分层分区中的宽度不均匀
是指在云计算中，将计算资源按照不同的层次和区域进行划分时，各个层次或区域之间的资源分配不均匀的情况。
在云计算中，分层分区是一种常见的资源管理方式，它将计算资源划分为不同的层次和区域，以便更好地管理和分配资源。分层分区可以根据不同的需求和优先级，将资源划分为多个层次，例如高性能计算层、大数据处理层、应用服务层等。同时，每个层次内部还可以根据不同的业务需求，将资源划分为多个区域，例如开发区、测试区、生产区等。
然而，由于各个层次和区域之间的资源需求和使用情况可能存在差异，导致分层分区中的宽度不均匀。这种不均匀可能表现为某些层次或区域的资源过剩，而其他层次或区域的资源不足。这种不均匀的情况可能会导致资源的浪费和利用率的降低，影响系统的性能和效率。
为了解决分层分区中宽度不均匀的问题，可以采取以下措施：
- 动态调整资源分配：根据各个层次和区域的实际需求，动态调整资源的分配比例，确保资源的合理利用和均衡分配。
- 弹性伸缩：通过使用弹性伸缩的技术，根据实际负载情况自动调整资源的分配，使得各个层次和区域的资源能够根据需求进行动态扩展或收缩。
- 资源池化管理：将各个层次和区域的资源进行汇总和管理，通过资源池的方式进行统一调度和分配，以提高资源的利用率和均衡性。
- 监控和优化：通过监控系统对各个层次和区域的资源使用情况进行实时监测，及时发现和解决资源不均匀的问题，并进行优化调整。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
相关·内容
2回答
我有一个性能问题，在分析了Spark之后，我发现了数据的倾斜性：
一开始我认为分区分布不均匀，所以我分析了每个分区的行数，但这似乎很正常(没有异常值)：
但是问题仍然存在，我看到有一个执行者处理大部分数据：
因此，现在的假设是，分区在执行程序中的分布并不均匀，问题是：如何将火花分区分配给执行者？和如何更改它以解决我的偏斜问题？
代码非常简单：
hive_query = """SELECT ... FROM <multiple joined hive tables>"""
df = sqlContext.sql(hive
浏览 1提问于2021-04-16得票数 3
回答已采纳
在使用python3.6和scikitlearn 0.18时，我遇到了一个问题
我使用随机森林进行回归，回归效果很好，但当我试图计算交叉验证时，我遇到了一个问题，即从cross_val_score和train_test_split得到的分数确实不同。train_test_split总分为0.9分，而cross_val_score总分均值约为0.3分。
你能告诉我原因吗？或者我的代码中有什么错误？
代码是
import numpy as np
import cv2
import itertools
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
浏览 15提问于2017-01-26得票数 0
我想知道如何做一个有10000多个结果的和聚合？
我在文件里找不到
谢谢。
GET index/_search?pretty
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"created_at": {
"gte": "2022-01-01 00:00",
"format":
浏览 2提问于2022-06-29得票数 0
如何在bot框架v3 c#中设置bot消息在MS Teams中的宽度。 所有的卡片(英雄/拇指和自适应卡片)在MSTeams中似乎都有固定的宽度，但是来自机器人的正常文本消息是不均匀的，我们可以设置消息的宽度使其宽度与卡片的宽度对齐吗？ 请参阅附件中的图片。以红色突出显示的部分是宽度不均匀的文本消息。Screenshot 1： ? 请给出建议
浏览 26提问于2020-12-18得票数 0
3回答
有什么问题？
我试图在div中对齐两个方框，使它们在相同的水平上，同时覆盖整个页面。div宽度左侧为40%，右侧为60%。然后，内部div的高度/宽度应该是height: 100%;和width: 90%;。
CSS正在向右div添加额外的空白，因此使div从顶部不均匀地对齐。
见以下两个例子：
-不均匀地对齐与正确的宽度。
-以不正确的宽度对齐。
如您所见，两个代码依赖示例中唯一的更改是TicketMainRight div的宽度已从width: 60%;更改为width: 40%;。这给了我20%的免费，我不想要。我想保持60%的宽度，而不增加从顶部的边际。
