异步任务中的重新进入（Reentrancy） 2017-12-05 14:10 一个按钮，点击执行一个任务。...} ▲ 以上，在按钮点击事件中执行异步任务 由于任务执行的过程中 UI 依然是响应的，DoSomethingAsync 会因此在每一次点击的时候都进入。...在异步任务结束之前重新进入此异步任务的过程，叫做重新进入（Reentrancy）。...禁用重新进入 并发 取消然后重启操作 将异步任务放入队列中依次执行 仅执行第一次和最后一次 禁用重新进入 禁用是最直接最简单也最彻底的重新进入问题解决办法。...将异步任务放入队列中依次执行 放入队列中是因为此异步任务的顺序是很重要的，要求每一次执行且保持顺序一致。典型的应用场景是每一次执行都需要获取或生成一组数据输出（到屏幕、文件或者其他地方）。
spark任务中的时钟的处理方法 典型的spark的架构： 日志的时间戳来自不同的rs，spark在处理这些日志的时候需要找到某个访问者的起始时间戳。...访问者的第一个访问可能来自任何一个rs， 这意味这spark在处理日志的时候，可能收到时钟比当前时钟（自身时钟）大或者小的情况。这时候在计算会话持续时间和会话速度的时候就会异常。...从spark的视角看，spark节点在处理日志的时刻，一定可以确定日志的产生时刻一定是spark当前时钟前， 因此在这种异常情况下，选择信任spark节点的时钟。...如此一来，一定不会因为rs的时钟比spark节点时钟快的情况下出现计算结果为负值的情况。 基本的思想：“当无法确定精确时刻的时候，选择信任一个逻辑上精确的时刻”
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE的时候...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
Spark 3.0 版本之前，Spark 执行 SQL 是先确定 shuffle 分区数或者选择 Join 策略后，再按规划执行，过程中不够灵活；现在，在执行完部分的查询后，Spark 利用收集到结果的统计信息再对查询规划重新进行优化...如下图所示，如果没有 AQE，shuffle 分区数为 5，对应执行的 Task 数为 5，但是其中有三个的数据量很少，任务分配不平衡，浪费了资源，降低了处理效率。...动态优化数据倾斜 数据倾斜一直是我们数据处理中的常见问题。...当将相同 key 的数据拉取到一个 Task 中处理时，如果某个 key 对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜，如下图一样产生长尾任务导致整个 Stage 耗时增加甚至 OOM。...通过对倾斜数据的自适应重分区，解决了倾斜分区导致的整个任务的性能瓶颈，提高了查询处理效率。
Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。...在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...Dataframes 是用来接收针对他们而写的 SQL 查询，并根据需要将查询优化成一系列的 Spark 任务。...我们可以通过使用 collect() 强制执行这个任务，将结果发送到 driver 的内存中。...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor，可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。...上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性，它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑，选择更好的执行策略，从而达到提升性能的目的。...在 Spark 集群中的一个常见场景是，随着业务的不断发展，需要运行的 Spark 应用数和数据量越来越大，靠资源堆砌的优化方式也越来越显得捉襟见肘。...原理 一个 Spark 应用中如果有些 Stage 稍微数据倾斜，那就有大量的 Executor 是空闲状态，造成集群资源的极大浪费。...总结 动态资源分配策略在空闲时释放 Executor，繁忙时申请 Executor，虽然逻辑比较简单，但是和任务调度密切相关。它可以防止小数据申请大资源，Executor 空转的情况。
单机处理的上限与性能日益凸显，为了突破瓶颈，就需要引入一些大数据的计算与存储框架，使用分布式计算和存储的方式，化整为零，分而治之。...二、分区在 Spark 中的实现 1、一段 WordCount 程序 Spark 中独创性的使用 RDD 来表示数据集，使用算子来表示任意的数据处理过程。...： （1）生成两类任务，一类任务的逻辑是：从原始文件中领取一段属于自己的文件，计算单词数量；另一类任务的逻辑是：汇总前面任务的结果得到最终结果返回。...在源码中，分区是 RDD 的一个非常重要的属性 可以想象，既然是分布式计算，那么每个 Task 肯定只需要计算自己的这一份数据。...总所周知，在做 Join 操作或 ReduceByKey 的操作时，上游任务需要把自己的数据，按照下游的分区数，分别发送给所有下游任务处理，相同的数据必须要发送给同一个任务处理，否则没法达到汇总的效果。
