目录ETL系统核心特征数据重跑及其优化重跑的场景重跑的方式重跑的优化自动水平扩展参考链接ETL系统核心特征数据重跑及其优化重跑的场景场景导致原因影响kafkaconsumerpoll消息失败1.网络问题；2.kafkabroker磁盘坏道，拉取消息一直失败或其他kafka原因导致一个或多个topic&partition的消息未消费完整硬件故障，机器重启磁盘满、硬件故障等机器宕机、重启、yarn内部机制会重新在另外一个nodeManager节点重新分配宕机节点的mappertask，可能会造成数据重复taskkilled1.yarn主动killedtask:①，mapper初始化某个逻辑卡住，导
在看这个问题前，我默认您已经了解了mysql分区的相关概念，以及它的优点和缺点。本篇就不再赘述了，网上有非常多很优秀的总结，但是还是建议有能力的同学直接看官网内容。一、简介最近在做针对一张大表的查询优化，表结构相对简单，字段20多个，但有些varchar类型字段长度非常长。但该表每天都会被提交上百万的数据，时间长该表的查询与插入就变得非常非常的慢。调研后决定通过分区的形式优化该表。第一次分区后使用业务sql无法对分区查询进行正确的裁剪。二、选择使用分区机制的理由：（1）因为业务相对简单，并且都为单表查询，95%的查询都跟时间范围查询相关。（2）数据需要定期清理数据，无需保留全部数据（3）数据无
在看这个问题前，我默认您已经了解了mysql分区的相关概念，以及它的优点和缺点。本篇就不再赘述了，网上有非常多很优秀的总结，但是还是建议有能力的同学直接看官网内容。一、简介最近在做针对一张大表的查询优化，表结构相对简单，字段20多个，但有些varchar类型字段长度非常长。但该表每天都会被提交上百万的数据，时间长该表的查询与插入就变得非常非常的慢。调研后决定通过分区的形式优化该表。第一次分区后使用业务sql无法对分区查询进行正确的裁剪。二、选择使用分区机制的理由：（1）因为业务相对简单，并且都为单表查询，95%的查询都跟时间范围查询相关。（2）数据需要定期清理数据，无需保留全部数据（3）数据无
什么是TopicTopic翻译过来是主题的意思，一个Topic就像数据库中的一张表。Producer发布的消息可以带有主题，主题相同的消息记录放在一个集合里。什么是PartitionPartition是最小的存储单元，每个Partition都是一个单独的log文件，每条记录都以追加的形式写入。Topic在Partition里如何体现如下图，一份topic的数据有三部分组成，下图设置的分片数是2。在下图中一份topic的数据=replica0_1+replica1_1+replica2_1,但是为了保证容错率每一部分的数据需要在另外一台机器（broker）进行备份，比如在Borker1这台机器上
什么是TopicTopic翻译过来是主题的意思，一个Topic就像数据库中的一张表。Producer发布的消息可以带有主题，主题相同的消息记录放在一个集合里。什么是PartitionPartition是最小的存储单元，每个Partition都是一个单独的log文件，每条记录都以追加的形式写入。Topic在Partition里如何体现如下图，一份topic的数据有三部分组成，下图设置的分片数是2。在下图中一份topic的数据=replica0_1+replica1_1+replica2_1,但是为了保证容错率每一部分的数据需要在另外一台机器（broker）进行备份，比如在Borker1这台机器上
Hadoop平台运行至今，前期处于放任自由的状态，后期才开始稍加管控，指定相关数据使用规范。日积月累，数据规模越来越大，元数据暴增，Namenoderpc频繁超时告警，NamenodeHA切换也较为频繁。企业的预算不可能无限增加，所以一个良好的平台规范以及定时数据清理机制，对平台的来说至关重要，属于非常实在的降本增效工作。这里记录下我们组的近期制定的HDFS「瘦身计划」。1.HDFS「瘦身计划」通过脚本代码，分析导出以下四类数据，按目录导出成文件联系各个业务，依据我们提供的数据，进行清理工作目录不存在和空表：项目里面有空表和表对应的hdfs路径不存在的情况，需要删除N个月零增长：项目里面有N个
Hadoop平台运行至今，前期处于放任自由的状态，后期才开始稍加管控，指定相关数据使用规范。日积月累，数据规模越来越大，元数据暴增，Namenoderpc频繁超时告警，NamenodeHA切换也较为频繁。企业的预算不可能无限增加，所以一个良好的平台规范以及定时数据清理机制，对平台的来说至关重要，属于非常实在的降本增效工作。这里记录下我们组的近期制定的HDFS「瘦身计划」。1.HDFS「瘦身计划」通过脚本代码，分析导出以下四类数据，按目录导出成文件联系各个业务，依据我们提供的数据，进行清理工作目录不存在和空表：项目里面有空表和表对应的hdfs路径不存在的情况，需要删除N个月零增长：项目里面有N个
ExtractingvalueusingWindowandPartition我在pyspark中有一个数据框12345678910id|value1 01 11 02 12 03 03 03 1我想提取同一id组中value列中第一次出现1之后的所有行。我创建了带有Id分区的窗口，但不知道如何获取值1之后存在的行。我期待结果是1234567 id|value 1 1 1 0 2 1 2 0 3 1你有定义窗口内排序的东西吗？否则我认为结果将是不确定的我只能按id列订购。底层数据模型是一个集合，而不是一个列表，例如对于id=1，值0、1和0可以按任何顺序处理。
ExtractingvalueusingWindowandPartition我在pyspark中有一个数据框12345678910id|value1 01 11 02 12 03 03 03 1我想提取同一id组中value列中第一次出现1之后的所有行。我创建了带有Id分区的窗口，但不知道如何获取值1之后存在的行。我期待结果是1234567 id|value 1 1 1 0 2 1 2 0 3 1你有定义窗口内排序的东西吗？否则我认为结果将是不确定的我只能按id列订购。底层数据模型是一个集合，而不是一个列表，例如对于id=1，值0、1和0可以按任何顺序处理。
