案例功能说明 通过socketTextStream读取 端口数据，统计在一定时间内不同类型商品的销售总额度，如果持续销售额度为 ，则执行定时器通知老板，是不是卖某种类型商品的员工偷懒了 只做功能演示，根据个人业务来使用，比如统计UV等操作 。 案例代码 使用ValueState记录了状态信息，每次来商品都会进行总额度累加。 商品第一次进入的时候会注册一个定时器，每隔 秒执行一次，定时器做预警功能， ...
2021-07-15 20:13 0 203 推荐指数：
第1章 Spark 性能优化1.1 调优基本原则1.1.1 基本概念和原则1.1.2 性能监控方式1.1.3 调优要点1.2 数据倾斜优化1.2.1 为何要处理数据倾斜（Data Skew）1.2.2 如何定位导致数据倾斜的代码1.2.3 如何缓解/消除数据倾斜1.3 运行资源调优1.3.1 ...
一、数据倾斜发生的原理 原理：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。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发 ...
摘抄自：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.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 ...
上次有个朋友咨询我一个GP数据倾斜的问题，他说查看gp_toolkit.gp_skew_coefficients表时花费了20-30分钟左右才出来结果，后来指导他分析原因并给出其他方案来查看数据倾斜。 其实很多朋友经常使用如下的方式来检查数据分布： select gp_segment_id ...
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 ...
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，优化是基于这些 Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表 ...
数据倾斜 为什么会数据倾斜 spark 中的数据倾斜并不是说原始数据存在倾斜，原始数据都是一个一个的 block，大小都一样，不存在数据倾斜； 而是指 shuffle 过程中产生的数据倾斜，由于不同的 key 对应的数据量不同导致不同 task 处理的数据量不同 注意：数据倾斜与数据 ...
【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 ...
