的多个 redis 实例在内存配置和 cpu 配置上都是一致的，所以一旦出现访问量倾斜或者数据量倾斜，则可 ...

参考：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842860.html 在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和 ...

秒杀过程：库存查验、库存扣减和订单处理：在库存查验过程：支撑大量高并发的库存查验请求，我们需要在这个环节使用 Redis 保存库存量，这样一来，请求可以直接从 Redis 中读取库存并进行查验。 订单处理可以在数据库中执行，但库存扣减操作，不能交给后端数据库处理。在数据库中处理订单的原因比较简单 ...

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。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别 ...

spark数据倾斜处理 危害: 当出现数据倾斜时，小量任务耗时远高于其它任务，从而使得整体耗时过大，未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。 　　 当发生数据倾斜时，部分任务处理的数据量过大，可能造成内存不足使得任务失败，并进而引进整个应用失败。 表现：同一个 ...

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 ...

运行不完，此称之为数据倾斜。 1.万能膏药：hive.groupby.skewindata=true ...

Hive数据倾斜原因和解决办法（Data Skew） 什么是数据倾斜（Data Skew）？ 数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中，某一部分的数据显著多于其它部分，从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈 ...