今天我们重点来说一下SortMerge，排序合并连接。在之前的文章中提到过，之所以合并查询大数据量的文件会比较慢是因为计算过程中会把表存入内存中。...然而，有一个例外：如果你提前知道了这两个表中被用来做合并查询的列是按照升序排列的，那么就可以使用Table.Join函数并设定SortMerge参数来实现，这样计算过程就是按照顺序从两个表中获取数据，像数据流一样...但是需要我们注意的是：虽然单单看合并查询的时间，使用Table.Join要远远比Table.NestedJoin要少，但是别忘了，在使用Table.Join和SortMerge之前，我们先对两个表进行了排序工作...另外，使用Table.Join和SortMerge之前必须对两张表进行升序排列，否则一定会得到错误的结果，所以说还是得慎用。...另外，当你准备从两个不同的数据库中导入数据并进行合并查询，比如SQL Server 和 Oracle，两者都支持从文件夹中获取数据并排序，这个过程中的排序的时间，很有可能会小于使用Table.Join和
我个人认为这种行为的原因如下： 大多数开发人员在这里没有看到任何问题，并将所有 NPE 异常都视为开发人员的错。 意识到这个设计问题的开发人员不知道如何解决它。...7 NullPointerException 在我们的示例中，我们有一个带有地址字段的用户对象。潜在地，它们都可能为空。让我们看看如何避免 NullPointerException。...Java 注释处理器有很多用途，但也可以用于我们的案例。在本文中，您可以找到一个如何使用注释处理器来检查可变性的示例。 有几个与 NPE 问题相关的注释处理器。...现在我们有义务通过@Nullable 方法标记所有可能为Nullable 的方法。这似乎是一个强制性的步骤，我们无法避免。但是，这不是唯一的限制。...不幸的是，我还没有找到在 maven 编译步骤中添加它的方法。因此，如果存在，请在评论中告诉我，我会对其进行测试并将其添加到文章中。
因此，及时清理无用对象并释放内存资源是至关重要的，以确保应用程序的正常运行和良好的性能表现。 如何发现内存泄漏？ 那么如何知道代码中是否存在内存泄漏？内存泄漏往往隐蔽且很难检测和定位。...JavaScript代码中常见的内存泄漏的常见来源： 研究内存泄漏问题就相当于寻找符合垃圾回收机制的编程方式，有效避免对象引用的问题。...this指向全局对象 }; createGlobalVariables(); window.leaking1; window.leaking2; 注意：严格模式（"use strict"）将帮助您避免上面示例中的内存泄漏和控制台错误...那么应该如何避免上述这种情况的发生呢？可以从以下两个方法入手： 注意定时器回调引用的对象。 必要时取消定时器。...remove it doSomething(hugeString); // hugeString is now forever kept in the callback's scope }); 那么如何避免这种情况呢
欢迎再次回到我的Go语言专栏！今天我们将讨论一种并发编程中常见的问题：死锁。我们将探讨什么是死锁，它如何在Go程序中出现，以及如何避免。 1. 什么是死锁？...Go中的死锁示例 在Go中，死锁最常见的情况是两个goroutine互相等待对方发送或接收数据，如下面的示例： package main func main() { ch1 := make(chan...如何避免死锁？ 避免死锁的关键在于设计和管理好程序中的并发逻辑。以下是一些避免死锁的策略： 避免无限制的等待： 设计程序以避免goroutine永久等待某些事件。...使用buffered channel： buffered channel允许发送方在没有接收方准备好的情况下仍然能发送数据，这可以在某些情况下避免死锁。...使用锁的顺序： 如果我们的程序使用了多个锁，确保所有的goroutine都按照相同的顺序获取和释放锁，这可以避免死锁。
这种调整避免了大型一侧的昂贵混洗，从而显著提升性能。...在这种情况下，AQE重新规划可以将其切换为混洗哈希连接，通过避免将大型构建侧发送到所有执行器并加载到内存中，也能提升查询性能。...5.4 物理重写（弹性混洗并行度）分布式查询引擎中，确定混洗分区的数量是一个重大挑战。一些系统从固定的混洗并行度开始，而其他系统则依赖于复杂的启发式方法。...在我们的查询引擎中，混洗分区在分区编号上是物理连续的，允许“合并”操作在逻辑上进行，而无需额外读取或写入混洗数据。...BigQuery利用了一个内存中的、阻塞的混洗实现[2]来动态调整混洗接收端的并行度和分区函数。
在除分组操作和聚合操作之外的操作中也能改变 RDD 的分区。Spark 提供了 repartition() 函数。它会把数据通过网络进行混洗,并创建出新的分区集合。...具体来说,当调用 userData.join(events) 时,Spark 只会对 events 进行数据混洗操作,将 events 中特定 UserID 的记录发送到 userData 的对应分区所在的那台机器上...Q:为什么分区之后userData就不会发生混洗（shuffle）了？ A:先看一下混洗的定义：混洗是Spark对于重新分发数据的机制，以便于它在整个分区中分成不同的组。...然后通过对第一个 RDD 进行哈希分区,创建出了第二个 RDD。 (2)从分区中获益的操作 Spark 的许多操作都引入了将数据根据键跨节点进行混洗的过程。...而对于诸如 cogroup() 和join() 这样的二元操作,预先进行数据分区会导致其中至少一个 RDD(使用已知分区器的那个 RDD)不发生数据混洗。