为什么在只增加宽度的情况下
浏览 3提问于2016-09-01得票数 1
回答已采纳
我们有3.14亿条记录要添加到Titan。通过使用Amazon Titan和DynamoDB表作为后端，我们意识到大约10%的数据位于125个分区中的一个分区上。
这种不均匀的分布会导致写操作和读操作的问题。这种不均匀分布的原因可能是什么？我们使用的是单项模型，这会是问题的原因吗？
浏览 4提问于2016-07-21得票数 0
2回答
配置：
CPU 3核，RAM 10 GB，外部存储1TB。点燃集群节点:5.启用持久性模式。目前有80 is的存储空间。备份数量: 1。
我们在从一个有15,00000条记录的特定缓存中查询数据时，会发现性能问题。此缓存作为分区模式创建，相关数据与关联键并置。
早期的点火器集群有3个节点，并将其扩展到5个。增加后，我们可以看到其他缓存在性能上的改善。这个特定的缓存查询没有响应。
还观察到，一个节点使用两个核心，两个节点使用少于一个核心，其余两个节点不使用CPU。所有节点都参与了基线拓扑，并使用了9GB的RAM。
期待有关配置的建议(增加节点/RAM/CPU或更改配置)并提高查询性能。
浏览 4提问于2022-09-14得票数 0
我们使用的是Kafka 2.5.1版本集群。最近注意到其中一个主题分区数据大小不均匀。与其余分区相比，一个特定分区的大小增加了300%。这在集群中造成了磁盘利用率的不均衡。
验证了消费者延迟，看起来像其他分区一样正常，我们也使用DefaultPartitioner和"metadata.max.age.ms“配置设为默认值，即300000ms(5分钟)
我们如何使分区数据均匀分布？
浏览 0提问于2021-06-15得票数 1
2回答
我有大量的最终结果数据，这些数据在我感兴趣的列中分布得并不均匀。当我通过分区直接写入时，每个分区具有与spark.sql.shuffle.partitions相同数量的文件。这会导致拥挤分区中的每个文件都非常大(以GB为单位)，但在其他一些分区中，文件大小实际上很小(甚至以KB为单位)。有没有办法改变每个分区的文件数？
示例：
+----------------------------+----------+
| number of rows in category | category |
+----------------------------+----------+
| 5000000
浏览 2提问于2018-12-05得票数 0
我们在cassandra (3.7)集群上得到了一些奇怪的负载分布。该集群有13个节点，具有16个核心和32G内存，并且在Apache Usergrid (forked)后面运行。当我们对应用程序施加(人为的)压力时，相同的3个节点获得几乎所有的CPU负载，其余的节点正常运行。我们不能使用cassandra-stress工具创建相同的场景，因为所有负载都是均匀分布的。这些节点的日志也没有什么不同。gc日志似乎也很相似(对高堆内存运行G1 gc )。查询来自Usergrid，我们无法对其进行太多控制。我需要找到问题的指导。(到目前为止，互联网上还没有任何有用的东西。)我应该在哪里诊断问题？
浏览 16提问于2017-03-09得票数 1
1回答
repartition()在具有新分区的不同节点之间重新分配数据，coalesce也做了同样的事情，但它保留了一些原始分区而不进行洗牌，并在这些分区中添加了其他分区。
为什么它总是在火花，平等分区的数据将得到更快的处理的发言权。为什么是这样，为什么在数据集分布不均匀的情况下，它不会呢？
是什么阻止not evenly distributed datasets处理得更快？
有什么想法吗？
浏览 5提问于2022-04-02得票数 0
回答已采纳
考虑一下一般算法：
val first : DataFrame = ... // about 100 Mb
val second : DataFrame = ... // about 5 GMb
val third : DataFrame = ... // about 7 GMb
val fourth : DataFrame = ... // about 13 GMb
//all dataframe are filtered, renamed all columns. A new colun is adde
浏览 1提问于2019-10-25得票数 2
7回答
我有一个有10个分区的主题，一个包含4个消费者的消费者组和3个工作人员大小。
