數據傾斜的原因: 1. 存在bigkey - 業務層避免bigkey - 將集合類型的bigkey拆分為多個小集合 2. slot手工分配不均 3. hashtag 導致數據分配到同一個slot - 避免使用hashtag 訪問傾斜的原因 ...
概述 redis 集群部署方式大部分采用類 Twemproxy 的方式進行部署。即通過 Twemproxy 對 redis key 進行分片計算,將 redis key 進行分片計算,分配到多個 redis 實例中的其中一個。tewmproxy 架構圖如下: 由於 Twemproxy 背后的多個 redis 實例在內存配置和 cpu 配置上都是一致的,所以一旦出現訪問量傾斜或者數據量傾斜,則可能會 ...
2021-02-25 15:43 0 367 推薦指數:
數據傾斜的原因: 1. 存在bigkey - 業務層避免bigkey - 將集合類型的bigkey拆分為多個小集合 2. slot手工分配不均 3. hashtag 導致數據分配到同一個slot - 避免使用hashtag 訪問傾斜的原因 ...
參考:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842860.html 在做Shuffle階段的優化過程中,遇到了數據傾斜的問題,造成了對一些情況下優化效果不明顯。主要是因為在Job完成后的所得到的Counters是整個Job的總和 ...
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 ...
spark計算非常非常慢,通過web ui監視發現,有的task處理了好幾百M的數據,有的 task ...
數據傾斜調優 調優概述 有的時候,我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜,此時Spark作業的性能會比期望差很多。數據傾斜調優,就是使用各種技術方案解決不同類型的數據傾斜問題,以保證Spark作業的性能。 數據傾斜發生時的現象 絕大多數task執行得都非常快,但個別 ...
spark數據傾斜處理 危害: 當出現數據傾斜時,小量任務耗時遠高於其它任務,從而使得整體耗時過大,未能充分發揮分布式系統的並行計算優勢。 當發生數據傾斜時,部分任務處理的數據量過大,可能造成內存不足使得任務失敗,並進而引進整個應用失敗。 表現:同一個 ...
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 ...
運行不完,此稱之為數據傾斜。 1.萬能膏葯:hive.groupby.skewindata=true ...