推测执行

9.8推测执行在分布式集群环境中，因程序Bug（包括Hadoop本身的bug）、负载不均衡或资源分布不均等原因，可能导致同一作业的多个任务运行速度不同步。为避免这种情况，Hadoop引入了推测执行（Speculative Execution）机制，通过启动备份任务处理拖后腿的任务，最终选用最先成功完成的任务结果。配置方法：在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行相应参数设置。

根据图示，我们推断曲线的特征如下：现在利用最小二乘法确定最佳参数：b1, b2, b3。初始参数值为b0=[43, 0.6, 0.1]。定义函数为fun=inline('b(1)(1-b(2)exp(-b(3)*k))','b','k')。使用nlinfit函数进行拟合，得到最佳参数b=[42.6643, 0.5483, 0.0099]，误差平方和R=sum(r.^2)。因此，拟合曲线如图6.3所示。

在 Hive 中，一条 SQL 语句可能包含多个 Job，默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系，可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下，可以并发执行的 Job 数量为 8。

Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。

在SQL环境中执行指定语句。

执行策略：1. 表扫描后再过滤（R为聚簇），代价为B(R)，200次磁盘I/O。2. 使用x索引和索引扫描找出x=1的元组，再过滤这些元组检测y=2且z

Oracle 执行计划是一个文档，其中包含有关 Oracle 如何执行查询的详细信息。

随着数据库技术的不断发展，SQL语句的执行顺序及其优化策略也日益重要。将详细探讨SQL语句的执行顺序、优化技巧以及实用的SQL使用建议。

纠正错误的执行计划 在Oracle数据库的性能优化过程中，执行计划是决定查询效率的核心因素之一。当出现性能问题时，通常需要识别并纠正错误的执行计划。一种有效的策略是使用hints，即查询优化提示，来强制优化器选择某种执行计划。 Oracle执行计划优化方法 执行计划分析：通过EXPLAIN PLAN命令或AUTOTRACE工具查看当前查询的执行计划，识别可能的低效步骤。 应用Hint：使用hints来指导优化器选择特定的执行路径，如使用/*+ INDEX(table_name index_name) */来强制使用索引。 避免全表扫描：除非必要，否则应避免全表扫描，使用合适的索引提升查询性能。 使用并行查询：当查询处理量大时，适当使用并行查询来提高执行效率。 常见的执行计划优化Hint INDEX：指定使用特定索引。 FULL：强制执行全表扫描。 MERGE：优化连接操作，使用合并连接算法。 通过合理使用hints，可以有效地修正错误的执行计划，提升Oracle数据库的查询性能。

执行计划中的步骤不是按照编号顺序执行的，Oracle首先执行树形图中作为叶子的步骤（如3、5、6）。然后逐层执行父步骤。具体顺序为：1. 执行步骤3，逐行将结果返回给步骤2。2. 对步骤3的每一行，执行步骤5，将ROWID返回给步骤4。3. 执行步骤4，将结果返回给步骤2。4. 执行步骤2，将步骤3和步骤4的一行合并，返回给步骤1。5. 执行步骤6，如果有结果，返回给步骤1。6. 执行步骤1，如果有步骤6返回的行，将步骤2的行返回给用户。