目录前言一、什么是数据倾斜二、发生数据倾斜的表现2.1MapReduce任务2.2Spark任务三、如何定位发生数据倾斜的代码四、发生数据倾斜的原因3.1key分布不均匀3.1.1某些key存在大量相同值3.1.2存在大量异常值或空值3.2业务数据本身的特性3.3SQL语句本身就有数据倾斜3.4建表时考虑不周四、触发数据倾斜的SQL操作五、数据倾斜的解决方案5.1Map长尾优化5.1.1Map读取

目录前言：内容：1.界面2.代码参考：前言：学习表格控件tableWidget的学习记录1，主要是用代码实现表格本身的设计（上篇）内容：1.界面ui文件添加tableWidget控件，想要名字的话另外用

目录前言：技能：内容：1.界面2.pushbutton的槽函数参考：前言：学习记录那位博主表格使用，尤其是单元格的基本操作，他讲的很好，详细看参考链接！！

1.1Hive是什么？Hive是一个开源的数据仓库工具，主要用于处理大规模数据集。它是建立在Hadoop生态系统之上的，利用Hadoop的分布式存储和计算能力来处理和分析数据。

Fatalerroroccurredwhennodetriedtocreatetoomanydynamicpartitions.Themaximumnumberofdynamicpartitionsiscontrolledbyhive.exec.max.dynamic.p

离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，而对于大数据量来说，count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢，以下是调优的方式。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}'the

目录一、架构及组件介绍1.1Hive整体架构1.2Hive组件1.3Hive数据模型（DataModel）1.3.1Databases1.3.2Tables1.3.3Partitions1.3.4Buckets

目录一、Hive分区表1.1分区表的概念1.2分区表的创建1.3分区表数据加载及查询1.3.1静态分区1.3.2动态分区1.4分区表的本质及使用1.5分区表的注意事项1.6多重分区表二、Hive分桶表2.1

目录0问题现象1问题解决解决方案一：调整动态分区数方案一弊端：小文件剧增解决方案二：distributeby方案二弊端：数据倾斜解决方案三：distributeby命令2思考3小结0问题现象现象：报错errorr如下：[Error20004]:Fatalerroroccurredwhennodetriedtocreatetoomanydynamicpartitions.Themaximumnumb

目录一、前言二、hive普通表查询原理2.1操作演示说明2.1.1创建一张表，并加载数据2.1.2统计3月24号的登录人数2.1.3查询原理过程总结2.2普通表结构带来的问题三、hive分区表设计3.1

前提条件1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?

配置hiveonspark1、上传Spark纯净版jar包到HDFS：hdfsdfs-mkdir/spark-jarshdfsdfs-put/opt/spark/jars/*/spark-jars2、修改

常规配置配置完，开启hadoop，开启spark（如果在hdfs上上传了纯净版的spark则不需要开启），开启hive注：当前节点一定要是namenode的active节点，因为hadoop长时间不用namenode

一Java环境部署：1.1官网下载jdkJava下载官网https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase/javase8u211-later-archive-downloads.html1.12

前言本篇文章主要整理hive-3.1.2版本的企业调优经验，有误请指出~一、性能评估和优化1.1Explain查询计划使用explain命令可以分析查询计划，查看计划中的资源消耗情况，定位潜在的性能问题

目录a.注意力机制和自注意力机制的区别b.引入自注意力机制的原因c.计算公式d.代码实现二、Multi-HeadAttention1.Multi-HeadAttention的计算2.位置编码三、Transformer模型1.Transformer整体结构2.Transformer的input输入2.1如何获得位置编码？3.Transformer的Encoder3.1Add＆Normalize3.2

数学：自从9号完成了因式分解后，到现在，一共自学了11.20，11.21两节，问题还挺多的，还是老毛病，看题目抄题计算中不是丢掉一些数据，就是看错了数据，另外，再次遇到x的平方不等于1，只回答了x≠1，也就是对于负数，还是没有在脑海里留下什么印象，不自觉就给舍弃了。这个我不打算给他强调了，留着开学后，老师去讲吧。今天在我的监督下看11.22，多项式除以多项式，发现他没有能够究根结底，只是依葫芦画瓢

关注微信公众号DeepGoAI计算机杂谈及深度学习记录&分享上一期我们聊到ChatGPT4.0确实在各方面都优于3.5花了钱的就是不一样但我们有没有办法去弥补这一差距呢？

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参考链接(https://www.codersrc.com/archives/6732

前言：学习视频：中科大郑烇、杨坚全套《计算机网络（自顶向下方法第7版，JamesF.Kurose，KeithW.Ross）》课程该视频是B站非常著名的计网学习视频，但相信很多朋友和我一样在听完前面的部分发现信息量过大，有太多无法理解的地方，在我第一次点开的时候也有相同的感受，但经过了一段时间项目的学习，对计网有了更多的了解，所以我准备在这次学习的时候做一些记录并且加入一些我的理解，希望能够帮助到大

这里以pip安装为例，python安装建议anaconda，下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64

仅为学习记录，具体内容请以nvidia官方文档为准：https://docs.nvidia.com/cuda/cublas/index.html#cublas-level-1-function-reference

