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  • 宽带信号广泛应用于雷达 导航和卫星通讯等领域 宽带信号的传统接收处理方法主要是采用匹配滤波或子带分割技术 本文用去斜脉冲压缩处理方法处理宽带信号 给出了具体的实现结构和改进措施 分析了如何选择系统的信号...
  • 行业分类-物理装置-一种基于多块DDS同步的去斜处理方法.zip
  • 本仿真对脉冲压缩进行改进,提出去斜处理。与脉冲压缩技术不同,此算法可用于带宽极大的雷达定位:穿墙雷达,探地雷达等。定位效果极佳,还可为后续压缩感知及后投影BP算法提供研究思路。
  • 信号处理之宽带的匹配滤波

    千次阅读 2021-04-17 22:47:32
    匹配滤波又叫去斜处理去斜处理“有源相关”,通常用来处理极大带宽的LFM波形 (如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大,采样点数就很多,所以要经过去斜处理)。 为了解决传统单频...

    一,匹配滤波原因

    匹配滤波又叫去斜处理,去斜处理“有源相关”,通常用来处理极大带宽的LFM波形

    (如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大,采样点数就很多,所以要经过去斜处理)。

    为了解决传统单频脉冲面临的作用距离和空间分辨率之间的矛盾,脉冲压缩技术一般采用:

    发射宽度相对较宽而峰值功率低的脉冲,使信号有足够的能量以保证作用距离;

    接收时做匹配滤波,将底峰值的宽脉冲压缩成高峰值的窄脉冲,避免脉冲重叠现象,从而提高空间分辨率。

    二,匹配滤波

    匹配滤波原理:匹配滤波器(match filter)是最佳线性滤波器的一种,该滤波器的准则是输出信噪比最大,常用于通信、雷达等系统的接收机中,下面对其冲激响应/系统函数进行推导。
    设该滤波器传递函数为H(f)H(f),冲激响应为h(t)h(t),输入信号为r(t)=s(t)+n(t),其中s(t)为输入信号,n(t)为高斯白噪声。设输入信号的频谱密度函数为S(f),而高斯白噪声的单边功率谱为n0/2,其中n0为高斯白噪声单边功率谱密度。

    其中:
    S(t)=Acos(2πf_0 t+πμt^2) (0≤t≤τ)
    h(t)=ks_t^
    (t_0-t)
    H(f)=kS_t^
    (f)e^(-j2πft_0 )
    τ^’=1/B=1/μτ
    **在通信系统中,滤波器是其中重要部件之一,滤波器特性选择直接影响数字信号的恢复。在数字信号接收中,滤波器的作用有两个方面,使滤波器输出有用信号成分尽可能强;抑制信号外带噪声,使滤波器输出噪声成分尽可能小,减少噪声对信号判决的影响。对最佳线形滤波器的设计有两种准则其中一种是是滤波器输出信噪比在某一特定时刻达到最大,由此而导出的最佳线性滤波器成为匹配滤波器。在数字通信中,匹配滤波器具有广泛的应用。因此匹配滤波器是指滤波器的性能与信号的特性取得某种一致,使滤波器输出端的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值最大。在信号处理中,匹配滤波器可以用来解调基频带脉冲信号,基频带脉冲信号意指信号内容为同一波形信号乘上一个常数,在每个周期出现,每个周期中代表着或多或少的信息量。匹配滤波器解调出来的结果其SNR(Signal Noise Ratio)为最大的,匹配滤波器需要事先知道:1.传送的信号;2.信号的同步。这样才能解调出传送的信号。

    三,去斜处理
    Stretch方法是针对线性调频信号而提出的,其方法是将输入信号与参考信号(经适当延迟的本振信号,延迟量通常由窄带信号测距结果估计出)混频,则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量,对混频输出的信号进行DFT处理,即可获得目标的距离像,对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。

    混频过程为回波信号在时域与参考信号的共轭相乘

    混频后得到一个瞬时频率和目标距离成正比的单频信号,对其进行频谱分析即可得到目标的距离像;去斜处理一般情况下可降低信号带宽;

    1,生成输入信号和参考信号

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  去斜处理仿真程序  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    clc;clear all;close all;
    B=10e6;%带宽10MHz
    tp=10e-6;%脉宽10us
    k=B/tp;%LFM系数
    fs=50e6;
    R0=3e3;R1=2000;R2=3500;R=5000;
    c=3e8;
    f0=60e6;
     
    N=round(2*R/c*fs);
    fft_N=2^nextpow2(N);
    t=linspace(0,2*R/c,N);
    
