背景: 下面导致数据倾斜的sqoop任务,这个数据倾斜是由于源数据导致的- 源表的index1 分布不均匀,不均匀指每一块的数据量不均匀，范围[min(index),max(index)]被分为m块，每块index[0,7]的值在 [min+index*range/8,min+(index+1)*range] 间，如第一块100MB,最后一块1GB的数据量，数据
1. hive 执行时的配置 SET mapred.reduce.tasks=20; SET hive.map.aggr=TRUE; SET hive.groupby.skewindata=TRUE; SET hive.optimize.skewjoin=TRUE; set hive.auto.convert.join=false; 2.由于join的时候 , 是要指定某一列相同的 , 然后抽取剩下的列去进行 拼接 select a.
数据倾斜原理和现象分析 数据倾斜概述 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。 数据倾斜发生时的现象 1、绝大多数task执行得
业余时间尝试了下用Unity加载倾斜摄影模型，目前支持Bentley ContextCapture生成的3MX格式 源码见 https://github.com/GitGaoXing/Unity3MXB 本项目只进行了Unity加载倾斜摄影模型的原理性验证，还有很大优化空间，FPS不是很稳定 本人进行此项工作的目的是希望实现一种倾斜摄影模型
1，如果预聚合不影响最终结果，可以使用conbine，提前对数据聚合，减少数据量。 2，使用2次mr的方式。第一次mr，在map输出是给key加上一个前缀，则可以把相同的key分配到不同的reduce聚合，可以实现同一个key数据量大的问题；第二次mr对把第一次mr输出的数据的key去掉前缀，在聚合。 3，增加reduce个数，
1.在超图页面添加三维倾斜: this.viewer.scene.addS3MTilesLayerByScp("三维倾斜服务的路径",{name:"自己起的倾斜名字"}); 销毁三维倾斜: this.viewer.scene.layers.remove("自己起的倾斜的名字") 2.在超图页面添加二维图层; this.viewer.imageryLayers.addImageryProvider("图层
前言 继《Spark性能优化：开发调优篇》和《Spark性能优化：资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的
========== Spark 的监控方式 ==========1、Spark Web UI Spark 内置应用运行监控工具（提供了应用运行层面的主要信息--重要）2、Ganglia 分析集群的使用状况和资源瓶颈（提供了集群的使用状况--资源瓶颈--重要）3、Nmon 主机 CPU、网络
一、倾斜摄影技术简述 倾斜摄影技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术，它打破了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限，通过在同一飞行平台上搭载多台传感器，同时从垂直、倾斜等不同角度采集影像，获取地面物体更为完整准确的信息。垂直地面角度拍摄获取的影
Hive数据倾斜解决方法总结 数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数
文章目录一、什么是数据倾斜？二、Hadoop 框架的特性三、主要表现四、容易数据倾斜情况五 、产生数据倾斜的原因六、业务场景1、空值产生的数据倾斜（1）场景说明（2）解决方案（3）总结2、不同数据类型关联产生数据倾斜（1）场景说明（2）解决方案3、大小表关联查询产生数据倾斜 一、什么是数据倾
数据倾斜 在执行shuffle操作过程中，map端按照key分配数据输出，reduce端同样也按照key进行拉取、聚合。通常每一个key对应的数据量不对等，经常出些某些key数据量比其他key多很多。这种现象导致的后果，轻则拖慢job执行时间（执行时间由最慢的task决定），重则直接OOM（数据量太大，处理完成
一、什么是数据倾斜 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。对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点负责一定范围的缓存数据。我们把缓存数据分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或者几台服务节点上，称为数据倾斜。
随着智能时代到来，我国在人工智能、高科技应用取得了世界领先的地位，智能化的发展为我国各个行业的快速发展做出了重大贡献。无人机倾斜摄影测量技术作为地理信息测量智能化的重要技术，在城市三维建模、房地一体、矿区勘测、古建景点、土石量算等多个行业的应用，得到了广大测绘人的
斜杠(slash): “ / ”是斜杠，因为它的顶端向前面倾斜的 反斜杠(backslash)：“\”是反斜杠，它的顶端向后倾斜的。 点赞 收藏 分享 文章举报 鹏笑微城 发布了93 篇原创文章 · 获赞 14 · 访问量 1万+ 私信 关注
1.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,count,
简介： Hadoop的计算框架特性下的HIve有效的优化手段 作者：浪尖本文转载自公众号：Spark学习技巧 1.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联
本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者简介：郑志彬，毕业于华南理工大学计算机科学与技术（双语班）。先后从事过电子商务、开放平台、移动浏览器、推荐广告和大数据、人工智能等相关开发和架构。目前在vivo智能平台中心从事 A
MapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义： 1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。 2）MapReduce是一个并
转载：https://blog.csdn.net/WYpersist/article/details/80102778 MapReduce简介MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义： 1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数
原文链接：http://blog.zzsgzn.com/posts/60738/?csdnblog 有时,我们需要在C#代码中对摄像头的倾斜进行读和写,并立即生效。如何实现呢? 建立基于SharpCamera的项目 首先,请根据之前的一篇博文 点击这里 中的说明,建立基于SharpCamera的摄像头控制项目
reducetask并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置： job.setNumReduceTasks(4); 如果数据分布不均匀，就有可能在reduce阶段产生数据倾斜。 注意： reducetask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释
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