案例功能說明 通過socketTextStream讀取 端口數據，統計在一定時間內不同類型商品的銷售總額度，如果持續銷售額度為 ，則執行定時器通知老板，是不是賣某種類型商品的員工偷懶了 只做功能演示，根據個人業務來使用，比如統計UV等操作 。 案例代碼 使用ValueState記錄了狀態信息，每次來商品都會進行總額度累加。 商品第一次進入的時候會注冊一個定時器，每隔 秒執行一次，定時器做預警功能， ...
2021-07-15 20:13 0 203 推薦指數：
第1章 Spark 性能優化1.1 調優基本原則1.1.1 基本概念和原則1.1.2 性能監控方式1.1.3 調優要點1.2 數據傾斜優化1.2.1 為何要處理數據傾斜（Data Skew）1.2.2 如何定位導致數據傾斜的代碼1.2.3 如何緩解/消除數據傾斜1.3 運行資源調優1.3.1 ...
一、數據傾斜發生的原理 原理：在進行shuffle的時候，必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理，比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話，就會發生數據傾斜。數據傾斜只會發生在shuffle過程中。常用的並且可能會觸發 ...
摘抄自：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 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 ...
上次有個朋友咨詢我一個GP數據傾斜的問題，他說查看gp_toolkit.gp_skew_coefficients表時花費了20-30分鍾左右才出來結果，后來指導他分析原因並給出其他方案來查看數據傾斜。 其實很多朋友經常使用如下的方式來檢查數據分布： select gp_segment_id ...
前言 繼《Spark性能優化：開發調優篇》和《Spark性能優化：資源調優篇》講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后，本文作為《Spark性能優化指南》的高級篇，將深入分析數據傾斜調優與shuffle調優，以解決更加棘手的性能問題 ...
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，優化是基於這些 Counters得出的平均值，而由於數據傾斜的原因造成map處理數據量的差異過大，使得這些平均值能代表 ...
數據傾斜 為什么會數據傾斜 spark 中的數據傾斜並不是說原始數據存在傾斜，原始數據都是一個一個的 block，大小都一樣，不存在數據傾斜； 而是指 shuffle 過程中產生的數據傾斜，由於不同的 key 對應的數據量不同導致不同 task 處理的數據量不同 注意：數據傾斜與數據 ...
【數據傾斜及調優概述】 大數據分布式計算中一個常見的棘手問題——數據傾斜： 在進行shuffle的時候，必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理，比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話，就會發生數據傾斜 ...