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%   参考信号   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2);

    2,生成回波信号

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%   回波信号   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c));
    Sb1=exp(1j*pi*k*(t-2*R1/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R1/c));
    Sb2=exp(1j*pi*k*(t-2*R2/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R2/c));
    Sb=Sb0+Sb1+Sb2;

     

    3,混频信号

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%   混频信号   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    SSb=Sref.*conj(Sb);%去斜后时域信号
    spectrum=fft(SSb,fft_N);%去斜后频域信号
    f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2
    f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离
    sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数
    SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲,实现了压缩和去RVP
    figure;
    SSb=fftshift(SSb);
    SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP的时域信号
    subplot(211);
    plot(f,db(abs(SSb)/max(SSb)))
    xlabel('距离/m');
    grid on
    subplot(212);
    plot(f,abs(SSb))
    xlabel('距离/m');

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  • 雷达信号去斜处理方法:去斜处理(宽带的匹配滤波)Stretch方法是针对线性调频信号而提出的
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  • 数据倾斜原因及处理

    千次阅读 2021-03-01 20:34:36
    数据倾斜原因和处理? 1原因 1)、key分布不均匀 2)、业务数据本身的特性 3)、建表时考虑不周 4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜 操作 情形 group by group by 维度过小,某值的数量过多 Count Distinct 某...

    数据倾斜原因和处理?

    1原因

    1)、key分布不均匀
    2)、业务数据本身的特性
    3)、建表时考虑不周
    4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜

    操作情形
    group bygroup by 维度过小,某值的数量过多
    Count Distinct某特殊值过多
    Join大表join小表,其中小表key集中,分发到某一个或几个reduce上的数据远高于平均值

    2数据倾斜的解决方案

    2.1参数调节(group by造成数据倾斜)
    set hive.map.aggr=true 设置在Map端进行聚合
    set hive.groupby.skewindata = true实现方法是在group by时启动两个MR job。第一个job会将map端数据随机输入reducer,每个reducer做部分聚合,相同的key就会分布在不同的reducer中。第二个job再将前面预处理过的数据按key聚合并输出结果,这样就起到了均衡的效果

    select word,count(word) from wordtest group by wordtest
    案例:统计单词数量,假设单词d数据倾斜
    with
    dt as (select word, num, row_number () over () rn from wordtest where word='d'),
    dd as (select rn%3 t, sum (num) total from dt group by rn%3),
    df as (select 'd' word, sum (total) total from dd),
    dw as (select word , sum(num) total from wordtest where word<>'d' group by word)select * from df union all select * from dw;
    

    2.2 Sql语句优化
    如果数据量非常大,执行如select a,count(distinct b) from t group by a;类型的SQL时,会出现数据倾斜的问题。

    使用sum...group by代替
    select a,sum(1) from (select a,b from t group by a,b) group by a;
    

    2.3空值产生的数据倾斜:

    解决方法1:空值不参与关联

    select * from log a
      join users b
      on a.user_id is not null
      and a.user_id = b.user_id
    union all
    select * from log a
      where a.user_id is null;
    

    解决方法2 :赋予空值新的key值

    select * from log a
    left outer join users b
    on case when a.user_id is null then concat(‘hive’,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;
    

    结论:方法2比方法1效率更好,解决方法1中 log读取两次,jobs是2。解决方法2 job数是1 。这个优化适合无效 id 产生的倾斜问题。把空值的 key 变成一个字符串加上随机数,就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。

    2.4不同数据类型关联产生数据倾斜
    默认的Hash操作会按int型的id来进行分配,这样会导致所有string类型id的记录都分配到一个Reducer中

    select * from users a left outer join logs b
    on a.usr_id = cast(b.user_id as string)
    

    2.5大表join小表
    map join 概念:将其中做连接的小表(全量数据)分发到所有 MapTask 端进行 Join,从 而避免了 reduceTask,前提要求是内存足以装下该全量数据

    set hive.auto.convert.join= true
    set hive.mapjoin.smalltable.filesize`,当小表小于该值就会启用map join,默认值25000000(25MB)
    

    2.6大表join大表
    解决办法1:参数设置

    set hive.optmize.skewjoin=true
    set hive.skewjoin.key=100000; #默认为100000
    

    hive在运行的时候没有办法判断哪个key会产生多大的倾斜,所以使用这个参数控制倾斜的阀值,如果超过这个值,新的值会发送给那些还没有达到的reduce,一般可以设置成你处理的总记录数/reduce个数的2-4倍都可以接受

    解决办法2:从其中一个大表中提取join字段形成小表,再和大表进行join

    select * from log a
     left outer join (
        select  d.*
          from ( select distinct user_id from log ) c
          join users d
          on c.user_id = d.user_id
        ) x
      on a.user_id = b.user_id;
    
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  • PHP 字符串 处理正反斜线

    千次阅读 2020-03-10 21:15:14
    用于处理 '字符串 处理路径正反斜线'. 2.学习/操作 开发中经常遇到路径相关的问题, 特别是处理转换正反斜线[win/*nix]/分隔符. 1. 解决办法: 写个公共函数[全局助手函数] core/common/...

