离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，countdistinct使得map端无法预聚合，容易引发reduce端长尾，以下是countdistinct去重调优的几种方式。解决方案一：groupby替代原sql如下：#=====7日、14日的app点击的用户数（user_id去重统计）selectgroup_id,app_id,--7日内UVcount(distinctcasewhendt>='${7d_before}'thenuser_idelsenullend)as7d_uv,--14日内UVcount(distinctcasewhendt>='${14d_before}'then
前言此篇主要总结到Hive,Flink,Spark出现数据倾斜的表现，原因和解决办法。首先会让大家认识到不同框架或者计算引擎处理倾斜的方案。最后你会发现计算框架只是“异曲”，文末总结才是“同工之妙”。点击收藏与分享，工作和涨薪用得到！！！数据倾斜数据倾斜最笼统概念就是数据的分布不平衡，有些地方数据多，有些地方数据少。在计算过程中有些地方数据早早地处理完了，有些地方数据迟迟没有处理完成，造成整个处理流程迟迟没有结束，这就是最直接数据倾斜的表现。HiveHive数据倾斜表现就是单说hive自身的MR引擎：发现所有的maptask全部完成，并且99%的reducetask完成，只剩下一个或者少数几个
我正在使用MSVisualC++2010Express构建一个插件，我想包含来自HDF5library的功能.我尝试过使用CMake从源代码构建HDF5，并安装预编译库(HDF5-1.8.7_CMake_x86_shared.zip对于VC2008)。对于任一构建目录/方法，我都修改了我的项目属性:C/C++>General>AdditionalIncludeDirectories:为HDF5添加includeLinker>General>AdditionalLibraryDirectories:为HDF5添加lib这是我的DLL模块的片段:#include"cpp/H5Cpp.h"s
在头文件中放一个外部模板，然后在单元编译文件中显式模板实例化有效吗？例如在g++的编译示例中，这是为了避免nothing的实例化吗？两次？为什么没有人这样写而更喜欢复制externtemplate每个.cpp文件中的行？A.hpp:#ifndefHEADERC_A#defineHEADERC_Atemplatestructnothing{};externtemplatestructnothing;#endifA.cpp:#include"A.hpp"templatestructnothing;main.cpp:#include"A.hpp"#includeintmain(){not
我是C++的新手，我正在创建游戏。我有一个名为main的类，我在其中声明Game*game;//globallyintmain(){game=newGame();game->show();}我的类游戏启动我的游戏等。现在在其他类(玩家、敌人等)中，我使用游戏访问变量，例如玩家健康#includeexternGame*game;func::func(){game->health->resetHealth();}这是否打破了封装/ood范式？这是不好的做法吗？问题是我可以看到任何其他为游戏做这件事的方法。 最佳答案 是的，extern破
我正在构建一个共享库，它具有如下所示的相应代码和编译规则://x.Cstruct{shortlen;chars[32700];}foo;//u.Cexternstruct{shortlen;chars[32700];}foo;voidblah(void){foo.s[0]=0;}$CXX-cx.C-fPIC$CXX-cu.C-fPIC$CXX-shared-ox.so.1-Wl,-soname,x.so.1x.ou.o此代码使用intel(v13-v16)编译器和clang编译器(v3.6)进行编译和链接，但使用g++(版本4.9.2)时出现链接错误:u.o:relocationR_X
最近看了leveldb的源码，对table和table_builder源码中的repstruct搞混了。因为我们可以直接将成员变量直接存储在类Table和类TableBuilder中。但是为什么作者做了一个structRep，把成员变量存放在structRep中。我可以想出一个原因，因为table和table_builder会暴露给用户，所以我们想隐藏实现。这样对吗？还是我错过了其他一些想法，或者是某种设计模式？谢谢 最佳答案 这是从table.h中提取的代码片段，来自table_builder.h的代码片段会显示类似的设计clas
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
随着云计算、大数据、AI的发展和普及，各行各业的业务场景日益复杂，数据呈现出大规模、多样性的特点，企业对数据仓库的需求也进一步拓展至对多元化数据实时处理的场景。数据湖是多元数据存储与使用的便捷选择，而云原生具有数据资产统一、基础资源成本低、高性能计算体验升级等优势，是数据湖未来部署的重要形态。湖仓一体架构结合了数据仓库和数据湖的性能优势，在成本、灵活性、事务一致性、多元数据分析等方面具备显著的优势，可以为企业提供高效、兼容、低成本的数据存储和管理解决方案，帮助企业更好地实现数据驱动决策和业务创新。在这次的直播中，我们介绍了HashData对湖仓一体方案的思考，并对Hive数据同步进行详细讲解和
1、计算资源配置1.1Yarn资源配置1.2MapReduce资源配置2、Explain查看执行计划（重点）2.1Explain执行计划概述2.2基本语法2.3案例实操3、分组聚合优化3.1优化说明（1）map-side聚合相关的参数3.2优化案例4、join优化4.1Join算法概述（1）CommonJoin（2）MapJoin（3）BucketMapJoin（4）SortMergeBucketMapJoin4.2使用说明（1）mapjoin（2）mapjoin案例（3）BucketMapJoin（4）BucketMapJoin案例（5）SortMergeBucketMapJoin关于调优，
