秒殺過程：庫存查驗、庫存扣減和訂單處理：在庫存查驗過程：支撐大量高並發的庫存查驗請求，我們需要在這個環節使用 Redis 保存庫存量，這樣一來，請求可以直接從 Redis 中讀取庫存並進行查驗。 訂單處理可以在數據庫中執行，但庫存扣減操作，不能交給后端數據庫處理。在數據庫中處理訂單的原因比較簡單 ...

一、前述 數據傾斜問題是大數據中的頭號問題，所以解決數據清洗尤為重要，本文只針對幾個常見的應用場景做些分析 。 二。具體方法 1、使用Hive ETL預處理數據 方案適用場景： 如果導致數據傾斜的是Hive表。如果該Hive表中的數據本身很不均勻（比如某個key對應了100 ...

一. 數據傾斜的現象 多數task執行速度較快,少數task執行時間非常長，或者等待很長時間后提示你內存不足，執行失敗。 二. 數據傾斜的原因 常見於各種shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。 數據問題 key本身分布不均勻(包括大量 ...

一、數據傾斜 1、什么是數據傾斜？ 由於數據分布不均勻，造成數據大量的集中到一點，造成數據熱點。 數據傾斜原理 目前我們所知道的大數據處理框架，比如 Flink、Spark、Hadoop 等之所以能處理高達千億的數據，是因為這些框架都利用了分布式計算的思想，集群中多個計算節點並行，使得數據 ...

卧槽草草 來源於其它博客： 貌似我只知道group by key帶來的傾斜 hive在跑數據時經常會出現數據傾斜的情況，使的作業經常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了幾個小時都沒跑完，這種情況就很可能是數據傾斜的原因，解決方法要根據具體情況來選擇具體的方案 ...

Hive 數據傾斜怎么發現，怎么定位，怎么解決 多數介紹數據傾斜的文章都是以大篇幅的理論為主，並沒有給出具體的數據傾斜案例。當工作中遇到了傾斜問題，這些理論很難直接應用，導致我們面對傾斜時還是不知所措。 今天我們不扯大篇理論，直接以例子來實踐，排查是否出現了數據傾斜，具體是哪段代碼導致的傾斜 ...

最近用Maxwell解析MySQL的Binlog，發送到Kafka進行處理，測試的時候發現一個問題，就是Kafka的Offset嚴重傾斜，三個partition，其中一個的offset已經快200萬了，另外兩個offset才不到兩百。Kafka數據傾斜的問題一般是由於生產者使用的Partition ...

解決方案二1. 增加reduce 的jvm內存2. 增加reduce 個數3. customer partition4. 其他優化的討論.5. reduce sort merge排序算法的討論6. 正在實現中的hive skewed join.7. pipeline8. distinct9. ...