    1.应用场景

    用于处理 '字符串 处理正反斜线', 如路径, 命令空间... 

    2.学习/操作

    开发中经常遇到路径相关的问题, 特别是处理转换正反斜线[win/*nix]/分隔符.

     

    1. 解决办法:

    写个公共函数[全局助手函数]

     

    core/common/functions.php

    if ( ! function_exists('serializePath'))

    {

        /**

         * Find and replace a string in a string.

         *

         * @param  string  $path

         * @param  string  $seatch

         * @param  string  $replace

         * @return string

         */

        function serializePath($path, $seatch = '\\', $replace = '/'){

        if(!$path){

            return false;

        }

     

        return str_replace($seatch, $replace, $path);

        }

    }

     

    2. 使用

    $path = serializePath($path);

     

     

     

     

    后续补充

    ...

    3.问题/补充

    1. windows 与 *nix下的目录分隔符是不一样的, 但是可以混用.

    如下: 

    window 10: 可以正常定位到文件. 使用php 函数 is_file($path) 结果为true;

    G:\phpstudy_pro\WWW\front_backend\imooc/core/route.php

     

    备注:

    一个路径,  在 Windows 中,斜线(/)和反斜线(\)都可以用作目录分隔符。在其它环境下是斜线(/)[即Linux/Unix]。

    故: 均处理为分隔符为 / 的路径形式

     

     

    ...

    4.参考

    https://blog.csdn.net/william_n/article/details/103694650  //Windows 与 Linux 异同

    后续补充

    ...

     

    展开全文
  • Spark:对数据倾斜的八种处理方法

    千次阅读 2018-09-16 13:20:28
    原理:对原本相同的key进行随机数附加,变成不同key,让原本一个task处理的数据分摊到多个task做局部聚合,规避单task数据过量。之后再随机前缀进行全局聚合; 优点:效果非常好(对聚合类Shuffle操作的倾斜...

    目录

    1. 什么是数据倾斜

    2. 解决数据倾斜需要

    3. 导致Spark数据倾斜的本质

    4. 定位最慢的Task所处的源码位置

    5. 解决方案

    方案一:使用Hive ETL预处理

    方案二:过滤导致倾斜的key

    方案三:提高Shuffle操作并行度

    方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)

    方案五:将reduce join转为map join

    方案六:采样倾斜key并分拆join操作

    方案七:用随机前缀和扩容RDD进行join

    方案八:多种方案组合


    1. 什么是数据倾斜

    数据倾斜是一种很常见的问题(依据二八定律),简单来说,比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话,就会产生数据倾斜,导致两个后果:

    1. OOM(单或少数的节点);
    2. 拖慢整个Job执行时间(其他已经完成的节点都在等这个还在做的节点)。

    2. 解决数据倾斜需要

    1. 搞定 Shuffle;
    2. 搞定业务场景;
    3. 搞定 CPU core 的使用情况;(这里的core是虚拟的core而不是机器的物理CPU核,可以理解为就是Executor的一个工作线程。
    4. 搞定 OOM(内存溢出) 的根本原因等:一般都因为数据倾斜(某task任务的数据量过大,GC压力大,和Kafka不同在于Kafka的内存不经过JVM,其基于Linux的Page)。

    3. 导致Spark数据倾斜的本质

    Shuffle时,需将各节点的相同key的数据拉取到某节点上的一个task来处理,若某个key对应的数据量很大就会发生数据倾斜。比方说大部分key对应10条数据,某key对应10万条,大部分task只会被分配10条数据,很快做完,个别task分配10万条数据,不仅运行时间长,且整个stage的作业时间由最慢的task决定

