hadoop 数据倾斜处理共找到293条结果

算法应该怎么玩  - Gitchat Gitchat

大家好,我是王晓华,网名 orbit。2015 年出版了一本书,名为《算法的乐趣》,以“趣味性”为着手点,介绍了二十多个趣味算法的原理和实现,主要目的是希望读者了解到算法并非是枯燥、抽象的代码,算法的设计和应用是一件十分有趣的事情。做为一本非典型的算法书,许多读者学习后觉得意犹未尽,希望能以更系统的方式来介绍各类算法的设计和实现,同时介绍更多分析问题的方法和抽象问题数据模型的技巧,而这正是本课程的目标。 课程背景 算法在程序中扮演着非常重要的角色,有人将数据结构比喻为程序的骨架,将算法比喻为程序的灵魂,这一点也不为过。正是因为这一点,很多朋友都立志要学好算法,但是我常常看到各种抱怨,比如“看了半年《算法》这本书,才看了几十页”,再比如“四年了,还是没有啃完《算法导论》”。出现这种情况的主要原因有两个,其一是算法纷繁复杂、知识点多,没有一种放之四海而皆准的通用规则,很难一下子从总体上掌握全貌;其二是一些算法虽然有常用的设计模式,但是不同的问题有不同的数学模型,需要设计好数学模型才能带入算法模式进行求解,然而设计数学模型对新手来说通常是个高高的门槛。 人们设计各种算法的目的是解决现实中的问

何为数据倾斜? 在弄清什么是数据倾斜之前,我想让大家看看数据分布的概念:     正常的数据分布理论上都是倾斜的,就是我们所说的20-80原理:80%的财富集中在20%的人手中, 80%的用户只使用20%的功能 , 20%的用户贡献了80%的访问量 , 不同的数据字段可能的数据倾斜一般有两种情况 ...(2018-08-15 23:11:27)

原文链接:http://blog.csdn.net/longshenlmj/article/details/17304437 数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key ...(2018-07-29 16:04:48)

领域驱动战略设计实践  - Gitchat Gitchat

相信很多朋友对领域驱动设计会有这样或那样的困惑,比如领域驱动设计是什么?它在工作中有什么作用?为什么国内关于这方面的书籍少之又少?…… 为了解决这些疑惑,有幸邀请到专家张逸老师来聊聊领域驱动设计,下面是 GitChat 独家采访记录。 GitChat:领域驱动设计(Domain Driven Design,DDD)自诞生以来已有十几年时间,这门本已步入老年的方法学却因为微服务的兴起而焕发了第二春。您说过这可能要归功于 DDD 的“坚硬生长”,但不可否认微服务确实也是一个重要因素,能否请您解释一下领域驱动设计和微服务这种深层次的匹配关系? 张逸:领域驱动设计是由 Eric Evans 在一本《领域驱动设计》书中提出的,它是针对复杂系统设计的一套软件工程方法;而微服务是一种架构风格,一个大型复杂软件应用是由一个或多个微服务组成的,系统中的各个微服务可被独立部署,各个微服务之间是松耦合的,每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。 两者之间更深入的关系,在我写的课程中已有详细讲解。主要体现在领域驱动设计中限界上下文与微服务之间的映射关系。假如限界上下文之间需要跨进程通信,并形

数据倾斜是数据中的常见情况。数据中不可避免地会出现离群值(outlier),并导致数据倾斜。这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行。常见的数据倾斜有以下几类: 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。 在map端和red ...(2015-09-14 13:56:10)

数据倾斜是指,map / reduce 程序执行时,减少节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个减少节点运行很慢,这是因为某一个键的条数比其他键多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条关键所在的减少节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完。 阿里的这篇比较实用,通俗易懂:倾斜 ...(2018-07-04 23:25:18)

机器学习极简入门课  - Gitchat Gitchat

机器学习最直接的应用,就是把模型运用到实际业务上去解决问题。 本课所讲到的几个经典模型,是机器学习发展的几十年间,由前辈总结出的解决特定问题的固定模式,已经在实践中证明有效。 学会这些模型,一则可以以它们为载体理解“机器学习”这件事情本身是一种怎样的机制;二则掌握了模型,也就掌握了当前许多实际问题有效的解决方案。 学模型就要学公式推导吗? 在实际应用中,如果我们要运用一种模型,那么其实有很多现成的算法库、学习框架,只要把输入导入进去,用几行代码指定模型类型和参数,工具、框架就能自动计算出结果。 既然如此,何必再去学其中的原理,一步步推导让人头晕的数学公式? 对于这个问题,首先给出我的意见: 机器学习的原理和数学推导一定要学! 此处且举个直观的例子: 工具就像是武器,学会使用一种工具只是学会了使用这种武器的最基本的招式和套路。而理论学习则是学习策略,决定了未来在真实对战中,遇到对手攻击时,你选取哪些招式套路,如何组合起来去迎敌。 反过来说,如果根本不学模型原理,只是把一个个应用场景背诵下来,需要的时候直接把模型当黑盒使用——这样做我们能学到什么? 我们将学到: 算法库的安装

数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某 ...(2013-12-13 16:36:32)

在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不说了,应用的类型不同其中就比如page rank 或者data mining 里面一些计 ...(2014-07-05 23:08:00)

数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某 ...(2015-10-12 16:57:49)

最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解.      在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不 ...(2017-08-07 11:03:45)

参考:http://blog.csdn.net/core_cto/article/details/8644692 最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解.      在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集 ...(2017-02-27 23:35:14)

最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解.     在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不说了,应 ...(2016-06-02 16:38:32)