我可以看到分区中的消息分布不均，一个分区有这么多数据，另一个分区是免费的。
如何使我的生成器将负载均匀地分配到所有分区中，以便正确地使用所有分区？
浏览 1提问于2018-06-17得票数 7
回答已采纳
我正在通过spark-submit运行一个pyspark作业，在这个作业中，在应用一些额外的逻辑之前，首先将两个大型镶嵌板桌子连接在一起。提交后，所有任务都会失败，日志中会显示以下内容： Caused by: org.apache.spark.SparkException: Kryo serialization failed: Buffer overflow. Available: 0, required: n*. To avoid this, increase spark.kryoserializer.buffer.max value *n只是一个变量，表示需要多少内存。该值取决于我将sp
浏览 87提问于2020-01-18得票数 0
2回答
谁能想到一个原因，为什么顶部导航栏中的链接间距不均匀：
这是一个设置为全页宽的表格，文本居中，但左侧的文本链接周围的空间比右侧的少！
我不能控制HTML输出，如果我能控制，我就不会使用表格了。
浏览 4提问于2011-03-24得票数 1
回答已采纳
1回答
考虑一下，我有非常大的表，需要在RDBMS集群中分块。我需要决定要在哪个分区键上分割表。显然，这个分区键不能是人工密钥(例如:自动生成的主键列)，因为应用程序需要保存计算碎片的逻辑，这取决于请求数据中的自然密钥。考虑以下情况
如果系统中的自然密钥分布不均匀
( a)考虑一下这张桌子是否好呢？
是否有一种方法可以根据自然密钥生成GUID，并将其均匀分布在集群中？
基于自然密钥生成GUID的有效算法是什么？
浏览 2提问于2016-10-13得票数 0
我有一个多引导操作系统与Windows 10和鹦鹉安全。
使用我在Windows 10中的自动更新设置，它会自动更新，当我试图重新启动它时，它会显示下面的错误.
📷
浏览 0提问于2020-08-18得票数 0
1回答
我有一个已分区的表Student，其中已经有一个分区列dept。我需要添加新的分区列gender
是否可以将此新分区列添加到已分区的hive表中。
表数据没有gender列。它是要添加到hive表中的新常量列。
浏览 7提问于2019-08-13得票数 0
我的火花放电过程的输出部分大小不均匀，但可以预测为n**2模式(0、1、2、4、8、16等)。这是我的过程：
我像这样从Google BigQuery加载数据：
dConf = {
"mapred.bq.project.id": project_id,
"mapred.bq.gcs.bucket": bucket,
"mapred.bq.input.project.id": project_id,
"mapred.bq.input.dataset.id":dataset_id,
"m
浏览 2提问于2016-07-25得票数 0
回答已采纳
您可以编写//google.com而不是http://google.com和https://google.com，其中//是相对于当前协议的。但是//的术语是什么呢
浏览 2提问于2012-06-20得票数 1
回答已采纳
我用的是火花1.6.1。
我的spark应用程序读取存储在s3中的10000多个拼花文件。
val df = sqlContext.read.option("mergeSchema", "true").parquet(myPaths: _*)
myPaths是一个包含10000拼花文件路径的Array[String]。每条路径都像这个s3n://bucketname/blahblah.parquet
火花警告信息如下所示。
警告TaskSetManager:第4阶段包含一个非常大的任务(108 of )。最大推荐任务大小为100 is。
Spark已经成
浏览 1提问于2017-05-16得票数 13
我有一个包含文本和图像的文档(它是png格式的)，还有一个源图像，它包含在文档中(源图像更大，质量更好)。我想在文档中找到源图像的位置(坐标)。
使这个过程变得复杂的是，文档中的源图像可能是不均匀的(例如:垂直地比水平的大)，有点裁剪(所以它比源图像小)和轻巧的修改版本源图像(例如:有圆角的边缘)。
我尝试过，但结果平庸-它不能很好地处理不均匀缩放。
有使用python和openCV的方法吗？或者另一种方式？
浏览 1提问于2019-11-14得票数 1
回答已采纳
我正在阅读插入文档。
