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Spark數(shù)據(jù)傾斜
那就這樣吧丶xx
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Spark數(shù)據(jù)傾斜
Spark數(shù)據(jù)傾斜解決方案
主要從業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)設(shè)計角度來解決
Spark數(shù)據(jù)傾斜.png
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人面猴
序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌最住,老刑警劉巖摄悯,帶你破解...
沈念sama
閱讀 217,277
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死咒
序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件朽缎,死亡現(xiàn)場離奇詭異稠集,居然都是意外死亡撮执,警方通過查閱死者的電腦和手機薄翅,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
沈念sama
閱讀 92,689
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救了他兩次的神仙讓他今天三更去死
文/潘曉璐 我一進店門沙兰,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人翘魄,你說我怎么就攤上這事鼎天。” “怎么了暑竟?”我有些...
開封第一講書人
閱讀 163,624
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道士緝兇錄:失蹤的賣姜人
文/不壞的土叔 我叫張陵斋射,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我但荤,道長罗岖,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
開封第一講書人
閱讀 58,356
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?港島之戀(遺憾婚禮)
正文 為了忘掉前任腹躁,我火速辦了婚禮桑包,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘纺非。我一直安慰自己哑了,他們只是感情好赘方,可當我...
茶點故事
閱讀 67,402
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惡毒庶女頂嫁案:這布局不是一般人想出來的
文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著垒手,像睡著了一般蒜焊。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪倒信。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上科贬,一...
開封第一講書人
閱讀 51,292
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城市分裂傳說
那天,我揣著相機與錄音鳖悠,去河邊找鬼榜掌。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛乘综,可吹牛的內(nèi)容都是我干的憎账。 我是一名探鬼主播,決...
沈念sama
閱讀 40,135
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雙鴛鴦連環(huán)套:你想象不到人心有多黑
文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼卡辰,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼胞皱!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起九妈,我...
開封第一講書人
閱讀 38,992
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萬榮殺人案實錄
序言:老撾萬榮一對情侶失蹤反砌,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后萌朱,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體宴树,經(jīng)...
沈念sama
閱讀 45,429
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?護林員之死
正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
茶點故事
閱讀 37,636
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?白月光啟示錄
正文 我和宋清朗相戀三年晶疼,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了酒贬。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
茶點故事
閱讀 39,785
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活死人
序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡翠霍,死狀恐怖锭吨,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情寒匙,我是刑警寧澤零如,帶...
沈念sama
閱讀 35,492
評論 5
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?日本核電站爆炸內(nèi)幕
正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站蒋情,受9級特大地震影響埠况,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜棵癣,卻給世界環(huán)境...
茶點故事
閱讀 41,092
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男人毒藥:我在死后第九天來索命
文/蒙蒙 一辕翰、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧狈谊,春花似錦喜命、人聲如沸沟沙。這莊子的主人今日做“春日...
開封第一講書人
閱讀 31,723
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一樁弒父案壁榕,背后竟有這般陰謀
文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽矛紫。三九已至,卻和暖如春牌里,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間颊咬,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
開封第一講書人
閱讀 32,858
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情欲美人皮
我被黑心中介騙來泰國打工牡辽, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留喳篇,地道東北人。 一個月前我還...
沈念sama
閱讀 47,891
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贊 370
代替公主和親
正文 我出身青樓态辛,卻偏偏與公主長得像麸澜,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子奏黑,可洞房花燭夜當晚...
茶點故事
閱讀 44,713
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Spark 數(shù)據(jù)傾斜及其解決方案
本文首發(fā)于 vivo互聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 微信公眾號 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk...
vivo互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
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八種解決 Spark 數(shù)據(jù)傾斜的方法
一炊邦、什么是數(shù)據(jù)傾斜 對 Spark/Hadoop 這樣的分布式大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來講,數(shù)據(jù)量大并不可怕熟史,可怕的是數(shù)據(jù)傾斜馁害。...
坨坨的大數(shù)據(jù)
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spark數(shù)據(jù)傾斜以及解決方案
對 Spark/Hadoop 這樣的分布式大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來講,數(shù)據(jù)量大并不可怕以故,可怕的是數(shù)據(jù)傾斜蜗细。 對于分布式系統(tǒng)而言...
陳二狗想吃肉
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Spark_數(shù)據(jù)傾斜調(diào)優(yōu)(1)
數(shù)據(jù)傾斜和數(shù)據(jù)過量的區(qū)別是什么 Spark 中的數(shù)據(jù)傾斜問題主要指 shuffle 過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)傾斜問題,是由...
bigdata張凱翔
閱讀 919
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Spark數(shù)據(jù)傾斜調(diào)優(yōu)3
一怒详、數(shù)據(jù)傾斜發(fā)生的原理 原理:在進行shuffle的時候炉媒,必須將各個節(jié)點上相同的key拉取到某個節(jié)點上的一個tas...
liuzx32
閱讀 291
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