在数据库的浩瀚宇宙中，MySQL 宛如一颗璀璨的恒星，稳定地为我们的应用程序提供数据支撑。然而，就像宇宙中偶尔会出现引力异常的区域，MySQL 中的数据倾斜问题，如同一个隐藏的黑洞，悄然吞噬着系统的性能与稳定性。我与这个棘手问题的斗争，可谓是一段跌宕起伏、刻骨铭心的历程。今天，就和大家分享这段充满挑战与突破的故事。
目录 1.1 MySQL逻辑架构1.1.1 连接管理与安全性1.1.2 优化和执行1.2 并发控制1.2.1 读写锁1.2.2 锁粒度1.3 事务1.3.1 隔离级别1.3.2 死锁1.3.3 事务日志1.4 MySQL中的事务1.5 MySQL的存储引擎1.1 MySQL逻辑架构最上层的服务非mysql独有，大部分基于网络客户端/服务端都类似的架构，如连接处理，认证处理等等第
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2024-07-17 11:12:46
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相信很多接触MapReduce的朋友对‘数据倾斜’这四个字并不陌生，那么究竟什么是数据倾斜？又改怎样解决这种该死的情况呢？ 何为数据倾斜？在弄清什么是数据倾斜之前，我想让大家看看数据分布的概念：正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的2-8原理：80%的财富集中在20%的人手中，80%的用户只使用20%的功能，20%的用户贡献了80%的访问量，不同的数据字段的数据倾斜一般有两种情况
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2023-11-28 15:10:56
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下面列举了一些常见的导致数据倾斜的场景。场景 1 ： 当一个大表和一个小表 join 时， 如果小表的 key 较集中，将会引起大表中的数据被分发到一个或者少数几个 Reducer 任务中，导致数据分布不均匀。 场景 2： 在 group by 时，如果分组的维度太少，维度的值分布不均匀，将导致数据分布不 均匀。 场景 3： 当大表与大表关联时，在关联的条件字段中，其中一个表的空值、 null 值
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2023-12-02 17:26:51
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数据倾斜主要分为MapReduce数据倾斜与Hive数据倾斜，接下来分别阐述。MapReduce数据倾斜：（一）Map端在Map端读数据时，由于读人数据的文件大小分布不均匀，因此会导致有些Map Instance 读取并且处理的数据特别多，而有些Map Instance 处理的数据特别少，造成Map端长尾。以下两种情况可能会导致Map端长尾：上游表文件的大小特别不均匀，并且小文件特别多，导致当前表
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2024-07-02 00:39:02
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数据倾斜
原创
2021-06-04 19:51:55
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大数据----“数据倾斜”的问题
0.7862018.11.13 11:21:28字数 897阅读 4,411一、Hadoop中的数据倾斜：什么是数据倾斜？（见下图） 简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。举个 word count 的入门例子: 它的map 阶段就是形成 （“aaa”,1）的形式，然后在reduce 阶段进行 val
原创
2023-06-02 21:28:27
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行健设计HBase有两种基本键结构：行健(row key)和列键(column key)。两者都可以存储有意义的信息，这些信息可以分为两类，一种是键本身存储的内容，另一种是键的排列顺序。时间序列当处理流式事件时，最常见的数据就是按照时间序列组织的数据。由于HBase的数据组织方式，数据可能会被存储到一定的范围内，比如一个有特定起始键和停止键的region中。由于region只能由一个服务器管理，所
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2023-10-08 21:43:17
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标签PostgreSQL , Greenplum , query倾斜 , 存储倾斜 , OOM , disk full , 短板 , 数据分布 背景对于分布式数据库来说，QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点。当数据出现倾斜时，某些节点的运算量可能比其他节点大。除了带来运行慢的问题，还有其他的问题，例如导致OOM，或者DISK FULL等问题。 如何监控倾斜1、监控数据库级别倾斜postgres
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2024-05-11 07:36:51
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数据倾斜优化数据倾斜：在分布式程序分配任务的时候，任务分配的不平均。数据倾斜，在企业开发中是经常遇到的，以及是非常影响性能的一种场景。数据倾斜一旦发生，横向拓展只能缓解这个情况，而不能解决这个情况。如果遇到数据倾斜，一定要从根本上去解决这个问题。而不是想着加机器来解决。JOIN的时候的倾斜方案一用前面讲过的map join SMB join 这些优化去解决。效果不太好，本身这些提高执行性能的方案，
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2023-08-16 18:49:11
