这篇文章详细介绍了如何对MySQL数据库进行全面性能调优,包括各种优化策略和技巧。欢迎大家下载获取更多信息!
101个MySQL数据库的性能调优和优化策略
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概述
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重要调优建议
1. 将Mapping分解- 原理与实践:通过减少每个Mapping中的目标表数量,可以显著提高Informatica作业的执行速度。每个Mapping对应一个Session,而每个Session都会建立自己的数据库连接。为每个目标表建立独立的数据库连接有助于DBMS并行处理插入、更新和删除操作。- 实践技巧:如果条件允许,可以将不同的Session放置在标记为“并发”的Batch组中,以实现Mapping和Session的并行执行。并行处理的好处在于,它可以显著缩短处理时间。
2. 使用Maplet处理复杂业务逻辑- 优势:Maplet是一种封装复杂逻辑的方式,合理使用Maplet不仅能提高Mapping的可管理性,还能在某些情况下提升性能。- 实践:尽量保持Mapping的简洁性,将复杂的业务逻辑拆分为Maplet,从而加快数据加载速度。
3. 保证Mapping尽可能简单- 策略:遵循简单的原则是提高性能的关键。数据从源到目标的处理步骤越少,数据加载速度就越快。
4. 重视Reader、Transformer和Writer进程的影响- 分析:了解Informatica生成的性能统计信息至关重要。识别和优化Reader、Transformer和Writer这些关键组件是提高整体性能的关键。
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第08讲-Spark性能优化与资源调优策略
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1. num-executors
此参数设定Spark作业所需Executor数量,默认值可能难以充分利用资源,导致运行缓慢。建议设定在50至100之间,视数据规模和计算需求而定,避免过多或过少导致资源分配不平衡。
2. executor-memory
每个Executor的内存大小直接影响作业性能和避免OOM异常。通常建议为4GB至8GB,但需视队列内存限制及负载情况调整。总内存申请量不应超过队列总内存的1/3至1/2,以便保障其他作业正常运行。
3. executor-cores
此参数定义了Executor的CPU核心数,影响并发task能力。推荐设置为2至4个核心,视队列CPU核心限制及资源共享需求调整,避免资源独占。
4. driver-memory
设置Driver内存大小,Driver负责任务调度和结果收集。通常1GB内存已足够,但若需要将大量数据拉到Driver端,需确保内存足够,避免内存溢出。
5. spark.default.parallelism
设定每个stage的默认task数量,直接影响并行度。建议task数量在500至1000之间,以充分利用并行计算能力,同时避免task碎片化,影响效率。
其他参数还包括**spark.shuffle.memoryFraction**(用于shuffle操作的内存比例)。
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