一、什么是数据倾斜所谓数据倾斜(data skew)是由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大，产生了一些列异常现象。二、常见现象1、个别task作业运行缓慢大多数的task运行都很快速，但是极个别的task运行非常缓慢，甚至是正常task运行时间好多倍。 而一个作业运行的最终时间是由时间最短的那些task决定还是有哪些时间最长的task决定。2、莫名其妙的OOM异常这是一种相对比较少见的现象，正常
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2024-04-24 09:27:34
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一 调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。1.1数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。
一、数据倾斜介绍与定位二、解决方法一：聚合数据源三、解决方法二：提高shuffle操作reduce并行度四、解决方法之三：随机key实现双重聚合五、解决方法之四：将reduce join 转换为map join六、解决方法之五：sample采样倾斜key进行两次join七、解决方法之六：使用随机数以及扩容表进行join一、数据倾斜介绍与定位a、数据倾斜的原理 在执行shuffle操作的
文章目录Spark 数据倾斜解决方案1 聚合原数据1.1 避免shuffle过程1.2 缩小key粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个task的数据量）1.3 增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量）2 过滤导致倾斜的key3 提高shuffle操作中的reduce并行度3.1 reduce端并行度的设置3.2 reduce端并行度设置存在的缺陷4 使用随机key实现双重聚合
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2024-08-01 15:48:05
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解决方案二1. 增加reduce 的jvm内存2. 增加reduce 个数3. customer partition4. 其他优化的讨论.5. reduce sort merge排序算法的讨论6. 正在实现中的hive skewed join.7. pipeline8. distinct9. index 尤其是bitmap index方式1既然reduce 本身的计算需要以合适的内存作为支持，在硬
Spark Streaming揭秘 Day18空RDD判断及程序中止机制空RDD的处理从API我们可以知道在SparkStreaming中，对于RDD的操作一般都是在foreachRDD和Transform方法里。 在使用foreachRDD时，有一个风险，就是如果RDD为空可能会导致计算失败，那么应用如何来判断为空呢？方法1：使用RDD.countcount方法会直接触发一个Job，代价有些大方
前言：上一期讲了处理数据倾斜的第一个方案-
https://zhuanlan.zhihu.com/p/291654613zhuanlan.zhihu.com
，这个方法有个很好的优点就是，你可以不改代码，直接通过参数spark.default.parallelism就可以调整。本期介绍第二种，自定义partitioner的方法，我们实现spark提供的分区接口，自定义分区
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2023-09-29 22:59:35
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作为一名算法工程师，掌握Spark框架的调优与原理是必备技能之一，而Spark任务的调优往往与**“数据倾斜”**这个概念相关。
原创
精选
2024-10-16 17:06:54
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定义在分布式系统中，结果集合往往按照分片（slices）存储和处理，数据倾斜（Data Skew）主要是指数据分片的不均匀分布。不同的组件会产生不同的倾斜。组件倾斜现象KafkaKafka 数据倾斜：大量数据被发送到了Kafka 中一个partition。SparkSpark 数据倾斜：大量数据被发送到了Spark 的一个task。HiveHive 数据倾斜：大量数据被发送到了Hive 的一个re
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2023-07-12 11:19:02
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一、
定位系统的实现方式
按位置信息的精确度考虑联系人的位置信息，从低到高可以分为以下几类：
在编制联系
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2024-04-20 16:58:21
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# MongoDB定位数据存储
在现代应用开发中，数据存储是一个至关重要的环节。随着大数据和云计算的发展，MongoDB作为一种流行的非关系型数据库，越来越受到开发者的青睐。本文将深入探讨MongoDB的基本概念、特点，以及如何使用MongoDB定位数据存储。
## 什么是MongoDB？
MongoDB是一种开源的文档数据库，属于NoSQL数据库的一种。与传统的关系型数据库不同，Mongo
原创
2024-10-06 05:40:17
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# MongoDB终端定位数据实现指南
## 1. 简介
在这篇指南中，我将向你介绍如何使用MongoDB终端来定位数据。MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，它采用文档存储方式，非常适合处理大量结构化和非结构化数据。本指南将帮助你快速上手使用MongoDB终端，并通过示例代码演示如何定位数据。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要完成以下准备工作：
- 安装MongoDB数据
原创
2023-11-30 16:05:20
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# HBase数据定位的有效方法
## 引言
随着大数据时代的到来，HBase作为一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，越来越受到开发者和企业的青睐。不过，对于很多初学者来说，如何高效地定位和查询HBase中的数据仍然是一个挑战。本文将通过实际例子，帮助大家理解和掌握HBase的定位数据的技巧。
## HBase简介
HBase是构建在Hadoop之上的一种面向列的数据库，具有随机读取和随
$GNRMC 格式： $GNRMC,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,<10>,<11>,<12>*<13><CR><LF> <1> UTC（Coordinated Universal Time）时间，hhmmss（时分秒）格式<2> 定位状态，A=有效定位，V ...
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2021-07-14 17:55:00
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# 深入了解 Spark UI：优化你的数据处理任务
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理。在使用 Spark 进行数据分析和机器学习时，能够有效地监控和调试应用程序对提升性能至关重要。Spark UI 提供了一种直观的方式来观察应用程序的执行情况、资源使用情况和潜在的性能瓶颈。本文将带您了解 Spark UI 的基本构成，并提供一些示例代码来帮助您更好地理解
# 如何定位Python tuple中的数据
在Python中，tuple是一个不可变的有序集合，类似于列表，但是不可以修改。当我们需要在tuple中定位数据时，我们可以使用索引（index）来获取其中的元素。
## 索引定位数据
索引是从0开始的整数，表示元素在tuple中的位置。我们可以使用这个索引来获取其中的元素。例如，对于一个包含三个元素的tuple：
```python
my_t
原创
2024-07-06 03:25:40
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Redis3.2版本提供了GEO（地理信息定位）功能，支持存储地理位置信 息用来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能，对于需 要实现这些功能的开发者来说是一大福音。GEO功能是Redis的另一位作者 Matt Stancliff [1] 借鉴NoSQL数据库Ardb [2] 实现的，Ardb的作者来自中国，它 提供了优秀的GEO功能。 1.增加地理位置信息 geoadd key l
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2023-08-09 21:20:43
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北斗/GPS是怎么实现定位的？为什么卫星定位需要4颗以上卫星才能定位？相信很多人都会有这种困惑，通过本文的专业解答，为你揭开卫星导航的神秘面纱。 在无高度的一维空间上，当知道信号发射位置时，准确定位接收机位置只需要消除信号发生器和接收机之间的时间差值，通常称该时间差值为钟差。消除钟差常见方法通常为多增加一路信号发射装置，如下图所示 图１-1 平面定位示意图
# Android中获取定位数据教程
## 概述
在Android开发中，获取设备的定位数据是一个常见的需求。本文将向你介绍如何在Android应用中获取定位数据。如果你是一名刚入行的小白开发者，不用担心，我会一步步教你实现这个功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[获取定位权限]
B --> C[初始化LocationMa
原创
2024-03-30 03:31:36
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# MySQL 约束与数据固定位数
在数据库设计中，数据的完整性和有效性是至关重要的。MySQL 提供了多种约束（Constraints）以确保数据按照预定的规则存储与管理。其中一种常见的约束是限制数据的固定位数，这在处理数值数据和字符串数据时尤为重要。本文将探讨 MySQL 中如何使用约束来固定位数并提供代码示例。
## 1. 数据类型与约束
在 MySQL 中，数据类型用于定义表中字段的