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健身前后对比健身回来的路上，看到微信群里聊技术，一群有问了一个神奇的问题，具体可以看如下截图：哥们给出的结论是repartition导致的数据倾斜，我给他详细的回复了说明了不是数据倾斜。那么接下来，我们就仔细分析一下原因。为了大家更彻底的了解这块内容，文章底部浪尖也录制了一个小视频。那哥们数是repartition导致的数据倾斜原因，是由于前三行数据输入和输出都是好几百兆，而后面的都是只有几个MB
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2024-07-04 10:17:48
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数据倾斜的原因和解决方案： 原因： 数据倾斜是指，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。 方案： 1）网上找了下，spark数据倾
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2024-08-20 22:24:32
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数据倾斜是一种很常见的问题（依据二八定律），简单来说，比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话，就会产生数据倾斜，导致两个后果：OOM（单或少数的节点）；拖慢整个Job执行时间（其他已经完成的节点都在等这个还在做的节点）数据倾斜主要分为两类: 聚合倾斜 和 join倾斜聚合倾斜双重聚合（局部聚合+全局聚合）场景: 对RDD进行reduceByKey等聚合类shuffle算子，Spa
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2023-09-11 22:44:32
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数据倾斜的原因: 1. 存在bigkey - 业务层避免bigkey - 将集合类型的bigkey拆分为多个小集合 2. slot手工分配不均 3. hashtag 导致数据分配到同一个slot - 避免使用hashtag访问倾斜的原因: 1. 存在热点数据 - 如果是只读数据,可以使用多副本 key+随机值使数据分配到不同的实例中 或者存储在二级缓存 比如jvm
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2023-06-26 11:16:23
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一、hive.groupby.skewindataset hive.groupby.skewindata=true;数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均
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2023-07-14 14:23:06
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一、数据源端1、读kafka问题来源spark的每个task消费一个kafka的partition，如果kafka的partition之间存在数据倾斜，则会导致spark在处理数据时也存在数据倾斜解决方案在kafka生产端产生数据时，采用随机Partitioner的方式生产，确保数据能够在各个partition之间的一个平衡2、读文件问题来源1、不可切分文件1、读众多文件时，每个文件对应一个par
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2023-08-16 22:39:58
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1.Spark出现数据倾斜场景: 1.在join的时候,有很多数据的join的值为空值.那么这个时候所有空值的数据都会分配到一个task中从而出现数据倾斜 解决方案:过滤空值 2,当分区数设置过小,导致很多key聚集到一个分区从而导致数据倾斜 解决方案:增大分区数 3.某个key特别多的groupBy的时候出现倾斜 解决方案:局部聚合+全局聚合 4.大表join小表,因为大表中某一个key的数据特
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2023-05-30 15:09:10
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数据倾斜引起的性能问题即可时间https://time.geekbang.org/column/article/816024原始sqlselect *
FROM trans_001 a LEFT JOIN purchase_001 b
ON a.serial_no = b.order_no
AND a.dist_name = b.inst_id
AND a.alino = b.alino
本文我们来介绍MySQL中常用的数值符号和函数。+加号:mysql> SELECT 3+5;-> 8-减号:mysql> SELECT 3-5;-> -2-一元减号。更换参数符号。mysql> SELECT - 2;-> -2注意：若该 操作符同一个BIGINT同时使用，则返回值也是一个BIGINT。这意味着你应当尽量避免对可能产生–263的整数使用 –。*乘号
1.什么是数据倾斜数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题，如同你妈买了一百个苹果，给了你弟弟八十个，给你二十个，要求你们全都吃完了才会再买下一次的苹果（你们都喜欢吃苹果），这样子的分配方案显然是不合理的，你弟弟和你一天吃一样的苹果，那你苹果吃完了就得等你弟弟吃完所有苹果才会得到下一次的苹果，这段时间你会饥渴难耐有没有，而你弟弟还可能吃嗨了把持不住，一天吃了
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2023-07-12 15:13:05
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