【自定义分区随机分配解决数据倾斜的问题】

2018年01月19 - java.util.Random; //自定义分区数 public class RandomPartition extends Partitioner<Text,IntWritable>{ @Override

2018年02月07 - D1 { //partitionBy和自定义分区器解决数据倾斜的问题 def f1(sc:SparkContext): Unit ={ val r1 = sc.parallelize

2017年09月09 - org.apache.spark.HashPartitioner import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext/** * 自定义分区partitioner实现数据

2015年07月23 - 自定义动画的步骤继承Animation类覆写applyTransformation()方法。 /** * <p>倾斜动画。<br>

2016年12月15 - 二者结合起来，是比较完美的。预分区一开始就预建好了一部分region，这些region都维护着自己的start-end keys，在配合上随机散列，写数据能均衡的命中这些预建的region，就能解决上面

Kafka自定义分区

2018年06月08 - 分区中同时消费数据。上述分区规则，实际上是实现了kafka.producer.Partitioner接口的一个类，这个实现类可以根据自己的业务规则进行自定义制定，如根据hash算法指定分区的分布规则

spark自定义分区

2017年09月19 - ) 2、HashPartitioner分区 3、RangePartitioner分区 ——————————————————————————————– 一、需求防止大量数据倾斜，自定义

自定义分区函数

2017年07月05 - ？------------------------------------------------------------------------ 1. 方法之一： 自定义分区函数

2019年05月16 - ; // 加载倾斜摄影数据 this.loadTilesetHandler(); // this.initCamera(); //去掉

2017年03月10 - 的200MIB.打上单位也没有用还是一样会被强制为2048KIB,后面的分区设置正常，只要是标准分区类型的第一个分区就会有这样的问题。LVM下没有这种情况，但是boot loader在boot设置为LVM分区类型

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