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干货丨时序数据库分区教程(二)

1.分区原则 分区的总原则是让数据管理更加高效,提高查询和计算的性能,达到低延时和高吞吐量。 1.1 选择合适的分区字段 DolphinDB分区字段的数据类型可以是整型、日期类型和SYMBOL类型。注意,STRING、FLOAT和DOUBLE数据类型不可以作为分区字段。 虽然DolphinDB支持TIME、SECOND、DATETIME类型字段的分区,但是在实际使用中要谨慎使用,避免采用值分区,以免分区粒度过细,将大量时间耗费在创建或查询几百上千万个只包含几条记录的文件目录。 分区字段应当是在业务中相当重要的。例如在证券交易领域,许多任务都与股票交易日期或股票代码相关,因此使用这两个字段来分区比较合理。 1.2 分区粒度不要过大 DolphinDB单个分区支持最大记录条数是20亿条。但合理的记录条数应该远远小于这个数。一个分区内的多个列以文件形式独立存储在磁盘上,通常数据是经过压缩的。使用的时候,系统从磁盘读取所需要的列,解压后加载到内存。如果分区粒度过大,可能会造成多个工作线程并行时内存不足,或者导致系统频繁地在磁盘和工作内存之间切换,影响性能。一个经验公式是,数据节点的可用内存是...

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1.常规调优 1.1 最优资源配置 Spark 性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit --class com.atguigu.spark.Analysis --num-executors 80 --driver-memory 6g --executor-memory 6g --executor-cores 3 /usr/opt/modules/spark/jar/spark.jar \ *名称* *说明* *–num-executors* 配置Executor的数量 *–driver-memory* 配置Driver内存(影响不大) *–executor-memory* 配置每个Executor的内存大小 *–executor-cores* 配置每个Executor的CPU core数量 调...

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