我过去曾使用cv方法进行交叉验证，但在这种情况下，我想使用90%的简单训练和10%的支持进行测试。
我想我可以做折叠=1，但不知道是否有一种指定的方法在插入符号中这样做？
在文档中，trainControl()中的方法可用的参数如下：
重采样方法: boot、boot632、cv、repeatedcv、LOOCV、LGOCV (用于重复训练/测试拆分)、to (只适合于整个训练集的一个模型)、oob (仅适用于随机森林、套袋树木、袋装土、套袋灵活判别分析或条件树林模型)、"adaptive_cv“、"adaptive_boot”或"adaptiv
浏览 1提问于2019-02-14得票数 1
回答已采纳
我在pandas数据框中有一个列，它有三个可能的分类值。当我尝试使用matplotlib中的plt.hist(data['column'])绘制它时，直方图条没有与x轴刻度对齐，它们的间距也不均匀。我该如何解决这个问题呢？
浏览 2提问于2021-04-29得票数 0
我有一些10000行的数据。我想平均地划分它，而不是按任何列。应该是2000,2000,2000,2000,2000,2000。我们应该把它写成每个2000。 我尝试过coalesce，我也尝试过分区。但它并不是均匀分布的。 final.coalesce(4).write.mode('overwrite').option("header", "true")
浏览 37提问于2019-06-25得票数 0
各位，
我们试图评估卡桑德拉的一个生产应用程序。在进行下一步工作之前，我们想要了解的基本问题不多。
写：
Cassandra使用一致的散列机制在节点之间均匀分配密钥。所以某些卡桑德拉节点上将有一些密钥可用。
我们进一步了解到，将创建内部SSTTable结构来在节点中存储这些数据。
案文如下：
在执行读取时，客户端将向任何Cassandra节点集群发送请求，并且基于一致的散列，Cassandra将确定密钥位于哪个节点上。
下面的事情还不清楚。
1)为节点上给定的密钥空间/列家族创建了多少个SSTTables (是某个固定编号还是仅为1)
2) Cassandra文档描述了一些扫帚过滤器(替代标准
浏览 3提问于2016-02-12得票数 0
回答已采纳
1回答
单地图任务耗时长，蜂巢图减少失败
、、、、
我正在运行一个简单的查询，如下所示(类似的形式)
INSERT OVERWRITE table TABLE2
PARTITION(COLUMN)
SELECT *
FROM TABLE1
就查询语法而言，没有什么问题。
TABLE2为空，TABLE1的总大小在HDFS中为2gb (存储为带快速压缩的拼花)。
当我在hive中运行查询时，我看到启动了17个map任务和0个还原任务。
我注意到，大多数地图任务马上就完成了。但其中一项地图任务需要很长时间。就像表中的所有数据都要去执行地图任务一样。
由于容器物理内存限制错误，整个查询最终失败。
为什么会发生或者可能会发生什么呢？
浏览 4提问于2022-01-10得票数 2
回答已采纳
我希望为每一行分配一个索引/组号，指示它属于哪个百分位数。例如，我现在的代码是：
SELECT User, Revenue,
(int)(100*(PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY Revenue)))/5 AS Percentile
FROM RevenueDistribution;
因此，Percentile 0表示0-5%，1表示5-10%，等等。然而，使用等距间隔意味着行数是不均匀的，因为第一个间隔比其他间隔有更多的行，因为数据中有许多行具有Revenue=0。例如，使用Percentile=0的用户可能超过100万，而Percentile=1,2
浏览 0提问于2018-04-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个全局数组A，它的元素最初不均匀地分布在MPI程序的多个进程中。为了实现负载平衡，我想重新分配A的元素，以便每个进程拥有大致相同数量的元素。在重排过程中有很大的自由度，因为A的元素的顺序并不重要-我不关心A的哪些元素在哪个过程中结束。当然，我希望尽快实现转移。
这个问题有没有一个规范的名称，一个标准的解决方案，或者一个可以为我解决它的MPI函数？
浏览 0提问于2017-02-17得票数 3
谁能告诉我需要做什么？当我有1000+活动时，我面临着一些问题。在我的过程之后，它们中的一些没有被删除。我正在通过batchwriteitem执行批量删除 ?