总体来说，需要做的事情就是把核心业务服务器从一个机房迁移到另外一个机房，这个过程中因为环境的重要性和硬件软件的情况，大体分为了下面三个方向的技术方案。...a 这些工作需要在几个小时内全部完成，而且保证不能出现数据类问题。...迁移的需求大体如上所述，维护时间是限定的，需要不到3个小时的时间内搞定，要么成功要么回退。 我拿出几个迁移中碰到的问题，很多还是很有代表性，也是我们做技术方案的时候需要不断改进和完善的地方。...exec dbms_mview.refresh('TLBB.PURSE_RESERVE_RECORD','F'); 上面的两类问题在时间不等人的数据迁移中，是很敏感的，所以如果这种一下，表数据量不是太大...，就干脆直接全量同步或者Datapump来重新做。
吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。...同时，该算法还要对来自不同网页的链接区别对待，排名越高的网页，则其权重会更高，即所谓网站贡献的链接权更大。...但问题是，如何获得X1,X2,X3,X4这些网页的权重呢？答案是权重等于这些网页自身的Rank。然而，这些网页的Rank又是通过链接它的网页的权重计算而来，于是就陷入了“鸡与蛋”的怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同的Rank初始值，然后利用迭代的方式来逐步求解。 在《数学之美》第10章的延伸阅读中，有更详细的算法计算，有兴趣的同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数中的矩阵计算，佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛的。当两次迭代获得结果差异非常小，接近于0时，就可以停止迭代计算。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在<10messages/second的速度。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
Spark特点 Spark具有如下几个主要特点： 运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比...：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。...，中间结果直接放到内存中，带来了更高的迭代运算效率； Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。...Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了IO开销 Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop少2-...Spark基本概念 在具体讲解Spark运行架构之前，需要先了解几个重要的概念： RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念
图片在ClickHouse中，数据分区的选择和设计受到以下因素的影响：数据访问模式：根据数据的访问模式，可以确定分区的粒度和策略。...如果数据根据时间顺序访问，可以按时间进行分区；如果数据根据特定字段进行筛选，可以按该字段进行分区。数据量和数据增长率：数据量的大小和数据的增长率会影响到分区的性能和维护成本。...如果数据量很大，可以将数据拆分到多个分区，以提高查询性能；如果数据增长率很高，可以选择动态增加新的分区。系统资源和硬件配置：系统的资源和硬件配置也会影响到分区的选择和设计。...例如，如果需要保留最近一段时间的数据而删除历史数据，可以使用定期删除旧分区的策略。数据平衡和负载均衡：数据分区的选择也会受到数据平衡和负载均衡的考虑。...例如，可以根据分区键的哈希值将数据均匀地分布在各个节点上，以实现负载均衡。数据的逻辑结构：数据的逻辑结构也会影响到分区的选择。例如，如果数据有层次结构关系，可以按照父子关系进行分区。
本章我们来看看在分区表中如何添加、查询、修改数据。 正文开始 在创建完分区表后，可以向分区表中直接插入数据，而不用去管它这些数据放在哪个物理上的数据表中。我们在创建好的分区表中插入几条数据： ?...从以上代码中可以看出，我们一共在数据表中插入了13条数据，其中第1至3条数据是插入到第1个物理分区表中的；第4、5条数据是插入到第2个物理分区表中的；第6至8条数据是插入到第3个物理分区表中的；第9至11...条数据是插入到第4个物理分区表中的；第12、13条数据是插入到第5个物理分区表中的。...从上面两个步骤中，根本就感觉不到数据是分别存放在几个不同的物理表中，因为在逻辑上，这些数据都属于同一个数据表。...1日 update Sale set SaleTime='2019-1-1' where id=1 --重新统计所有分区表中的记录总数 select $PARTITION.partfunSale
下面就谈一谈增量贡献的量化，以及如果没有AB实验，怎么量化？ 增长为什么要做量化 做增长产品的数据分析，和其他的数据分析，个人认为最大的特色在于量化，为什么要做量化？...举例几个场景： 每次拉新，不但要量化拉新人数，还要量化后续的持续贡献价值 每次拉活，同样，老板关心后续的持续价值 每次活动，老板不但会问，这次活动有多少人参与，还会问，这次活动贡献了多少增量贡献，如果没有这次活动...促活贡献的简单量化方法 促活方面，有几个简单的量化方式，虽然不好，但是较为简单，可以参考，后续将会讨论2种比较复杂的量化方式 染色法：对于参与或深度参与的，设定一个阈值，认为是带来的 对比法：对比渗透与未渗透的用户...（本文重点讲述AB实验，对于1+1≠2话题，详细请看本人的文章《数据分析中，为什么1+1不等于2？》）...系统全部迭代与上个周期的比较：实验填充层 VS 贯穿层1 类似与上面这种层次设计，在推荐系统中较为常见，在某一些产品或系统中，贯穿层不能够完全没有策略，那么采用去年或上个季度的策略，代表着基准值，从而量化新一个周期的增量贡献
