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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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
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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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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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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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手机现在通常会在用户旋转手机时更改屏幕方向。本文讨论了将加速度计的输出转换为倾斜角度的基本原理和所需计算。 确定系统倾斜或倾斜度的一种常用方法是集成陀螺仪的输出。尽管这种方法很简单，但与零偏置稳定性相关的误差会随着积分周期的增加而迅速复合，即使在器件静止时也会导致明显的旋转。在某些应用中，系统上的净加速度或力量时间是重力，加速度计可用于测量静态倾斜角度或倾斜度。这些应用包括游戏，数码相机中的地平线
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2024-01-27 23:57:28
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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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在实际使用过程中，我们经常会遇到数据倾斜的问题，导致Spark作业运行缓慢甚至失败。本文将介绍如何解决Spark数据倾斜问题。数据倾斜是指在分布式计算中，某些节点上的数据比其他节点上的数据更多或更少，从而导致Spark作业运行缓慢或失败。例如，在使用Group By操作时，如果某些key的值比其他key的值更多，则会导致一些节点的负载更高，从而可能导致数据倾斜问题。 数据倾斜
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2023-09-02 10:36:36
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spark中的数据倾斜的现象、原因、后果 (1)、数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。 (2)、数据倾斜的原因 数据问题 1、key本身分布不均衡（包括大量的key为空） 2、key的设置不合理 spark使用问题 1、shuffle时的并发度不够 2、计算方式有误 (3)、数据倾斜的后果 1、sp
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2023-10-27 06:23:27
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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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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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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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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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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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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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