spark并发读取Oracle数据，spark 并发

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如何处理大量数据并发操作

：系统拆分将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。解决方法有三：使用缓存使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。

设置专门的数据缓存服务器。将大量数据放到缓存数据区，在访问量少得时候存入数据，减少连接直接操作数据库的开销。数据库集群、库表散列。

通过用友YonSuite可以应对海量高并发场景，保证数据安全和业务稳定。用友YonSuite的分布式架构可以将业务压力分散到不同的子系统上，提高系统的稳定性和扩展性。

并发控制的主要方法是封锁，锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致二锁的分类锁的类别有两种分法：从数据库系统的角度来看：分为独占锁(即排它锁)，共享锁和更新锁MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。

如果有20万条数据，5分钟内处理完成，那么每秒最少要处理600多条数据。

Q1: spark不能从下面哪些服务或者组件中读取数据

缓存问题：如果数据是被缓存的，而且读取的是缓存数据，那么就无法读取到最新数据。此时需要清除缓存或者使用unpersist()方法来删除缓存。数据源问题：如果数据源没有及时更新，那么就无法读取到最新数据。

(判断题) RDD可以从Hadoop兼容的文件系统生成，生成之后可以通过调用RDD的算子对RDD的数据进行部分更新。A. True B. False (判断题)Spark on YARN模式下，没有NodeManager的节点不能启动executor执行task。

由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

机器学习许多Apache Spark用例中的另一个是它的机器学习功能。Spark带有用于执行高级分析的集成框架，该框架可帮助用户对数据集进行重复查询，这从本质上讲就是处理机器学习算法。

Spark作为计算引擎，对于大数据集群来说，作为客户端向Yarn提交应用来完成数据的分析。所使用的资源一般在yarn控制之下。其应用场景并非作为服务端为其他组件提供服务。

Q2: it运维需要学什么?

单纯学编程语言本身，对于一些英文符号，需要记忆，不需要理解（当然能理解有助于学习，不理解也可以编程，无障碍）。

IT运维管理者需要具备以下技术：微软系统对于Windows的熟悉是最基本的。当然，作为一个运维经理，可不是整天玩个Windows7或XP就可以交差的。得掌握微软Active Directory及其上层各种服务和应用的搭建。

Linux基础命令及脚本：shell是基本要求，最好再懂点perl或python等。如果不懂脚本，怎么把重复的劳动变得简单呢？系统监控命令：目的是获取系统当前的运行状态，遇到故障等要懂得分析排查。

Q3: spark的dstream的数据不支持入oracle么

1、import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream； import org...到Yarn，由Yarn启动Spark作业，在某个子节点的Executor会监听该端口，接收数据。

2、关系型数据库：Spark虽然支持通过JDBC连接关系型数据库如MySQL、Oracle等，但是在读取大量数据时速度较慢，不适合大规模数据处理。

3、数据导入（imp.exe）将d：\daochu.dmp 中的数据导入 orcl数据库中。

4、本机先安装oracle client或者server，可以去下载安装。

Q4: 多线程调用oracle存储过程是否并发执行?

1、对于多线程调用存储过程是没有问题的，但可能存在存储过程所处理的表产生并发冲突，CPU资本占用多平日是磁盘读写多，建议在DB包袱重时查一下哪些表被锁，然后对存储过程进行优化。

2、是不可能的。锁只能被一个用户保持，这是规矩当然这都是oracle 内部机制，如果多线程调用并非完全相同的内容，锁的竞争不是那么明显当然能够提升处理速度的。

3、因此，多线程Oracle调用存储过程会排队执行，以确保每个调用请求都能被正确处理，保证数据的一致性和完整性。在处理大量请求时，可以通过优化存储过程和调用方式等方式来提高性能和效率，以减少排队的时间。

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