文章目录【数据库及hive】(1) 用过什么数据库？(2) 数据库三范式？1 第一范式（1NF）2 第二范式（2NF）3 第三范式（3NF）(3) 增量表和全量表的优缺点？(4) 内部表和外部表区别?(5) 数据倾斜怎么办？——hadoop数据倾斜(6) 数据倾斜怎么办？——spark数据倾斜(7) 会不会建表？(8) 数据仓库(9) 如果
题目 Description Input Output Sample Input 6 15698 17433112412868 636515040122123982 52613169558758943 343718480447544052 640491230162809501 315494932870543506 895723090 Sample Output 193409386/235911335 Data Constraint
skew skewx skewy skewX() 倾斜该元素，里面填的是角度，下面↓ 你会看到，随着元素被倾斜，高度居然不变。聪明的你，一定会知道，高度不变，代表了，Y轴被拉伸了。 跟scale 同理，改变的是 轴的刻度。 → scale skew 也就是 skewx 和 skewy 的结合， skew(45deg, 45deg);
自然资源部将于2019年起推动在国家国土基准体系建设与精化、实景三维中国建设、海洋测绘、内陆水下测绘等方向凝练形成大项目、大工程。 各行各业对实景三维产业的实际需求，促使同类项目 “遍地开花”。国内众多传统测绘队伍、测绘公司纷纷转型升级，非测绘行业的建筑、工程、
什么是数据倾斜 简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，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。 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据
1> 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题 2> 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 3> sum,count,max,min 等 UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop 在 map 端的汇
数据的倾斜： 主要就是合理的控制我们的map个数以及reduce个数 第一个问题：maptask的个数怎么定的？？？与我们文件的block块相关，默认一个block块就是对应一个maptask 第二个问题：reduceTask的个数怎么定的？？？是我们自己手动设置的，爱设几个设几个，没人管你 第三个问题：是不是maptask的个数越多越
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。 1.数据倾斜调优 调优概述
一 调优概述有的时候，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。1.1数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极
数据倾斜通常指hive根据key值hash分发到各个节点，相同的key值会分发到一个执行节点中，由于某些key值对应的数据量比其它key值的数据量大很多，导致某些执行节点的运行时间远大于其它节点，从而导致整个job执行时间较长。在hive中执行的sql会有map和reduce两个阶段，map阶段的数据倾斜主要为
【数据倾斜及调优概述】 大数据分布式计算中一个常见的棘手问题——数据倾斜： 在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部
摘抄自：https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8946637.html 数据倾斜调优 调优概述 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
1. hive的数据倾斜 介绍：只要在分布式一定有shuffle，避免不了出现数据倾斜，在混淆数据的过程中出现数据分布不均匀。比如：在MR编程中reducetask阶中的数据的大小不一致，即很多的数据集中到了一个reducetask中，hive的数据倾斜就是mapreduce的数据倾斜 maptask reducetask最后就是redu
2016年前后，倾斜摄影技术在测绘与地理信息的小行业圈子里爆发了，大家都认为它的前途不可限量，对于测绘来说将是一场革命。现在2019年看来，倾斜摄影技术，也不过是类似于Lidar技术一样，都是测绘行业里一个又一个风口，风口过去，留下的只是满地鸡毛。这些技术都有其鲜明的特点，但是却无一例外
2019/2/21 星期四 hive高级操作（优化，数据倾斜优化） 分区表/桶表应用，skew，map-join //见hive的基本语法行列转换 hive 优化hive 优化思想Explain 的使用经典案例(distinct count) 数据倾斜的原因操作：关键词 情形 后果1、Join 其中一个表较小，但是key 集中分发到某一个或几个Reduce
1. hive的数据倾斜 介绍：只要在分布式一定有shuffle，避免不了出现数据倾斜，在混淆数据的过程中出现数据分布不均匀。比如：在MR编程中reducetask阶中的数据的大小不一致，即很多的数据集中到了一个reducetask中，hive的数据倾斜就是mapreduce的数据倾斜 maptask reducetask最后就是reduc