    数据倾斜只会发生在Shuffle过程,以下算法可能触发Shuffle操作: 

    distinct:

    distinct的操作其实是把原RDD进行map操作,根据原来的key-value生成为key,value使用null来替换,并对新生成的RDD执行reduceByKey的操作,也就是说,Distinct的操作是根据key与value一起计算不重复的结果.只有两个记录中key与value都不重复才算是不重复的数据。

    groupByKey:

    groupByKey会将RDD[key,value] 按照相同的key进行分组,形成RDD[key,Iterable[value]]的形式, 有点类似于sql中的groupby,例如类似于mysql中的group_concat

    reduceByKey:

    reduceByKey,就是将key相同的键值对,按照Function进行计算。如代码中就是将key相同的各value进行累加。得到的结果就是类似于[(key2,2), (key3,1), (key1,2)] 形式。

    aggregateByKey 函数:

    对PairRDD中相同的Key值进行聚合操作,在聚合过程中同样使用了一个中立的初始值。和aggregate函数类似,aggregateByKey返回值的类型不需要和RDD中value的类型一致。因为aggregateByKey是对相同Key中的值进行聚合操作,所以aggregateByKey'函数最终返回的类型还是PairRDD,对应的结果是Key和聚合后的值,而aggregate函数直接返回的是非RDD的结果。

    join:

    join类似于SQL的inner join操作,返回结果是前面和后面集合中配对成功的,过滤掉关联不上的。

    cogroup:

    对两个RDD中的kv元素,每个RDD中相同key中的元素分别聚合成一个集合。与reduceByKey不同的是针对两个RDD中相同的key的元素进行合并。

    repartition:

    返回一个恰好有numPartitions个分区的RDD,可以增加或者减少此RDD的并行度。内部,这将使用shuffle重新分布数据,如果你减少分区数,考虑使用coalesce,这样可以避免执行shuffle

    以上等等。

    4. 定位最慢的Task所处的源码位置

    步骤一: 看数据倾斜发生在哪个stage(也就是看以上算子出现在哪个阶段)yarn-client模式下查看本地log或Spark Web UI中当前运行的是哪个stage;yarn-cluster模式下,通过Spark Web UI查看运行到了哪个Stage。 
    主要看最慢的Stage各task分配的数据量,来确定是否是数据倾斜。

    步骤二:根据Stage划分,推算倾斜发生的代码(必然有Shuffle类算子)。简单实用方法:只要看到shuffle类算子或Spark SQL的SQL语句会有Shuffle类的算子的句子,就可以知道该地方划分为前后两个Stage。(用Python的PySpark接口,Spark Web UI会查看task在源码中的行数,Java或者Scala 同理。)

    5. 解决方案

    方案一:使用Hive ETL预处理

    • 场景:若Hive表中数据不均匀,且业务中会频繁用Spark对Hive表分析;
    • 思路:用Hive对数据预处理(对key聚合等操作),原本是Spark对Hive的原表操作,现在就是对Hive预处理后的表操作;
    • 原理:从根源解决了数据倾斜,规避了了Spark进行Shuffle类算子操作。但Hive ETL中进行聚合等操作会发生数据倾斜,只是把慢转移给了Hive ETL;
    • 优点:方便,效果好,规避了Spark数据倾斜;
    • 缺点:治标不治本,Hive ETL会数据倾斜。

    方案二:过滤导致倾斜的key

    • 场景:发生倾斜的key很少且不重要;
    • 思路:对发生倾斜的key过滤掉。比方在Spark SQL中用where子句或filter过滤,若每次作业执行,需要动态判定可使用sample算子对RDD采样后取数据量最多的key过滤;
    • 原理:对倾斜的key过滤后,这些key便不会参与后面的计算,从本质上消除数据倾斜;
    • 优点:简单,效果明显;
    • 缺点:适用场景少,实际中导致倾斜的key很多。

    方案三:提高Shuffle操作并行度

    • 场景:任何场景都可以,优先选择的最简单方案;
    • 思路:
    • 对RDD操作的Shuffle算子传入一个参数,也就是设置Shuffle算子执行时的Shuffle read task数量。
    • 对于Spark SQL的Shuffle类语句(如group by,join)即spark.sql.shuffle.partitions,代表shuffle read task的并行度,默认值是200可修改
    • 原理:增大shuffle read task参数值,让每个task处理比原来更少的数据;
    • 优点:简单,有效;
    • 缺点:缓解的效果很有限。

    方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)