个人想法，有错请指出怎么让sqoop流程化1.首先创造配置表和任务表tb_configidjdbc_urluserpass_wordcolumnstablehive_tableis_incremental1jdbc

http://www.cppblog.com/tx7do/archive/2013/01/11

chrome-mac.zip时访问超时，日志如下[2022-09-05T11:57:55.901+08:00][WARN][plugins.screenshotting.chromium]Browserarchivefordarwin

2)由于数据类型不一致，导致的转换问题，导致的数据倾斜场景说明：用户表中user_id字段为int，log表中user_id为既有string也有int的类型。当按照两个表的user_id进行join操作的时候，默认的hash操作会按照int类型的id进行分配，这样就会导致所有的string类型的id就被分到同一个reducer当中。解决方案：将INT类型id,转换为STRING类型的id.SEL

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转自：第四届智运会官网http://www.imsa.cn/archives/75194四智会主题口号：四智会主题口号释义：在儒家的道德规范体系中“智”是最基本最重要的德目之一，东方的儒雅智慧绵延不息，

不要跟原先的一块，要不然不生效；mimeType代表支持分享的类型：{".3gp","video/3gpp"},{".apk","application/vnd.android.package-archive

1.Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题1）倾斜原因：map输出数据按keyHash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce上的数据量差异过大

sethive.merge.mapfiles=true;sethive.merge.mapredfiles=true;sethive.merge.size.per.task=256000000;sethive.merge.smallfiles.avgsize

文章目录一、直接建表二、查询建表三、like建表一、直接建表CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS]employee_external(//EXTERNAL关键字添加为外部表namestring,work_placeARRAY,sex_ageSTRUCT,skills_scoreMAP,depart_titleMAP>)COMMENT'Thisisanexternalt

文章目录一、Loaddata二、insert三、IMPORT/EXPORT一、Loaddata语法为LOADDATA[LOCAL]INPATH'filepath'[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)]local关键字：有，表示从本地文件系统中导入没有，表示从HDFS文件系统中导入，这里是文件的

笔者使用的源码及学习的内容来自https://www.bilibili.com/video/BV1rh4y1K7No/?share_source=copy_web&vd_source=be33b1553b08cc7b94afdd6c8a50dc5a源码下载链接在这个视频的简介里。这位up在csdn有同名账号，超维空间科技，大佬还有很多其他精彩的博文，欢迎大家去关注学习笔者是直接下载的源码，过程跟着

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#纯属个人笔记作为学习记录用途#较多个人比较好理解的说法可能不太准确若发现错误欢迎评论区指正使用HSE时，设置系统时钟的步骤1、开启HSE，并等待HSE稳定2、设置AHB、APB2、APB1的预分频因子

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe_86thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！指路→灯塔打卡→公开小组→外语每日朗读隐私友好，形式多样，21天点亮一座灯塔，记录点滴进步，监督持续练习————————————————➽今日小记➽✍今天收拾家，收拾鸟舍，换了土，贴了墙。吃了粉丝。看了纪录片《文学的故乡》莫言，毕飞宇，刘

Java学习路径及记录，纯粹个人自用，请多指教JavaJava基础常用类常用类8种基础数据类型的包装类自动打包/解包序列化深入理解Java序列化深度解析JAVA序列化异常处理JavaSE基础:异常处理六个例子彻底理解finally语句块JVM原理Java高级特性泛型Java泛型详解细说Java泛型及其应用细说Java泛型及其应用反射注解Java注解完全解析Java网络编程Java多线程编程线程基础

作者常意内容来自微信公众号天池大数据科研平台此处仅供本人学习记录之用，侵删前言古语有云：道为术之灵，术为道之体；以道统术，以术得道。其中：“道”指“规律、道理、理论”，“术”指“方法、技巧、技术”。

1.display:grid2.grid-template-columns:100px100px100px//指定每列的宽度grid-template-rows:100px100px100px//指定每行的宽度3.column-gap:24px//列间距row-gap:24px//行间距gap:24px//都设置4.grid-template-areas用法Document.container{w

（为了保持每日知识获取的阅读习惯，自己打算以读书笔记的形式，来保持这种习惯，并且用文字表达的方式记录自己阅读的书籍，也算是自己的自我学习记录，留给未来自己的回忆。）

HiveSerde序列化与反序列化hiveSerde官方文档RegEx基于正则的匹配CREATETABLEapachelog(hostSTRING,identitySTRING,userSTRING,timeSTRING

文章转载自：http://blog.csdn.net/mango_song/article/details/125621371.概述一个文本f1.txt的格式如下：[plain]viewplaincopyprint?1tom2jame3mango它的第一列是id,第二列是name，第一列和第二列间通过不固定长度的空白(如空格制表符等)分割；我们希望创建一个user表，能够识别f1.txt，通过创建

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动态分区插入数据，会产生大量小文件2.数据源本来就含有大量小文件3.数据增量导入，如Sqoop数据导入，增量insert导入数据等4.分桶表（主要是切分文件，容易产生小文件问题）1.2.3都是数据导入的问题：hive