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Hive 千亿级数据倾斜解决方案

数据倾斜问题剖析 数据倾斜是分布式系统不可避免的问题,任何分布式系统都有几率发生数据倾斜,但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显。这里要注意本篇文章的标题—“千亿级数据”,为什么说千亿级,因为如果一个任务的数据量只有几百万,它即使发生了数据倾斜,所有数据都跑到一台机器去执行,对于几百万的数据量,一台机器执行起来还是毫无压力的,这时数据倾斜对我们感知不大,只有数据达到一个量级时,一台机器应付不了这么多数据,这时如果发生数据倾斜,最后就很难算出结果。 所以就需要我们对数据倾斜的问题进行优化,尽量避免或减轻数据倾斜带来的影响。 在解决数据倾斜问题之前,还要再提一句:没有瓶颈时谈论优化,都是自寻烦恼。 大家想想,在map和reduce两个阶段中,最容易出现数据倾斜的就是reduce阶段,因为map到reduce会经过shuffle阶段,在shuffle中默认会按照key进行hash,如果相同的key过多,那么hash的结果就是大量相同的key进入到同一个reduce中,导致数据倾斜。 那么有没有可能在map阶段就发生数据倾斜呢,是有这种可能的。 一个任务中,数据文件在进入map阶段之前会进行切...

一种低延迟的超时中心实现方式

简介:在很多产品中都存在生命周期相关的设计,时间节点到了之后需要做对应的事情。超时中心(TimeOutCenter,TOC)负责存储和调度生命周期节点上面的超时任务,当超时任务设置的超时时间到期后,超时中心需要立即调度处理这些超时任务。对于一些需要低延迟的超时场景,超时中心调度延迟会给产品带来不可估量的影响。 作者 | 默达 来源 | 阿里技术公众号 一 背景 在很多产品中都存在生命周期相关的设计,时间节点到了之后需要做对应的事情。 超时中心(TimeOutCenter,TOC)负责存储和调度生命周期节点上面的超时任务,当超时任务设置的超时时间到期后,超时中心需要立即调度处理这些超时任务。对于一些需要低延迟的超时场景,超时中心调度延迟会给产品带来不可估量的影响。 因此本文提出一种低延迟的超时中心实现方式,首先介绍传统的超时中心的实现方案,以及传统方案中的缺点,然后介绍低延迟的方案,说明如何解决传统方案中的延迟问题。 二 传统高延迟方案 1 整体框架 传统的超时中心整体框架如下所示,任务输入后存储在超时任务库中,定时器触发运行数据库扫描器,数据库扫描器从超时任务库中扫描已经到达超时时间的...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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