hive.exec.parallel

Oracle 的并行，是你写大 SQL、跑大数据时的好帮手。一个语句能分多个线程一起跑，效率蹭蹭涨，尤其在数据量大的场景里，表现亮眼。你只要合理设置一下并行度、做好分区，性能提升立马看得见。 并行 SQL挺适合复杂查询或者大批量的INSERT/UPDATE/DELETE，尤其是那种动辄上千万行的表，串行操作简直慢到哭，用并行立马不一样了。响应快、结果准，老板都笑了。 在 RAC 环境下，Oracle 还能把并行查询自动分配到不同实例上跑，用满每个节点的 CPU，性能直接翻倍。你甚至不用改多配置，只要 DOP（Degree of Parallelism）设置得合理，效果就还不错。 另外像并行 D

数据库实验答案

Azkaban 的执行服务器对于大数据工作流的调度和管理挺关键。它的azkaban-exec-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz压缩包包含了 Azkaban 的执行组件，部署后可以具体任务。它与Scheduler Server协作，调度服务器负责计划，执行服务器负责任务执行，支持分布式任务，且有强大的并发能力。安装过程中你需要解压、配置环境、初始化数据库等操作，配置文件如azkaban.properties决定了服务器的行为。日志管理和邮件通知功能也挺实用，任务出错时能帮你及时发现并修复。插件扩展功能也蛮灵活，可以根据需要添加新的任务类型。部署过程中，确保系统环境满足 J

并行编程的实战派资源《Parallel Programming in C with MPI and OpenMP》，是我最近翻出来重新读的一本老资料，讲得还挺系统的，适合想用 C 搞并行的朋友。从讲到，再到和，这几个名词一听挺吓人，其实里面的原理也不复杂，就是帮你搞清楚用多个器到底值不值。MPI那部分更偏底层，像点对点通信、广播、同步这些基础操作都讲得比较细，适合喜欢掌控感的同学；而OpenMP就更“亲民”一点，直接在#pragma omp parallel下一行加逻辑，线程就跑起来了，响应也快，代码也简单。里面的 C 语言例子不少，而且还讲了并行性能这一块。你如果是那种看完代码立马想测试效果

该存储库提供了用于在R中计算聚类之间的调整后的互信息（AMI）、归一化的互信息（NMI）和调整后的兰德指数（ARI）的代码。NMI和ARI是广泛应用且成熟的分区一致性度量标准，而AMI提供了一种归一化互信息度量，通过计算观察到的群集大小分布的预期互信息（EMI）来校正随机预期的分区重叠基线值。这种度量标准有助于更精确地评估聚类效果，特别是在具有不均匀分布或不同规模的聚类中。 该存储库的代码可高效并行计算这些指标，特别适用于生物学应用，例如在将微生物宏基因组序列数据聚类成OTU时评估分区一致性。提供的数据集包含大约1M序列，通过完整链接或平均链接聚类方法，将其聚集成OTU。两个分区结果以每行一行

MATLAB development - Mandelbrot set with Parallel Computing Toolbox. This example demonstrates how to fully leverage the Mandelbrot set using parallel computing techniques in MATLAB to improve performance for large-scale computations. Parallel processing allows the algorithm to run faster by utilizi

Oracle RAC 的备份恢复操作，说复杂也复杂，说简单也不难，关键是你得找对工具、走对流程。Backup Exec这个老牌备份软件，在Oracle RAC这类集群环境时，还挺靠谱的。文档里讲得比较细，从 RAC 环境怎么搭，到备份前怎么配置 BEAGENT 代理，再到恢复操作怎么做，都有详细步骤。 多节点共享同一个数据库实例，这是RAC的底层逻辑，所以备份时随便选一个节点都行，只要每个节点上装好BEAGENT、发布到服务端，基本就能跑起来。整个流程对新手稍微复杂点，但文档讲得蛮细，跟着操作问题不大。 恢复这块分两种情况：一种是恢复到最新状态，数据误删或坏了能原地救回来；另一种是更极端的灾难

并行计算 (中科大讲义) 提供了一系列关于 并行计算 的关键概念、模型与实现策略。本讲义从并行计算的基本原理开始，深入探讨了如何利用 多核处理器 实现高效计算。包括数据并行、任务并行等模型，并展示了 并行算法 的设计原则与优化方法。此外，讲义中还详细阐述了常用的并行计算工具、编程模型（如 MPI、OpenMP）以及 性能评估 的方法，为学习者提供了全面的并行计算知识框架。

在Amazon Web Services（Linux VM）上使用MATLAB Parallel Server前，请确保满足以下条件： MATLAB Parallel Server许可证。有关云端许可证配置的信息，请参见相关文档。 使用网络许可证管理器为您的集群提供足够的MATLAB Parallel Server许可证。 确保您拥有桌面上的MATLAB和Parallel Computing Toolbox，并与所选MATLAB版本相匹配。 拥有具有所需权限的AWS账户，详细信息请查看相关服务文档。 在您所选区域内的AWS账户中配置SSH密钥对。如果还没有密钥对，请按照指示创建一个。 注意

SQL Server提供了两种执行动态SQL语句的命令，分别是EXEC和SP_EXECUTESQL。我们先建立一个表，并添加一些数据进行演示：CREATE TABLE t_student(Id INT NOT NULL, Name NVARCHAR(10) NULL, Age TINYINT NULL, School NVARCHAR(20) NULL, Class NVARCHAR(10) NULL, Score FLOAT NULL, CONSTRAINT [PK_Student_Id] PRIMARY KEY CLUSTERED(Id)); INSERT INTO t_student V