3、隔离性（Isolation） 同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。...2、脏读 事务A读取到了事务B已经修改但尚未提交的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据 3、不可重复读 事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，...4、幻读 事务A读取到了事务B提交的新增数据。...读已提交 一个事务多次读取的过程中，另一个事务可能对同一条数据做修改并提交，导致前一个事务多次读取到的数据不一致，则会发生不可重复读。 一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。...这是大多数数据库系统的默认隔离级别，但非MySql。 3. 可重复读 确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行，并且多次读结果永远是第一次读取的结果（快照版本）。
---- 概述 以前梳理了一篇文章， 案例不是很充分 Oracle-分区表解读 故本篇博文系统的再重新阐述一下 当我们对海量数据的Oracle数据库进行管理和维护时，几乎无一例外的使用了分区（partition...分区是Oracle数据库中对海量数据存储管理提供的一个应用很广泛的技术，它可以非常方便的加载数据、删除数据和移动数据，特别是对于一个拥有海量数据的OLAP及数据仓库系统的数据库来说，更是如此。...总体看来，分区有如下特点 可以单独对分区及分区索引进行操作。 在分区对象中，可以只对单独分区进行数据加载、数据备份、数据恢复以及索引重建等操作，而不必对整个对象进行操作。...在实际应用中，按照时间字段来换分分区，具有非常重大的意义。...比如在下面的例子中，我们给数据表SALE_DATA在时间字段sales_date上按照每个月一个分区的方式来创建一个范围分区： 这里写代码片 ---- 哈希分区（Hash Partition） ----
今天写一写data步中的几个简单的小语法。 firstobs、obs、end 比较基础与常见的语法，如：firstobs,obs,end......_N_ _N_这是一个很好的变量，为啥是一个很好的变量呢，_N_的值是对应数据集中的每一条记录的行号。...其实就是所谓PDV里面的一个关键变量，什么是PDV呢，好吧，作为一个没有系统学习过和从没完整看完任何一本SAS书的小编，对PDV的概念用不了官方语句来描述出来，只有一个抽象的理解，PDV就相当SAS数据运行的中转站吧...，数据集的一切操作要先拿到中转站在从中转站拿出来。...感觉知不知道PDV其实不太重要，不知道一样写程序... data test3; set SASHELP.CLASS ; /*此处会出ERROR：ERROR: 变量 _N_ 不在文件“SASHELP.CLASS”中。
点击表格中 Tracking UI 列的History 链接； 点击相关的 ApplicationId 链接，进入到详情页面点击上面的 Tracking URL: History 链接 就进入到Spark...对应机器日志目录下面查看 任务正在运行 目录位置在Yarn配置里面的yarn.nodemanager.log-dirs中设置； 如设置的是/data1/hadoop/yarn/log: ? 3....这个日志聚合是用来看日志的，而mapreduce job history server，则是用来看某个application的大致统计信息的，包括启停时间，map任务数，reduce任务数以及各种计数器的值等等...要实现日志聚集，需要在yarn-site.xml文件中配置如下几个参数： yarn.log-aggregation-enable 参数解释：是否启用日志聚集功能。...；如果中 history server 中找不到，则需要从 HDFS的 /tmp/logs 目录下载 或者通过 yarn logs -applicationId 命令查看。
ClickHouse 中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作引言ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统，它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。...分区（Partitioning）分区是ClickHouse中数据管理的一种策略，将数据根据特定的规则划分到不同的分区中。通过将数据分散到多个分区中，可以减少查询时需要扫描的数据量，从而提高查询性能。...分区的优点减少数据扫描量：通过对数据进行分区，可以只查询特定分区中的数据，而不需要扫描整个数据集。提高查询性能：只对需要查询的分区进行扫描，减少了进行I/O操作的数据量，从而加速查询速度。...以上就是关于ClickHouse中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作的介绍。希望对您有所帮助！当使用Python进行数据分析时，经常会遇到需要通过网络抓取数据的情况。...ClickHouse是一个快速、开源的列式数据库管理系统，专为大数据场景设计。ClickHouse的分区功能可以根据表中的一列或多列的值将数据划分为不同的分区，从而更高效地处理和查询大数据量。
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