大数据数据倾斜

一、大数据数据倾斜

大数据数据倾斜现象及优化方案

在大数据处理过程中，数据倾斜是一个常见但影响深远的问题。当数据在处理过程中分布不均匀，导致部分节点负载过重，从而影响作业的整体性能。本文将从数据倾斜的原因分析入手，探讨优化方案以提高大数据处理的效率。

数据倾斜的原因

数据倾斜的产生主要有以下几个原因：

1. 键分布不均：如果在数据处理中使用了某些字段作为Join或Group By的键，而这些字段的分布不均匀，就会导致数据倾斜。
2. 数据倾斜的数据量过大：有些数据可能存在极端的情况，造成数据倾斜的问题，在处理这些数据时需要特别注意。
3. 算法设计问题：某些算法在处理特定数据类型时容易引发数据倾斜，需要针对性地进行优化。

数据倾斜优化方案

针对数据倾斜问题，可以采取以下一些优化方案：

1. 数据预处理

在数据处理之前，可以对数据进行预处理，对倾斜的数据进行分析并进行适当的处理，如数据去重、数据聚合等，以减少数据倾斜的发生。

2. 动态调整分区

针对键分布不均的情况，可以动态地调整数据的分区方式，使得数据在各个分区间能够更均匀地分布，从而减轻数据倾斜的问题。

3. 倾斜数据处理

对于数据倾斜较严重的情况，可以采用特殊的处理方式，如选择合适的Join策略、增加缓存机制等来优化处理效率。

4. 任务调度优化

在任务调度时，可以根据实际情况对任务进行优化，合理分配资源，避免因部分节点数据倾斜导致任务整体受影响。

总结

数据倾斜是大数据处理中常见的挑战之一，但通过合理的优化方案可以有效减轻数据倾斜带来的影响，提高数据处理的效率和准确性。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的优化方式，持续关注数据倾斜问题，以保证大数据处理的顺利进行。

二、数据倾斜原理及解决？

数据倾斜的原因：在进行shuffle的时候，必须 将各个节点上相同的 key 拉取到某个节点上的一个 task 来进行处理 ，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个 key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只 会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。

解决方案：

第一点：直接过滤掉那些引起倾斜的Key。这种方法很简单，既然你倾斜，那我不用你就完事。比如说，总共有100万个key。只有2 个key，是数据量达到10 万的。其他所有的key，对应的数量都是几十，这样join后会引起倾斜。这个时候，自 己可以去取舍，如果业务和需求可以理解和接受的话，在从hive 表查询源数据的时候，直接在sql 中 用 where 条件，过滤掉某几个 key 。那么这几个 原先有大量数据，会导致数据倾斜的key，被过滤掉之后，那么在的spark作业中，自然就不会发生数据倾斜了。

第二点：Hive ETL做处理

通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join，然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的Hive表了，而是预处 理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。Hive ETL中进行group by或者join等shuffle操作时，还是会出现数据倾斜，导致Hive ETL的速度很慢。我们只是把数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中。

第三点：提高shuffle的操作并行度在对RDD执行shuffle算子时，给shuffle算子传入一个参数，比如reduceByKey(1000)，该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task 的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等。

三、arcgis 10.8 处理倾斜摄影数据？

1、打开arcgis应用程序，加入影像数据。

2、然后在工具栏空白处点击右键单击，选择打勾地理配准工具。

3、点击勾选后，arcgis页面就会出现的工具条，为地理配准工具条，就可以进行影像平移了。

4、点击添加控制点按钮，再在图面进行鼠标右键点击操作，先点击原来位置，再点击想移动到的位置。

5、点击第二点的时候还可以进行右键点击，可以在窗口输入xy参数等方式进行移动影像操作。

6、然后平移完成后，最后进行保存，点击位置，进行更新地理配准操作就完成了。

四、用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？

调优参数

set hive.map.aggr=true；

set hive.groupby.skewindata=true;

hive.map.aggr=true：在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。

hive.groupby.skewindata=true：数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

