 11:24
Java
关于mysql备份说明
222smysqlpump-uzjy-p-h192.168.123.70--single-transaction--default-character-set=utf8--compress-output=LZ4--default-
parallelism
锐洋智能
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2016-09-25 09:00
转:spark通过合理设置spark.default.
parallelism
参数提高执行效率
转:spark通过合理设置spark.default.
parallelism
参数提高执行效率spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个
Feeling
·
2016-09-08 13:00
Lambda表达式之并行和并发
首先并行和并发是两个不同的概念:并行英文叫
Parallelism
,理想情况下,每个线程拥有自己独立的cpu核心,像平行线一样的各自执行自己的任务,多用于CPU密集型的任务;并发英文叫Concurrency
xuanzhui
·
2016-08-16 17:00
并行
并发
Lambda表达式之并行和并发
首先并行和并发是两个不同的概念:并行英文叫
Parallelism
,理想情况下,每个线程拥有自己独立的cpu核心,像平行线一样的各自执行自己的任务,多用于CPU密集型的任务;并发英文叫Concurrency
xuanzhui
·
2016-08-16 17:00
并行
并发
SQL Server 2014新特性:分区索引重建
::={ SORT_IN_TEMPDB={ON|OFF} |MAXDOP=max_degree_of_
parallelism
|DATA_COMPRESSION={NONE|ROW|PAGE|COLUMNSTORE
Fanr_Zh
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2016-08-11 09:00
Spark与Pandas中DataFrame的详细对比
PandasSpark工作方式单机singlemachinetool,没有并行机制
parallelism
不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈分布式并行计算框架,内建并行机制
parallelism
,所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上
bitcarmanlee
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2016-07-23 08:45
spark
spark通过合理设置spark.default.
parallelism
参数提高执行效率
在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.
parallelism
参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭。
奔跑-起点
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2016-07-21 17:09
spark
java并发:简单面试问题集锦
并行、并发并行性(
parallelism
)指两个或两个以上的事件在同一时刻发生,在多道程序环境下,并行性使多个程序同一时刻可在不同CPU上同时执行。
fudaxia1rrt10h
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2016-04-13 22:00
java并发
Storm记录09- Storm Topology的并发度
UnderstandingtheparallelismofaStormtopologyhttps://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-
parallelism
-of-a-Storm-topology
gl_windhome
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2016-04-08 10:54
storm
Storm Topology的并发度
UnderstandingtheparallelismofaStormtopologyhttps://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-
parallelism
-of-a-Storm-topology
xiaqian0917
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2016-04-05 13:00
storm拓扑的并行度(
parallelism
)概念
1storm并行的基本概念一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(workerprocesses),执行器(executors)和任务(tasks)在一个Storm集群中,Storm主要通过以下三个部件来运行拓扑:工作进程(workerprocesses)(进程数)执行器(executors)(线程数)任务(tasks)(实例组件数)storm集群中的一个机器可以运行一个或者多个worker,对
泡海椒
·
2016-04-03 18:00
一行 Python 实现并行化 -- 日常多线程操作的新思路
Parallelisminoneline 这篇在HackerNews和reddit上都评论过百的文章,顺手译出,enjoy:-)http://www.zhangzhibo.net/2014/02/01/
parallelism
-in-one-line
MarkCo
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2016-03-31 23:00
Spark性能优化的10大问题及其解决方案
Spark性能优化的10大问题及其解决方案问题1:reducetask数目不合适解决方式:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.
parallelism
。
笔尖的痕
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2016-03-14 15:42
spark
理解 Storm 拓扑的并行度(
parallelism
)概念
组成:一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(workerprocesses),执行器(executors)和任务(tasks)!在一个Storm集群中,Storm主要通过以下三个部件来运行拓扑:工作进程(workerprocesses)执行器(executors)任务(tasks).`下面是他们之间相互关系的简单图示。在Worker中运行的是拓扑的一个子集。一个worker进程是从属于某一个特
唐僧吃肉
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2016-03-08 17:00
java高并发程序设计
并发(concurrency)和并行(
parallelism
)链接
u011001084
·
2016-02-27 13:00
java
多线程
并发
异步
设计
java高并发程序设计
并发(concurrency)和并行(
parallelism
)链接
u011001084
·
2016-02-27 11:00
java
多线程
并发
异步
设计
java高并发程序设计
并发(concurrency)和并行(
parallelism
)链接
u011001084
·
2016-02-27 11:00
java
多线程
并发
异步
设计
storm拓扑的并行度(
parallelism
)概念
1storm并行的基本概念一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(workerprocesses),执行器(executors)和任务(tasks)在一个Storm集群中,Storm主要通过以下三个部件来运行拓扑:工作进程(workerprocesses)(进程数)执行器(executors)(线程数)任务(tasks)(实例组件数)storm集群中的一个机器可以运行一个或者多个worker,对
张欢19933
·
2016-02-02 18:00
storm
GO并发
PPThttp://www.vaikan.com/docs/Concurrency-is-not-
Parallelism
/#slide-28http://my.oschina.net/nyankosama
gao1383979
·
2016-01-18 14:17
并发
go语言
How-to: Tune Your Apache Spark Jobs (Part 2)
Intheconclusiontothisseries,learnhowresourcetuning,
parallelism
,anddatarepresentationaffectSparkjobperformance.Inthispost
Si2
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2016-01-17 15:00
Perl 6 简单的并行
Perl6简单的并行以下内容摘取于:PerlIntroduction第14节http://perl6intro.com/#_
parallelism
_concurrency_and_asynchrony数据的并行计算什么是数据的并行呢
gaorongchao1990626
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2016-01-06 23:00
perl6-并行
storm简述最为清楚的文章
http://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-
parallelism
-of-a-Storm-topology.htmlConfigconf
lingzhiwangcn
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2015-12-25 10:00
storm
Spark性能优化的10大问题及其解决方案
Spark性能优化的10大问题及其解决方案问题1:reducetask数目不合适解决方式:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.
parallelism
。
江中炼
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2015-12-15 19:00
OpenMP的学习初步
.算法结构设计空间 设计出的算法具有:效率,简单,可移植,可测量 C.支持结构 a) 程序结构 SPMD – Same Program Multiple Data loop
parallelism
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2015-11-13 14:49
open
spark通过合理设置spark.default.
parallelism
参数提高执行效率
在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.
parallelism
参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭。
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2015-11-13 11:08
spark
Task Cancellation: Parallel Programming
Last two articles are on Data
Parallelism
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2015-11-13 08:48
programming
8.1.C++ AMP简介
全程是: Accelerator Massive
Parallelism
下面是一个Vector C++ AMP的代码,通过这段代码来解释C++ AMP的语法: #include
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2015-11-11 18:30
C++
Storm处理流程, 基本参数配置
配置选项名称 配置选项作用 topology.max.task.
parallelism
每个Topology运行时最大的executor数目 topology.workers
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2015-11-11 13:58
storm
笔记:并发与并行
并行
parallelism
:多个活动同时执行。 并行的3个层次: 1、线程级并行 单处理器系统线程只能通过交替执行模拟并行,并发。 此外还有超线程,是允许一个cpu执行多个控制流的技术。
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2015-11-11 10:35
并发
简单对比Spark和Storm
基于数据并行,https://en.wikipedia.org/wiki/Data_
parallelism
。
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2015-11-11 07:43
spark
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