在 Apache Doris 中，数据分区是一种重要的优化手段，可以提高查询性能和管理大规模数据。Doris 支持自动分区和手动分区两种方式。...自动分区自动分区是指系统根据预定义的规则自动将数据分配到不同的分区中。...哈希分区（Hash Partitioning）哈希分区是根据某个列的哈希值来划分数据。这种方式可以均匀分布数据，适用于需要均衡负载的场景。...这种方式提供了更大的灵活性，但需要用户自己维护分区的逻辑。1. 创建手动分区手动分区可以通过 ALTER TABLE 语句来添加或删除分区。...自动分区提供了便捷的分区策略，而手动分区则提供了更高的灵活性。根据具体的业务需求选择合适的分区方式，可以显著提升系统的性能和可维护性。
动态调整 join 策略 SparkJoin 策略大致可以分三种，分别是 Broadcast Hash Join、Shuffle Hash Join 和 SortMerge Join。...中，执行前就选择了 SortMerge Join 的策略，但是这个方案并没有考虑 Table2 经过条件过滤之后的大小实际只有 8 MB。...AQE 可以基于运行期间的统计信息，将 SortMerge Join 转换为 Broadcast Hash Join。...我不信 口说无凭，自适应查询 AQE 的优越性到底是如何实现，我们“码”上看看。...也开启时，合并相邻的shuffle分区，避免产生过多小task spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum=200 #合并之前shuffle
它的默认值为 1000。 现实例子 现在来看一个更现实的例子，说明 TopN 在实践中是如何工作的。让我们提取 2000 年的亚马逊产品评论，并使用 TopN 快速查询。...连接(Join) Citus 支持任意数量的表之间的 equi-JOIN，无论它们的大小和分布方法如何。查询计划器根据表的分布方式选择最佳连接方法和 join 顺序。...reference join 就像一个更灵活的 co-located join 版本， 因为引用表没有分布在任何特定的列上，并且可以自由地 join 到它们的任何列上。...重新分区连接 在某些情况下，您可能需要在除分布列之外的列上连接两个表。对于这种情况，Citus 还允许通过动态重新分区查询的表来连接非分布 key 列。...通常，co-located join 比 repartition join 更有效，因为 repartition join 需要对数据进行混洗。
创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集 ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作 前言 参考文献. 1、什么是 RDD - Resilient...RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务
如何避免微服务设计中的耦合问题 译自：How to Avoid Coupling in Microservices Design Distributed monolith (分布一体式)是一个幽默的词，...当你在自豪地称之为微服务架构的同时，由于设计上缺少足够目的性的，最终的架构与随机爆破而成的碎片没有什么区别。 避免分布一体式的第一步非常简单：避免同时实现微服务。...本文将主要关注微服务设计中的松耦合的重要性。我将给出一些简单的、可以避免耦合和导致分布一体式架构设计的例子。 微服务中的松耦合？...任何可用性延迟或下游服务的响应时间都可能会导致测试、构建流程以及部署同时失败。 应该如何处理？ 在集成测试中模拟下游服务(除非有充足的理由必须使用真实的下游服务)。...更好的方式是将下游服务容器化，并加载到相同的微服务实例中，以此来避免网络连接问题。 共享过多的领域数据 领域驱动设计(DDD)是将一体式服务拆分为微服务的推荐技术。
开销很大，需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle）。 (5) mapPartitions：将函数应用于RDD中的每个分区，将返回值构成新的RDD。 3....会去掉所有重复元素（包含单集合内的原来的重复元素），进行混洗。 (3) subtract：返回一个由只存在于第一个RDD中而不存在于第二个RDD中的所有元素组成的RDD。不会去除重复元素，需要混洗。...比如发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习的一个较大的特征向量。 3. 基于分区的编程 基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作。...从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上的每个文件区块创建一个分区。从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。
好，我们正式开始，首先是连接的问题，我们都知道连接耗时长，但是连接无法避免，那hive又是怎么处理连接操作的呢？...Shuffle Join: 我们以这个销售订单这个例子来做演示，可以看到其中的图，它们是通过customer.id=order.cid来做连接的，首先Map把两个表中的数据处理成以连接字段为key...，其他字段为value的作为输出，然后把两个表中id和cid相同的数据传递到同一个reducer中，从网络使用率上看是很奢侈的。...（4）大表，但只是利用到其中某些常用的值，可以把常用的值弄个单独的skew中。 （5）大表但是有一些自然边界，比如日期的，建议利用日期进行分区。...= 10000; Skew Join 真实数据中数据倾斜是一定的, hadoop 中默认是使用 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000