    • 场景:对RDD进行reduceByKey等聚合类shuffle算子,SparkSQL的groupBy做分组聚合这两种情况
    • 思路:首先通过map给每个key打上n以内的随机数的前缀并进行局部聚合,即(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)变为(1_hello, 1) (1_hello, 1) (2_hello, 1),并进行reduceByKey的局部聚合,然后再次map将key的前缀随机数去掉再次进行全局聚合;
    • 原理:对原本相同的key进行随机数附加,变成不同key,让原本一个task处理的数据分摊到多个task做局部聚合,规避单task数据过量。之后再去随机前缀进行全局聚合;
    • 优点:效果非常好(对聚合类Shuffle操作的倾斜问题);
    • 缺点:范围窄(仅适用于聚合类的Shuffle操作,join类的Shuffle还需其它方案)。

    方案五:将reduce join转为map join

    • 场景:对RDD或Spark SQL使用join类操作或语句,且join操作的RDD或表比较小(百兆或1,2G);
    • 思路:使用broadcast和map类算子实现join的功能替代原本的join,彻底规避shuffle。对较小RDD直接collect到内存,并创建broadcast变量;并对另外一个RDD执行map类算子,在该算子的函数中,从broadcast变量(collect出的较小RDD)与当前RDD中的每条数据依次比对key,相同的key执行你需要方式的join;
    • 原理:若RDD较小,可采用广播小的RDD,并对大的RDD进行map,来实现与join同样的效果。简而言之,用broadcast-map代替join,规避join带来的shuffle(无Shuffle无倾斜)
    • 优点:效果很好(对join操作导致的倾斜),根治;
    • 缺点:适用场景小(大表+小表),广播(driver和executor节点都会驻留小表数据)小表也耗内存。

    方案六:采样倾斜key并分拆join操作

    • 场景:两个较大的(无法采用方案五)RDD/Hive表进行join时,且一个RDD/Hive表中少数key数据量过大,另一个RDD/Hive表的key分布较均匀(RDD中两者之一有一个更倾斜);
    • 思路:
      • 1. 对更倾斜rdd1进行采样(RDD.sample)并统计出数据量最大的几个key;
      • 2. 对这几个倾斜的key从原本rdd1中拆出形成一个单独的rdd1_1,并打上0~n的随机数前缀,被拆分的原rdd1的另一部分(不包含倾斜key)又形成一个新rdd1_2;
      • 3. 对rdd2过滤出rdd1倾斜的key,得到rdd2_1,并将其中每条数据扩n倍,对每条数据按顺序附加0~n的前缀,被拆分出key的rdd2也独立形成另一个rdd2_2; 
        【个人认为,这里扩了n倍,最后union完还需要将每个倾斜key对应的value减去(n-1)】
      • 4. 将加了随机前缀的rdd1_1和rdd2_1进行join(此时原本倾斜的key被打散n份并被分散到更多的task中进行join); 
        【个人认为,这里应该做两次join,两次join中间有一个map去前缀】
      • 5. 另外两个普通的RDD(rdd1_2、rdd2_2)照常join;
      • 6. 最后将两次join的结果用union结合得到最终的join结果。
    • 原理:对join导致的倾斜是因为某几个key,可将原本RDD中的倾斜key拆分出原RDD得到新RDD,并以加随机前缀的方式打散n份做join,将倾斜key对应的大量数据分摊到更多task上来规避倾斜;
    • 优点:前提是join导致的倾斜(某几个key倾斜),避免占用过多内存(只需对少数倾斜key扩容n倍);
    • 缺点:对过多倾斜key不适用。

    方案七:用随机前缀和扩容RDD进行join

    • 场景:RDD中有大量key导致倾斜;
    • 思路:与方案六类似。 
      1. 查看RDD/Hive表中数据分布并找到造成倾斜的RDD/表; 
      2. 对倾斜RDD中的每条数据打上n以内的随机数前缀; 
      3. 对另外一个正常RDD的每条数据扩容n倍,扩容出的每条数据依次打上0到n的前缀; 
      4. 对处理后的两个RDD进行join。
    • 原理:与方案六只有唯一不同在于这里对不倾斜RDD中所有数据进行扩大n倍,而不是找出倾斜key进行扩容(这是方案六);
    • 优点:对join类的数据倾斜都可处理,效果非常显著;
    • 缺点:缓解,扩容需要大内存。 
      【个人认为,这里和方案六一样,也需要对扩容的key对应的value最后减去(n-1),除非只需大小关系,对值没有要求】

    方案八:多种方案组合

    实际中,需综合着对业务全盘考虑,可先用方案一和二进行预处理,同时在需要Shuffle的操作提升Shuffle的并行度,最后针对数据分布选择后面方案中的一种或多种。实际中需要对数据和方案思路理解灵活应用。