浏览 16提问于2020-12-21得票数 1
我需要一种按时间戳对项目进行排序的方法，因此我正在考虑使用通用散列键和unix时间戳作为范围键。
根据常见问题解答：
When storing data, Amazon DynamoDB divides a table into multiple partitions and
distributes the data based on the hash key element of the primary key. The provisioned
throughput associated with a table is also divided among the partitions;
浏览 4提问于2013-03-20得票数 9
1回答
由于内存而在蜂巢查询中发出问题
、、、、
我们有一个insert查询，在该查询中，我们试图通过从非分区表中读取数据，将数据插入到已分区表。
查询-
insert into db1.fact_table PARTITION(part_col1, part_col2)
( col1,
col2,
col3,
col4,
col5,
col6,
.
.
.
.
.
.
.
col32
LOAD_DT,
part_col1,
Part_col2 )
select
col1,
col2,
col3,
col4,
col5,
col6,
.
.
.
.
.
.
.
col32
浏览 3提问于2019-04-30得票数 1
1回答
我们有3个kafka集群节点，大约32个topic和400+分区分布在这些服务器上。我们让负载均匀地分布在这个分区中，但是我们观察到2个代理服务器运行在超过60%的CPU上，而第三个运行在10%左右。如何确保所有服务器都正常运行？我需要重新分配分区(kafka-reassign-parition cmd)吗？ PS:分区均匀分布在所有代理服务器上。 ?
浏览 76提问于2019-04-18得票数 2
在reduce阶段( reduce百分比的67%)，我的代码在尝试完成数小时后被卡住并失败。我发现问题是reducer正在接收大量无法处理的数据，并最终耗尽内存，这导致reducer被卡住。
现在，我试图找到一种绕过这个问题的方法。目前，我正在从reducer为每个键接收到的值组装一个列表。在reduce阶段的末尾，我尝试写入键和列表中的所有值。所以我的问题是，我如何才能在不耗尽内存的情况下获得相同的功能，即拥有与该键相关的键和值列表？
public class XMLReducer extends Reducer<Text, Text, Text, TextArrayWritable&
浏览 0提问于2017-05-13得票数 0
我正在设置spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition : 100。它在正常情况下运转良好。当消息在卡夫卡队列中的分布并不均衡时，问题就出现了。正在发生的情况是，即使分区中没有消息，而其他分区有更多的消息(比maxRatePerPartition更多)，但是spark批处理正在以较少的消息数量创建。
当kafka队列中的msgs没有相同的分布时，批处理中的消息就会下降(小于批大小* maxRatePerPartition *持续时间)。
正如我们所知，在卡夫卡队列中，信息的不均匀分布在实时中是很常见的。如何解决这个问题。我希望每个批次中的味精数量应
浏览 2提问于2021-09-29得票数 0
1回答
目前在CosmosDB中存储来自多个客户(公司)的遥测数据。由于某些安全遵从性，我们至少必须坚持客户数据的“逻辑”分区。因此，作为guid的客户"corporationId“对我们的分区密钥来说是最有意义的。在我们的应用程序代码中，每当我们执行查询时，我们必须始终包括分区键，这确保了我们不会在客户之间意外地查询数据(并提高查询性能)。
CosmosDB目前有一个20 has的分区大小限制。对于我们工作的99%的团队来说，他们永远不会接近这个限制，因为我们计划在6个月后将数据存档。一家公司生产的数据比所有其他公司都要多得多，我们估计在60天后就会达到这个极限。