最终提交执行时，Spark 一共会产生 10 个 Task，每个 Task 读取一个 block 块文件 这个结论是如何得出来的？ 此时需要引入一个概念：RDD 的分区。...而 Task 的数量是和分区数量一致的，每个分区对应一个 Task。 而 RDD 的分区数量是如何计算得到的？ 答案是：每个 RDD 中都有一个 getPartitions 方法来计算分区。...宽依赖的算子，比如 reduceByKey、groupByKey、join 等，都是根据参数传入的分区数决定； 如果参数没传分区数，会有一个算法来计算默认分区数（并不是坊间传闻的由上游的最大分区数决定）...总所周知，在做 Join 操作或 ReduceByKey 的操作时，上游任务需要把自己的数据，按照下游的分区数，分别发送给所有下游任务处理，相同的数据必须要发送给同一个任务处理，否则没法达到汇总的效果。...关于数据倾斜的解决，最终思路都大同小异：使用一定的方法，避免热点数据进入同一个 Task 中。 它的解决方式，可以在 Hive框架、Spark框架相关的数据倾斜问题中找到，这里不详述。
spark datafrme提供了强大的JOIN操作。 但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。...操作之后，发现多产生了KEY1和KEY2这样的两个字段。...假如这两个字段同时存在，那么就会报错，如下：org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'key2' is ambiguous 因此，网上有很多关于如何在...JOIN之后删除列的，后来经过仔细查找，才发现通过修改JOIN的表达式，完全可以避免这个问题。...df.join(df2, Seq("key1", "key2"), "left_outer").show() +----+----+-----+------+ |key1|key2|value|
RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...可能导致shuffle的操作包括： repartition和coalesce等重新分区操作， groupByKey和reduceByKey等聚合操作（计数除外）， 以及cogroup和join等连接操作...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务
毕竟这就是 Spark 的目的——处理单台机器无法容纳的数据。 Shuffle 是分区之间交换数据的过程。因此，当源分区和目标分区驻留在不同的计算机上时，数据行可以在工作节点之间移动。...然后根据目标分区对它们进行排序并写入单个文件。在 reduce 端，任务读取相关的排序块。 某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。...最重要的部分→ 如何避免 Spark Shuffle？ 使用适当的分区：确保您的数据从一开始就进行了适当的分区。...如果您的数据已经根据您正在执行的操作进行分区，Spark 可以完全避免 Shuffle 。使用 repartition() 或 coalesce() 来控制数据的分区。...将小数据集广播到所有节点比混洗较大数据集更有效。
图示：shuffle操作 一、了解shuffle Shuffle 是指 Apache Spark 中跨分区重新分配数据的过程。...它是广泛转换（例如 group by、distinct、order by 和 join 操作）的副作用。在重新分配期间，数据在网络上交换和重组，以确保具有相同键的记录被分组在一起。...减少列并过滤行：减少混洗的列数并在混洗之前过滤掉不必要的行可以显著减少传输的数据量。通过在管道中尽早消除不相关的数据，您可以最大限度地减少shuffle的影响并提高整体性能。...使用分桶技术：Bucketing是一种基于哈希函数将数据组织到桶中的技术。通过预先分区并将数据存储在桶中，Spark可以避免在连接和聚合等操作期间进行 shuffle。...这种优化技术减少了跨分区的数据移动，从而缩短了执行时间。 五、结论 Shuffle（跨分区重新分配数据的过程）是 Apache Spark 中的常见性能问题。
有时候我们需要知道线上的redis的使用情况，尤其需要知道一些前缀的key值，让我们怎么去查看呢？...今天老顾分享一个小知识点 事故产生 因为我们的用户token缓存是采用了【user_token:userid】格式的key，保存用户的token的值。...解决方案 那我们如何去遍历大数据量呢？这个也是面试经常问的。我们可以采用redis的另一个命令scan。...> count 每次迭代所返回的元素数量 SCAN命令是增量的循环，每次调用只会返回一小部分的元素。...也是我们小伙伴在工作的过程经常用的，一般小公司，不会有什么问题，但数据量多的时候，你的操作方式不对，你的绩效就会被扣哦，哈哈。
，吃完面需要唤醒正在等待的厨师，否则食客需要等待厨师做完面才能吃面； 然后在主类中，我们创建一个厨师线程进行10次做面，一个食客线程进行10次吃面； 代码如下： package com.duoxiancheng.code...可以见到是交替输出的； 如果有两个厨师，两个食客,都进行10次循环呢？...Noodles类的代码不用动，在主类中多创建两个线程即可，主类代码如下： public class Test { public static void main(String[] args)...此时厨师A得到操作权了，因为是从刚才阻塞的地方继续运行，就不用再判断面的数量是否为0了，所以直接面的数量+1，并唤醒其他线程； ? 7....此时厨师B得到操作权了，因为是从刚才阻塞的地方继续运行，就不用再判断面的数量是否为0了，所以直接面的数量+1，并唤醒其他线程； ? 这便是虚假唤醒，还有其他的情况，读者可以尝试画画图分析分析。
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