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1 自定义分区随机分配解决数据倾斜的问题
2018年01月19 - org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner; import java.util.Random; //自定义分区数 public class RandomPartition
2 Spark之通过自定义分区器解决数据倾斜问题
2018年02月07 - package com.lyzx.day37 import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext} class D1 { //partitionBy和自定义分区器解决数据倾斜的问题 def f1(sc
3 自定义分区partitioner实现数据分区存储
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实现数据分区存储 */ object UrlCountPartition {def main(args
4 android自定义倾斜拉伸动画
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> * 这个动画一般是用来对图像进行倾斜拉伸操作的，如把一个矩形拉伸成一个倾斜的平行四边形。<br>
5 hbase热点问题(数据倾斜)解决方案---rowkey散列和预分区设计
2016年12月15 - 的，我们也不希望，region不要经常split，因为split会使server有一段时间的停顿，如何能做到呢？ 随机散列与预分区二者结合起来，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
6 Kafka自定义分区
2018年06月08 - 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。 如以下这个类，我们先获取key的hashcode值，再跟分区数量（配置文件中为numPartitions）做模运算，结果值作为分区存储位置，这样可以实现数据均匀线性的分布。 ①自定义
7 自定义分区函数
2017年07月05 - 如何使 生成的reduce files 按照key 全排序？------------------------------------------------------------------------ 1. 方法之一： 自定义分区函数
8 spark自定义分区
2017年09月19 - ——————————————————————————————– 一、需求 防止大量数据倾斜，自定义Partition的函数，map阶段使用元祖（int ， String）int 去模做Hash，均匀分配到不同的Partion中。后续演化：自定义map的key值，key值为一个随机的范围数。 二、代码展示 两个类
9 请教大神：CentOS7自定义分区遇到的问题
2017年03月10 - 只要设置为标准分区，我的第一个分区（boot）总是会被自动强制为2048KIB,而不是我预先设置好的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
10 自定义分区、数据类型、排序、分组
2016年06月15 - 自定义分区、数据类型、排序、分组/** * * @author 自定义数据类型 键对象 * */public class KeyPair implements WritableComparable<KeyPair> { private int year; private

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