import org.apache.spark.sql.
import org.junit.test
import scala.util.random
/*** 去掉字首
* @param str
* @return
*/
def unprifix(str:string):string=* 大表join小表
*/
def solution3(): unit =* 大表join大表 其中乙個大表存在個別key傾斜，另外乙個大表分布比較均勻
* 解決方案:
* 將產生資料傾斜的key過濾出來單獨處理，其他沒有產生傾斜的key照常處理
*/
@test
def solution5(): unit =
* 擴容表
* @param clazzdf
* @param spark
* @return
*/
def kuorong(clazzdf:dataframe,spark:sparksession) =,id) as id","name"))
}result
}
* 新增字首
* @param i
* @param str
* @return
*/
def prfiex(i:int,str:string):string=#$"
}
* 大表join大表 其中乙個大表存在很多key傾斜，另外乙個大表分布比較均勻
* 解決:
* 將產生資料傾斜的表對應key加上隨機數
* 將均勻的表直接擴容 [10以內]
*/
@test
def solution6(): unit =
}
什麼是資料傾斜，怎麼解決資料傾斜？
相信很多接觸mapreduce的朋友對 資料傾斜 這四個字並不陌生，那麼究竟什麼是資料傾斜？又改怎樣解決這種該死的情況呢？何為資料傾斜？正常的資料分布理論上都是傾斜的，就是我們所說的2 8原理 80 的財富集中在20 的人手中，80 的使用者只使用20 的功能，20 的使用者貢獻了80 的訪問量，不...
解決資料傾斜問題
方法 解決資料傾斜問題 解決方法1.user id為空的不參與關聯，例如 1 2 3 4 5 6 7 8 9 select fromlog a joinbmw users b ona.user idisnotnull anda.user id b.user id unionall select fr...
Spark sql 資料傾斜解決
一次資料查詢，簡單的表關聯，在某個stage 長時間running 檢視spark ui 發現 兩階段 inputsize 相差巨大，有明顯資料傾斜 解決 其中乙個表為維度表，資料量較小考慮 提供map join 判斷閥值 set spark.sql.autobroadcastjointhresho...