五、10086大数据是什么数据？

10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。

“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。

六、建筑物倾斜观测如何进行数据分析？

该楼位于闹市区，共6层3个单元，砖揭结构，长48.9m，宽9.6m，高约15m，纠偏前该楼有明显的倾斜，墙体有明显裂缝，内墙有破坏性损伤，出现门关不上的现象，为了监测该楼随纠偏的变形情况，及时为纠偏提供变形数据，在施工期间对该楼进行了变形监测。

工作基点、沉降观测点的布设及观测

工作基点选在离开建筑物及施工区较远的地方，观测点共布设了13个，其中楼北面8个，南面因条件的限制布设了5个，主要选在建筑物的四角、拐角处、受震动影响的部位和裂缝两侧等能反映建筑物变形特征的部位，观测点的形式采用膨胀螺丝，统一布设于同一层砖缝中，其分布见图1。

观测现进行了3期，各期观测结果整理如表1。

(1）从表l和图2可看出，北侧和南侧高程异常点分别为g＃和13＃，与实际墙体裂缝位置一致，说明该楼出现了不均匀沉降，另外，整体来说，该楼向北倾斜，从南北对应两点13＃和俨高程可计算出最大倾斜为5.3%，超过了设计允许值。

(2）从图2可以看出，前三期观测（约1个月）各监测点的变化趋势为沉降，最大点为10#(11mm），另外有6#、8#、9#（约6mm），其余各点沉降较小，这与在对应点处开挖用于纠偏的应力释放孔相一致。

数据分析：

(1）从精度分析和方案设计可见，该方案能够满足三级变形监视精度要求，提供的数据可靠。

(2）从数据何变形曲线看，在以后的纠偏中，应调整13#和8#等变形异常处的应力。

(3）因纠偏还在进行，观测也只进行了三次，因此还不能证明纠偏后该楼整体变形情况，有待以后继续监测。

七、千川数据大屏看什么数据？

千川数据大屏可以看到公司内部的各项数据，包括销售额、客户数量、员工绩效、产品研发进度等等。因为这些数据对公司的经营和发展非常关键，通过数据大屏可以更直观、更全面地了解公司的运营情况。此外，数据大屏还可以将数据进行可视化处理，使得数据呈现更加生动、易于理解。

八、分表过程中如何防止数据倾斜？

Mapjoin是一种避免避免数据倾斜的手段

允许在map阶段进行join操作，MapJoin把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map是进行了join操作，省去了reduce运行的效率也会高很多

在《hive：join遇到问题》有具体操作

在对多个表join连接操作时，将小表放在join的左边，大表放在Jion的右边，

在执行这样的join连接时小表中的数据会被缓存到内存当中,这样可以有效减少发生内存溢出错误的几率

2. 设置参数

hive.map.aggr = true

hive.groupby.skewindata=true 还有其他参数

3.SQL语言调节

比如： group by维度过小时：采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算

4.StreamTable

将在reducer中进行join操作时的小table放入内存，而大table通过stream方式读取

九、倾斜摄影测量采集数据的飞行方法？

涉及一种倾斜摄影测量的飞行参数设计方法。背景技术倾斜摄影测量是最近几年才发展起来的一项高新技术，它颠覆了以往只能从垂直方向拍摄目标的局限，通过在飞行平台上搭载多个航摄仪，从不同视角对目标进行拍摄，采集了大量的侧视纹理，使得产品效果更加真实。倾斜摄影的特点势必带来了一些各变量几何关系上的区别，计算方法也有不同。

影像覆盖范围和重叠度是其中最重要的变量，覆盖范围的准确性保证测区的完整及像控点的布设，而重叠度更是直接关系到成果质量，

十、数据大模型概念？

数据大模型是指在大数据环境下，对数据进行建模和分析的一种方法。它可以处理海量的数据，从中提取出有价值的信息和知识，帮助企业做出更准确的决策。

数据大模型通常采用分布式计算和存储技术，能够快速处理数据，并且具有高可扩展性和高性能。它是大数据时代的重要工具，对于企业的发展和竞争力提升具有重要意义。