### Spark SQL Task倾斜解决方案
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现"Spark SQL Task倾斜"。下面是一个简单的流程图和表格，帮助你理清整个解决方案的步骤。
```mermaid
flowchart TD
Start --> CheckData
CheckData --> PreprocessData
Preproce
原创
2024-03-16 06:28:45
11阅读
数据倾斜是在大数据处理中经常遇到的一个问题，它会导致部分任务的执行速度明显慢于其他任务，从而影响整个作业的性能。在Spark中，也会出现数据倾斜的情况，特别是在使用Spark UI进行任务监控时，我们可能会发现一些task的执行时间明显偏高，这就是数据倾斜的表现之一。
### 什么是Spark UI
Spark UI是Apache Spark提供的一个用于监控Spark作业执行情况的用户界面，
原创
2024-04-03 06:24:48
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一：程序层面： 比如说在Hive中，经常遇到count(distinct)操作，这样会导致最终只有一个Reduce任务。我们可以先group by，再在外面包一层count，就可以了。比如计算按用户名去重后的总用户量：// 优化前 只有一个reduce，先去重再count负担比较大：select name,count(distinct name)from user;//优化后// 设置该任务的每个
spark数据倾斜什么是数据倾斜解决方法（思路和hive其实比较像）一、使用Hive ETL预处理数据二、过滤少数导致倾斜的key三、提高shuffle操作的并行度四、两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）五、将reduce join转为map join六、采样倾斜key并分拆join操作 什么是数据倾斜数据倾斜是大数据领域一个很常见的问题，通常表现为其余task很早就完成 了，但是极个别task时效
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2023-10-09 05:53:06
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# 如何处理spark数据倾斜问题
作为一名经验丰富的开发者，对于处理spark数据倾斜问题有着丰富的经验。现在有一位刚入行的小白不知道如何实现“spark 数据倾斜到一个task上”，下面我将逐步教会他如何处理这个问题。
## 整件事情的流程
首先，让我们看一下整个处理数据倾斜的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 发现数据倾斜问题 |
| 2 |
原创
2024-02-22 06:24:30
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Android调用照相机展示高清图片及展示图片时图片倾斜问题一、概述二、配置权限三、封装CameraUtil工具类1、Android调用照相机2、调用系统相册3、拍摄完毕或在相册选取好照片后处理图片四、MainActivity如何调用五、Layout布局文件查看源码 一、概述由于需要做一个调用Android原生照相机并展示出清楚的图片的demo，在网上查找了很多资料，没有找到一个我希望的完整文章
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2023-07-01 18:34:20
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什么是数据倾斜？ 在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输出,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reduce task进行处理的,假如对100w的数据做shuffle，其中98w的数据key是相同的，那么就会造成某个task执行98w数据聚合，而其他task很快执行完毕，整个shuffle操作都在等在这个task的执行，不仅大幅拉长了任务的执行时
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2024-02-22 18:25:21
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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，即单个节点认为所处理的数据量远大于同类型任务所处理的数据量，导致该节点成为整个作业的瓶颈，这是分布式系统不可避免的问题，从本质上说，导致数据倾斜有两种原因1.任务读取大文件2.任务需要处理大量相同键的数据任务读取大文件，最常见的就是读取压缩的不可分割的大文件，而任务需要读取大量相同键的数据，这种情况下有一下4种表现形式：1.数据含有大量无意义的数据，例如空值（null），空字符串等2.含
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2023-07-14 16:58:02
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一、原因：1.key的null和空值数量过多，这些都被分到一个reduce中去处理，导致某一个或几个reduce的任务要远大于平均值2.key的值分布不均匀，某一个或者多个key相同的数据量过大（有些情况是由业务本身的特性决定的）3.SQL语句不合理二、现象：在运行日志里面可以明显看出，任务执行进度一直维持在99%，由于某一个或几个reduce处理的数据量过大且资源无法平均，所以会大大拖慢查询速度
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2023-07-14 23:07:50
146阅读
Hive表的Statistics信息错误，导致执行计划解析错误，任务执行异常
原创
2021-12-10 10:10:47
1664阅读
数据倾斜
原创
2021-06-04 19:51:55
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# Python 倾斜实现教程
欢迎来到Python编程世界！如果你是刚入行的小白，恭喜你选择了一个伟大的编程语言。本文将带你一步一步理解如何在Python中实现“倾斜”操作。倾斜的意思是将一幅图像或图形进行变形，以达到某种视觉效果。在这篇文章中，我们将使用Python的PIL（Pillow）库来实现这一功能。
## 整体流程
下面是我们实现图像倾斜的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-15 09:57:16
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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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实现思路 ?基于ffmpeg，画布的方式，创建画布 -> 水印 -> 旋转 -> 抠图 -> 叠加到图像上基于ffmpeg，旋转图片的方式，填充 -> 水印 -> 顺时针旋转 -> 逆时针旋转 -> 截图基于opencv，创建画布 -> 水印 -> 仿射变换 -> 水平垂直拼接 -> 叠加图片上经测试比对，opencv实现方式
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2023-09-03 16:38:18
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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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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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目录一. 车牌定位0 流程1 将原图像二值化得到黑白图像基于颜色特征基于边缘特征2 筛选车牌区域第一轮筛选（利用几何特征）第二轮筛选（利用支持向量机）3 车牌倾斜斜矫正二. 车牌预处理0 流程1 车牌预处理 方法一：基于颜色特征和大津法二值化1.1 蓝色车牌预处理1.2 绿色车牌预处理1.3 黄色车牌预处理2 车牌预处理 方法二：基于k-means聚类3 去除边框4 二次校正（左右偏斜）三. 字符
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2024-02-23 14:54:26
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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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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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