我的问题
只需在到达20
浏览 1提问于2021-11-10得票数 1
经过一些研究，我在MATLAB中找到了两个函数来完成这个任务：
统计工具箱中的函数
生物信息学工具箱中的函数
现在，我已经使用cvpartition创建了n个交叉验证子集，以及统计工具箱中的Dataset/Nominal类。因此，我只是想知道两者之间有什么区别，利弊各有哪些？
浏览 8提问于2009-09-03得票数 9
回答已采纳
2回答
对于按主题划分RDF三元组，我使用主题的String.hashCode()，并将三元组放在相应的分区中。目标是能够处理内存中的分区文件(可能无法处理大文件)。
现在，为了限制分区的数量，我执行以下操作。假设我们希望在一个大型RDF文件中有10个分区：
String subject;
partitionFileName = subject.hashCode / (Integer.MAX_VALUE/10)
因此，所有具有相同主题的三元组都将在一个分区中，并且总的来说，我们将有10个分区。
现在的问题是，当三元组有不同的分布，它可能导致非常大或非常小的分区，这是不想要的。
有人有
浏览 0提问于2016-02-18得票数 0
回答已采纳
我有一个像这样的Spark SQL select ...
from A
join B on A.k = B.k
join C on A.k = C.k A有2k个分区；B有7个分区；而C没有分区。 我将最大动态执行器数量设置为50。但是，该应用程序获得了< 20个执行者。当两个阶段并行运行时，一个阶段使用5个执行器，而另一个使用6个。 我是否应该增加B和C的分区数以使查询更加并行化？
浏览 17提问于2019-03-04得票数 0
1回答
我是C++课程的在线学生。我的预期输出应该是这样的……
相反，它看起来像是
我的代码如下所示
for (int i = 0; i < 20; i++){
outFile << left << setw(25)
<< studentList[i].studentLName + ", " + studentList[i].studentFName
<< right << " " << setw(6)
浏览 0提问于2016-01-25得票数 0
1回答
在我的应用程序中，我希望将选项卡栏项目设置在UITabbar内部不均匀的位置(这意味着第一个和第二个之间的间距不等于第二个和第三个，以此类推)，我知道没有这样的选项，因为项目没有frame属性。那么有没有可能通过其他方式来实现这一点呢
self.tabBarController.tabBar addSubview:buttonItem
或者，是否可以将项目重新定位到选项卡栏中的所需位置？
浏览 0提问于2013-04-22得票数 0
我正在使用MySQL，我在一些地方读到在索引列中使用CHAR比使用VARCHAR快20%。在其他地方，它的好处似乎只有当表没有任何VARCHAR列时才有。这是真的吗？
我想存储的信息是GUID。如果数据库使用字符集utf8，那么将数据存储在BINARY中还是CHAR中是更好的选择？每当我想要通过GUID进行插入、更新或查询过滤时，将数据转换为BINARY是值得的吗？我更喜欢更快的数据访问，而不是节省磁盘使用量。
浏览 0提问于2012-08-28得票数 1
1回答
我正试着把这个网址里的文本文件读入熊猫的资料里。
柱与柱之间的间距不均匀。我试过了sep=‘\s’，delim_whitespace=True，但这些都不起作用。请建议将此文本文件读取到熊猫数据中的方法。
浏览 12提问于2022-09-21得票数 0
回答已采纳
我在EC2上运行了2xBrokerKafka设置，每个设置都有4x4GB的GP2 SSD，主题有6个分区和1个副本。他们开车上马，我已经在server.properties中设置了他们。但是，当我在加载测试我的系统并查看驱动器发生了什么时，broker 1上的4个驱动器中有一个存储了大量数据，例如我获得的数据：
代理1：**注:我手动复制了post的挂载/a的数字*
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
