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 ...

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 ...

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 ...

Hive數據傾斜原因和解決辦法（Data Skew） 什么是數據傾斜（Data Skew）？ 數據傾斜是指在原本應該並行處理的數據集中，某一部分的數據顯著多於其它部分，從而使得該部分數據的處理速度成為整個數據集處理的瓶頸 ...