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    31.QPainter-rotate()函数分析-文字旋转不倾斜,图片旋转实现等待

    scale ( qreal sx, qreal sy ) //设置图片缩放,sx(横坐标放大系数),sy(纵坐标放大系数) void rotate ( qreal angle ); //旋转绘画区域...(比如斜文本),angle=90,则表示90度 //以时针方向旋转(顺时针) rotate()函数分析 如果没有通过translate()设置中心原点,则默认将图片以(0,该图片的高)为原点...从上图可以看到旋转的同时,文字也跟着倾斜了,接下来,我们来自己写个rotate()函数,不让文字倾斜 示例3-文字不倾斜旋转 /* point: 文字所在的点 * from_angle : 文字所在的度数...* rotate : 需要旋转的角度,值为-360~360(为负数表示逆时针旋转,为正数表示顺时针旋转) */ QPoint Widget::CustomRotate(QPointF point...AlignCenter,QString("%1").arg(i)); point=CustomRotate(point,angle, 36); //以当前angle度,顺时针旋转

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    Hive数据倾斜问题总结

    Hive数据倾斜问题总结 1、MapReduce数据倾斜 Hive查询最终转换为MapReduce操作,所以要先了解MapReduce数据倾斜问题。...在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低。在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器。...这种方法可以有效的缓解数据倾斜问题,但是如果导致数据倾斜的key 大量分布在不同的mapper的时候,这种方法就不是很有效了。...这个问题再《数据结构》的hash算法中有详细解决办法(增大数组容量,选择恰当素数)。...如果还有其他计算,需要进行group by,可以先将值为空的记录单独处理,再和其他计算结果进行union。

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    大数据常见问题:数据倾斜

    2)hive中数据倾斜 一般都发生在Sql中group by和join on上,而且和数据逻辑绑定比较深。...一旦触发Shuffle,所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上,容易发生单点计算问题,导致数据倾斜。...然后我们要统计不同城市的订单情况,这样,一做group操作,可能直接就数据倾斜了。 三、解决数据倾斜思路 很多数据倾斜的问题,都可以用和平台无关的方式解决,比如更好的数据预处理,异常值的过滤等。...因此,解决数据倾斜的重点在于对数据设计和业务的理解,这两个搞清楚了,数据倾斜就解决了大部分了。...都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜,合理利用它们就能解决大部分问题。

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    Hadoop和Hive中的数据倾斜问题及其解决方案

    Hadoop和Hive中的数据倾斜问题及其解决方案 Hadoop 中的数据倾斜问题及其解决方案 原因: 在 Hadoop 的 MapReduce 中,数据倾斜通常发生在 Reduce 阶段,当某些键值对的数量远多于其他键时...Hive 中的数据倾斜问题及其解决方案 原因: 在 Hive 查询中,数据倾斜可能发生在进行大表与小表的 JOIN 操作时,或者是 GROUP BY 操作时,某些键值的数量远多于其他键。...使用 DISTRIBUTE BY 和 SORT BY: 这些子句可以帮助在执行 JOIN 或聚合操作前更均匀地分布数据。...调整 Map 和 Reduce 的数量: 像在 Hadoop 中一样,调整任务数量可以帮助缓解倾斜问题。...避免使用 GROUP BY 对倾斜列进行分组: 如果可行,尝试重写查询以避免对倾斜列进行 GROUP BY 操作。

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    【Spark篇】---Spark解决数据倾斜问题

    一、前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。 二。...方案实现原理: 这种方案从根源上解决了数据倾斜,因为彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子,那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。但是这里也要提醒一下大家,这种方式属于治标不治本。...因为毕竟数据本身就存在分布不均匀的问题,所以Hive ETL中进行group by或者join等shuffle操作时,还是会出现数据倾斜,导致Hive ETL的速度很慢。...方案实现思路: 不使用join算子进行连接操作,而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作,进而完全规避掉shuffle类的操作,彻底避免数据倾斜的发生和出现。...7、使用随机前缀和扩容RDD进行join 方案适用场景: 如果在进行join操作时,RDD中有大量的key导致数据倾斜,那么进行分拆key也没什么意义,此时就只能使用最后一种方案来解决问题了。

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