udev 16G 12K 16G 1% /dev
tmpfs 3.2G 3
浏览 1提问于2016-05-12得票数 2
回答已采纳
我正在考虑利用中描述的稀疏索引。在描述的例子中--
..。在GameScores表中，某些球员可能在一场比赛中取得了特殊的成就--比如“冠军”--但大多数球员却没有。与扫描整个GameScores表中的Champs不同，您可以创建一个全局辅助索引，其中一个分区键为Champ，另一个键为UserId。
我的问题是:当冠军数量变得很大时会发生什么？我想，"Champ“分区将会变得非常大，并且您将开始经历不均匀的负载分配。为了获得均匀的负载分布，我是否需要通过(有效)对n碎片(例如Champ.0、Champ.1 . Champ.99 )上的切分来随机化"Champ“值
或者，
浏览 4提问于2016-05-10得票数 5
回答已采纳
1回答
OpenGL超大网格裁剪
、、、、
为了我的工作，我最近不得不开始使用OpenGL 3d渲染，我承认我对这个话题还很陌生。 在不涉及太多细节的情况下，我必须处理一个巨大的数据(顶点)数组，我需要从这些数据中绘制一个形状。基本上，想象一下3d空间中一个形状非常奇怪的平面。此形状是动态添加到的。想象一下，一辆汽车在飞机上移动，并在其后面绘制轨迹-但不仅仅是一条简单的轨迹，而是有洞，丢弃的部分，等等。它每秒几次生成一个新的部分，持续几个小时。 所以，很明显，你最终得到的是很多顶点，这些顶点确实得到了一些优化，但还不够。数以百万计的。显然，我不能简单地将它作为顶点VBO提供给嵌入式系统的GPU。因此，我一直在阅读有关剔除和裁剪的内容，
浏览 15提问于2019-09-13得票数 0
1回答
我正在使用一个名为file的x: key, y: set(values)的RDD。
#values: RDD of tuples (key, val)
file = values.groupByKey().mapValues(set).cache()
info_file = array(file.map(lambda (x,y): len(y)).collect())
var = np.var(info_file) #extremely high
def f():
...
file.foreachPartition(f)
len(y)的方差非常高，以至于大约1%的配对集合(用
浏览 16提问于2017-08-18得票数 0
我正在使用Spark dataset API在databricks笔记本上编写应用程序。
我有两张桌子。一个是15亿行，第二个是250万行。这两个表都包含电信数据，并使用国家代码和号码的前5位进行加入。输出有550亿行。问题是我有不对称的数据(长时间运行的任务)。无论我如何重新划分数据集，我都会得到长时间运行的任务，因为散列键的分布不均匀。
我试着使用广播连接，试着在内存中持久化大的表分区等等……
我在这里有什么选择？
浏览 1提问于2017-10-21得票数 4
1回答
根据大多数关于互联网的文章，随机分割(RP)比有序划分(OP)更能引起数据的分布。
事实上，我认为，数据复制的原因，即使我们正在使用OP的数据将很好地分布！那么，第一个假设仍然成立吗？
那阅读表演呢？当试图在同一范围内读取两个值之间的数据时，OP是否比RP更好？
非常感谢
浏览 1提问于2016-01-10得票数 2
我需要创建一个只附加表，它应该只存储一对值(foreign_id, some_string)。将有有限数量的foreign_id值(比方说100 - 10 000)和数以百万计的some_string值的10 s(它们可能在foreign_ids之间分布不均匀)。
我只对表中是否存在给定的(foreign_id, some_string)对感兴趣。
对此表进行分区的最有效的方法(涉及查询响应时间)是什么？
我非常肯定，创建主键PRIMARY KEY ((foreign_id), some_string)是个坏主意，因为一个分区很容易超出100 MB (不建议使用AFAIK )。
我应该简单地像
浏览 2提问于2022-09-08得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
