【使用场景】 对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，经过sample或日志、界面定位，发生了数据倾斜。 【解决方案】 局部聚合+全局聚合，进行两阶段聚合。具体为： 将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多 ...
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2019-03-23 00:18:20
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因业务上的需要，无可避免的一些运算一定要使用shuffle操作，无法用map类的算子来替代，那么尽量使用可以map侧预聚合的算子。 map侧预聚合，是指在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作，类似于MapReduce中的本地combine。map-side预聚合之后，每个节点本地就只会有一条相 ...
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2019-03-12 09:12:48
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根据es官网的文档执行 这个例子时，报错: 原因是聚合这些操作用单独的数据结构(fielddata)缓存到内存里了，需要单独开启，官方解释在此 fielddata 简单来说就是在聚合前执行如下操作： ...
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2019-03-11 15:03:46
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在MongoDB中，有两种方式计算聚合：Pipeline 和 MapReduce。Pipeline查询速度快于MapReduce，但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑。MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存，如果一个聚合操作 ...
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2019-03-05 19:54:20
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2019/2/19星期二MapReduce计算框架高级特性程序运行并发度所谓的并发度，就是在MapReduce执行程序的过程中有多少个maptask进程和reducetask进程，来一起完成程序的处理。MapReduce就是把业务处理逻辑变成分布式来处理。reducetask数量的决定机制//全局的聚合操作由业务场景决定1、业务逻辑需要2、数据量大小设置方法：job.setNumReduceTas
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2019-02-19 15:14:40
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数据准备： 一、聚合为桶 按照手机的品牌brand划分为桶 查询指令： - size： 查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率- aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写 - popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。 - ...
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2019-02-06 09:21:49
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stream的使用 概述 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation） 集合专注的是数据，流专注的是算法和计算（Stream不是集合元素、不是数据结构、不保存数据） Stream API 借 ...
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2019-01-29 14:56:35
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聚合实际上对数据做分组统计，SQL Server使用两种操作符来实现聚合，流聚合（Stream Aggregation）和哈希聚合（Hash aggration）。流聚合是非阻塞性的，具有流的特性，流聚合操作符；边处理数据，边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的，只要处理完所有的数据，才会输出聚合的 ...
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2019-01-15 10:38:51
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概述 Java8 API中添加了一个新的抽象成为流Stream，可以以一种声明的方式处理数据。 Stream与java.io包中的InputStream和OutputStream是完全不同的概念。Java8中的Stream是对集合对象功能的增强，专注与对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或大 ...
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编程语言 时间：
2019-01-08 12:26:37
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1、数据准备 请看group操作 2、mapReduce名词解释 3、mapReduce实操 ...
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数据库 时间：
2019-01-06 20:43:28
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