    原文参考:http://itindex.net/detail/57899-spark-数据-方法

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  • Spark如何处理数据倾斜

    万次阅读 多人点赞 2018-08-17 20:38:22
    数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候,由于数据Spark的单个Partition)的分布不均,导致大量的数据集中分不到一台或者某几台计算节点上,导致处理速度远低于平均计算速度,从而拖延导致整个计算过程过慢,影响...
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  • 利用天然发沸石离子交换脱除氨氮机理处理污水厂二级出水,通过对沸石离子交换柱的NH4+交换量、沸石柱离子交换柱的再生和再生盐水的脱氮进行分析,确定了去除污水厂二级出水中氨氮的工艺流程和适宜参数,经处理后氨氮...
  • Flink keyby 数据倾斜问题处理

    千次阅读 2020-04-05 10:21:51
    这里是正常现象,因为我们是对第一次聚合后的数据进行keyby统计,所以这里的数据大小会非常小,比如我们原始数据一条数据有1M大小,1000条数据就1个G,业务往往还有其他操作,我们再第一次keyby 散列时处理其他逻辑...
  • OpenCSV正确处理反斜线

    千次阅读 2018-03-13 21:12:16
    OpenCSV正确处理反斜线 2018.3.13 版权声明:本文为博主chszs的原创文章,未经博主允许不得转载。 OpenCSV是一个开源的、处理CSV数据的Java库。但它在处理反斜杠时存在一个小问题,本文讲述这个问题以及如何解决...
  • #资源达人分享计划#
  • 数据偏处理

    千次阅读 2017-01-25 15:50:55
    转自:...对于数据偏问题的处理主要分类两大类:基于算法和基于数据,增强少数类别对算法的影响程度,提高算法对少数类
  • Hive中常见的数据倾斜问题的处理

    千次阅读 2019-06-21 11:43:25
    数据倾斜主要表现在,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),...
  • #资源达人分享计划#
  • 基于地质工作实践,从孔校正的计算法基本理论知识出发,应用内嵌于Excel的VBA语言开发了一个钻孔孔批量处理程序,并在《贵州省都匀市江洲镇青山煤矿(预留)资源储量核实及勘探》项目中得到很好的应用。
  • 基于新集二矿121109综采工作面岩石撞击摩擦火花引燃采空区瓦斯燃烧事故调查分析,开展坚硬石英顶板煤层开采瓦斯防治技术研究,分析坚硬岩石顶板撞击摩擦机理和背地质构造瓦斯流动规律。研究结果表明:采取采空区瓦斯...
  • 芯片的偏

    2020-11-18 07:43:07
     芯片偏是一个当处理裸芯片是可能偶尔发生的一个工艺问题。在倒装芯片装配工艺中的一些因数可能造成这种贴装缺陷,包括不适当的设备设定、不正确的工艺参数和不兼容的装配材料。另外,贴装精度不仅受芯片贴装工艺...
  • 屏幕处理办法,如下 在安装启动的时候,加入nomodeset参数。 如果你已经安装完毕,则可以修改 vi/etc/sysconfig/grub, 加入nomodeset参数:在GRUB_CMDLINE_LINUX这行的结尾加上 nomodeset参数。 然后执行:grub...
  • 图像处理 倾斜检测

    千次阅读 2013-02-20 16:36:25
    也可简单的只最大值;因为文本图像通常没有很  多的噪声,不会出现大的色块。其实依照数组你甚至可以重绘所有被检测到的直线。  方法2:hough变换:  原理:  图像...
  • 随机振动法是检测拉索拉力的有效方法,采用经典谱估计的方法对数据进行处理,其精度会受到快速Fourier变换(FFT)栅栏效应的影响,为此采用离散时间序列 Fourier变换(DTFT)方法实现对拉索固有频率的精确搜索,以提高...
  • 数据倾斜及其高效解决方法

    万次阅读 多人点赞 2018-11-13 18:20:07
    数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。 数据倾斜是指:...
  • Spark sql处理数据倾斜方法

    万次阅读 2016-05-25 15:09:03
    一般出现在对大表的join过程中,数据表现是大表的join key集中分布在某几个取值上,spark运行时的表现是job在某个或某些task的处理上停留时间过长(more than 0.5 hour)。一般分为大表join大表,大表join小表;其中...
  • 1.换行处理 axisLabel: { formatter: function (val) { console.log(val); var strs = val.split(''); //转化为字符串数组 console.log(strs); var str = '' for (var i = ...

空空如也

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