1.数据倾斜是什么？由于数据分布不均匀，造成数据大量集中到一台或者多台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。产生数据倾斜，有什么表现？在使用Hive算数据的时候，reduce阶段卡在99.99%，不能结束。查看日志或者监控界面，会发现：有一个或多个reduce卡住
各种container报错OOM
读写的数据量极大，至少远远超过其他正常的reduce
伴随着数据
转载
2024-04-04 11:31:39
109阅读
hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题 (小表join大表时)Hive学习（5）hive任务执行进度卡在99%原因及解决distribute by rand()的解决方案hive优化：大表关联数据倾斜问题_三米阳光的博客-CSDN博客_hive关联数据倾斜对于group by或distinct，设定 hive.groupby.skewindata=true
转载
2023-07-14 16:07:29
366阅读
hive的数据倾斜问题
1.什么是数据倾斜数据倾斜是我们在进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力较强或需要计算的数据量很少，早早的执行完了；而某些节点的计算能力较差或此节点需要计算的数据较多，导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成，但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成2.数据倾斜产生的现象如果遇到一直卡在map100%，reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。3.产生数据倾斜
转载
2023-07-13 15:52:08
144阅读
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Red
转载
2024-04-08 21:52:29
32阅读
Professional.JavaScript.for.Web.Developers.3rd.Edition.Jan.2012
转载
2016-10-20 23:57:00
87阅读
var arr = [{"code":"111","num":1},{"code":"112","num":1},{"code":"111","num":3},{"code":"113","num":1},{"code":"113","num":5},{"code":"
原创
2022-05-05 14:36:23
196阅读
reduce（）函数： reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：def f(x, y):
retur
转载
2023-05-28 15:48:56
39阅读
目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
转载
2023-09-07 17:00:25
219阅读
调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
转载
2024-01-26 21:09:11
89阅读
只有当 当前采购单所有的采购项状态都改变为已完成时，才能将采购单状态设置为已完成！，写代码的方式值得学习 2、 循环遍历每一个采购项，如果item.getstatus 也就是采购项的采购状态正常，那就修改采购状态已完成，并添加该采购项的库存。 循环里面有一个失败，采购单的状态都会是失败 ...
转载
2021-09-10 11:04:00
149阅读
2评论
构建高性能ASP.NET站点 第六章—性能瓶颈诊断与初步调优（上篇）—识别性能瓶颈
前言：从本篇开始就真正的进入了性能调优的阶段，在之前的文章中提到了页面加载过慢的四个性能问题，其中第一个问题就是：服务端解析.aspx页面的时间过长，本篇就分析这个问题，给出一些方案，因为涉及到的问题很多，的在后续文章会逐个
原创
2011-02-17 14:05:58
195阅读
#!/bin/bashfor ((i=1;i<=9;i++))do for ((j=1;j<=i;j++)) do echo -n " "$j*$i=$(($i*$j)) doneechodone
原创
2014-06-10 17:54:57
194阅读
stream中reduce的三种用法 概述 stream API中提供的reduce方法是经常被用到的，它的作用主要是对流中的数据按照指定的计算方式计算出一个结果（缩减/归并操作）reduce的三个重载方法 reduce方法有三个override的方法，分别接受1个参数，2个参数，和3个参数，下面来依次介绍
转载
2023-12-10 15:14:51
285阅读
1基本概念1.1什么是Spark Spark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。他与Hadoopmapreduce相比具有以下优势：1） Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而mapreduce则将中间结果每次都
转载
2023-12-13 20:55:08
39阅读
在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce函数接收
转载
2023-07-18 17:32:49
105阅读
<div class="showContent">
<div class="MsoNormal">< body></div>
<div align="center" class="MsoNormal" style="margin: 0c
原创
2011-02-17 13:59:01
286阅读
点赞
那么到底什么时候应该拆分单体应用？拆分单体应用有哪些标准可依呢？ 为了解答这两个问题，今天我将通过具体案例来阐述，希望你能够学会单体应用拆分成微服务的正确姿势。 什么时候进行服务化拆分？ 从我所经历过的多个项目来看，项目第一阶段的主要目标是快速开发和验证想法，证明产品思路是否可行。这个阶段功能设计一
原创
2022-05-14 09:45:48
851阅读
Learn how to use array reduction to create functional pipelines by composing arrays of functions.const increase = (input) => { return input + 1;}cons...
转载
2016-01-15 01:37:00
111阅读
2评论
前面讲Stream的常用api的使用，在处理一些集合数据时很方便，但是在执行一些耗时或是占用资源很高的任务的
时候，串行化的流无法带来速度/性能上的提升，除了使用多线程来并行执行任务之外，Stream中也提供了这样的方法。
parallelStream()方法或者是使用stream().parallel()来转化为并行流。
转载
2023-07-28 16:39:00
129阅读
1. 基础知识Hadoop实现了一个特殊的计算模型，即MapReduceMapReduce可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到一群家用的或服务器级别的硬件机器上，从而降低成本并提供水平可伸缩性MapReduce模型下，是一个成为Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分布式文件系统Hive提供一个称为Hive查询语言（HiveQL或HQL）的SQL方言，用来查询Hadoop集群中的数据Hiv
转载
2023-09-04 11:06:11
5阅读
