博主最近在项目中遇到了抢购问题！现在分享下。抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个：1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题）对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。重点在于第二个 ...

我们再使用redis做秒杀程序的时候，解决超卖问题，是重中之重。以下是一个思路。 　　 用上述思路去做的话，我们再用户点击秒杀的时候，只需要检测，kucun_count中是否能pop出数据，如果能pop出来则证明还有库存，且秒杀成功。而且pop是原子性的，即使很高的并发， 同时有很多用户访问 ...

一、前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。 二。具体方法 1、使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景： 如果导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100 ...

一. 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。 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。 数据问题 key本身分布不均匀(包括大量 ...

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 ...

一、数据倾斜 1、什么是数据倾斜？ 由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。 数据倾斜原理 目前我们所知道的大数据处理框架，比如 Flink、Spark、Hadoop 等之所以能处理高达千亿的数据，是因为这些框架都利用了分布式计算的思想，集群中多个计算节点并行，使得数据 ...

卧槽草草 来源于其它博客： 貌似我只知道group by key带来的倾斜 hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案 ...

解决思路　　从读到写这段时间的数据不一致问题，根源在于用户并行(个人认为并发是时间概念，并行是空间概念)，要解决这个问题，需要让用户串行，单个用户原子性。锁 说它可以做到。　　锁只有一个目的，就是把并行变为串行，但是上锁的方式 五花八门。　　1. Java应用内存锁　　　　Java中自带很多内存锁 ...