一、大數據數據傾斜
大數據數據傾斜現象及優化方案
在大數據處理過程中，數據傾斜是一個常見但影響深遠的問題。當數據在處理過程中分布不均勻，導致部分節點負載過重，從而影響作業的整體性能。本文將從數據傾斜的原因分析入手，探討優化方案以提高大數據處理的效率。
數據傾斜的原因
數據傾斜的產生主要有以下幾個原因：
- 鍵分布不均：如果在數據處理中使用了某些字段作為Join或Group By的鍵，而這些字段的分布不均勻，就會導致數據傾斜。
- 數據傾斜的數據量過大：有些數據可能存在極端的情況，造成數據傾斜的問題，在處理這些數據時需要特別注意。
- 算法設計問題：某些算法在處理特定數據類型時容易引發數據傾斜，需要針對性地進行優化。
數據傾斜優化方案
針對數據傾斜問題，可以采取以下一些優化方案：
1. 數據預處理
在數據處理之前，可以對數據進行預處理，對傾斜的數據進行分析并進行適當的處理，如數據去重、數據聚合等，以減少數據傾斜的發生。
2. 動態調整分區
針對鍵分布不均的情況，可以動態地調整數據的分區方式，使得數據在各個分區間能夠更均勻地分布，從而減輕數據傾斜的問題。
3. 傾斜數據處理
對于數據傾斜較嚴重的情況，可以采用特殊的處理方式，如選擇合適的Join策略、增加緩存機制等來優化處理效率。
4. 任務調度優化
在任務調度時，可以根據實際情況對任務進行優化，合理分配資源，避免因部分節點數據傾斜導致任務整體受影響。
總結
數據傾斜是大數據處理中常見的挑戰之一，但通過合理的優化方案可以有效減輕數據傾斜帶來的影響，提高數據處理的效率和準確性。在實際應用中，需要根據具體情況選擇合適的優化方式，持續關注數據傾斜問題，以保證大數據處理的順利進行。
二、數據傾斜原理及解決？
數據傾斜的原因：在進行shuffle的時候，必須 將各個節點上相同的 key 拉取到某個節點上的一個 task 來進行處理 ，比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個 key對應的數據量特別大的話，就會發生數據傾斜。比如大部分key對應10條數據，但是個別key卻對應了100萬條數據，那么大部分task可能就只 會分配到10條數據，然后1秒鐘就運行完了；但是個別task可能分配到了100萬數據，要運行一兩個小時。
解決方案：
第一點：直接過濾掉那些引起傾斜的Key。這種方法很簡單，既然你傾斜，那我不用你就完事。比如說，總共有100萬個key。只有2 個key，是數據量達到10 萬的。其他所有的key，對應的數量都是幾十，這樣join后會引起傾斜。這個時候，自 己可以去取舍，如果業務和需求可以理解和接受的話，在從hive 表查詢源數據的時候，直接在sql 中 用 where 條件，過濾掉某幾個 key 。那么這幾個 原先有大量數據，會導致數據傾斜的key，被過濾掉之后，那么在的spark作業中，自然就不會發生數據傾斜了。
第二點：Hive ETL做處理
通過Hive ETL預先對數據按照key進行聚合，或者是預先和其他表進行join，然后在Spark作業中針對的數據源就不是原來的Hive表了，而是預處 理后的Hive表。此時由于數據已經預先進行過聚合或join操作了，那么在Spark作業中也就不需要使用原先的shuffle類算子執行這類操作了。Hive ETL中進行group by或者join等shuffle操作時，還是會出現數據傾斜，導致Hive ETL的速度很慢。我們只是把數據傾斜的發生提前到了Hive ETL中。
第三點：提高shuffle的操作并行度在對RDD執行shuffle算子時，給shuffle算子傳入一個參數，比如reduceByKey(1000)，該參數就設置了這個shuffle算子執行時shuffle read task 的數量。對于Spark SQL中的shuffle類語句，比如group by、join等。
三、arcgis 10.8 處理傾斜攝影數據？
1、打開arcgis應用程序，加入影像數據。
2、然后在工具欄空白處點擊右鍵單擊，選擇打勾地理配準工具。
3、點擊勾選后，arcgis頁面就會出現的工具條，為地理配準工具條，就可以進行影像平移了。
4、點擊添加控制點按鈕，再在圖面進行鼠標右鍵點擊操作，先點擊原來位置，再點擊想移動到的位置。
5、點擊第二點的時候還可以進行右鍵點擊，可以在窗口輸入xy參數等方式進行移動影像操作。
6、然后平移完成后，最后進行保存，點擊位置，進行更新地理配準操作就完成了。
四、用mapreduce怎么處理數據傾斜問題？
調優參數
set hive.map.aggr=true；
set hive.groupby.skewindata=true;
hive.map.aggr=true：在map中會做部分聚集操作，效率更高但需要更多的內存。
hive.groupby.skewindata=true：數據傾斜時負載均衡，當選項設定為true，生成的查詢計劃會有兩個MRJob。第一個MRJob 中，Map的輸出結果集合會隨機分布到Reduce中，每個Reduce做部分聚合操作，并輸出結果，這樣處理的結果是相同的GroupBy Key有可能被分發到不同的Reduce中，從而達到負載均衡的目的；第二個MRJob再根據預處理的數據結果按照GroupBy Key分布到Reduce中（這個過程可以保證相同的GroupBy Key被分布到同一個Reduce中），最后完成最終的聚合操作。
五、10086大數據是什么數據？
10086大數據也就是“移動大數據”，是依附于“中國移動”海量的用戶群體的大數據，包含中國移動的用戶上網行為數據，用戶的通話行為數據，用戶的通信行為數據，用戶的基本特征分析，用戶的消費行為分析，用戶的地理位置，終端信息，興趣偏好，生活行為軌跡等數據的存儲與分析。
“移動大數據”不光可以實時精準數據抓取，還可以建立完整的用戶畫像，為精準的用戶數據貼上行業標簽。比如實時抓取的精準數據還篩選如：地域地區，性別，年齡段，終端信息，網站訪問次數，400/固話通話時長等維度。如用戶近期經常訪問裝修相關的網站進行訪問瀏覽，或者使用下載裝修相關的app，撥打和接聽裝修的相關400/固話進行咨詢，就會被貼上裝修行業精準標簽，其他行業以此類推。
六、建筑物傾斜觀測如何進行數據分析？
該樓位于鬧市區，共6層3個單元，磚揭結構，長48.9m，寬9.6m，高約15m，糾偏前該樓有明顯的傾斜，墻體有明顯裂縫，內墻有破壞性損傷，出現門關不上的現象，為了監測該樓隨糾偏的變形情況，及時為糾偏提供變形數據，在施工期間對該樓進行了變形監測。
工作基點、沉降觀測點的布設及觀測
工作基點選在離開建筑物及施工區較遠的地方，觀測點共布設了13個，其中樓北面8個，南面因條件的限制布設了5個，主要選在建筑物的四角、拐角處、受震動影響的部位和裂縫兩側等能反映建筑物變形特征的部位，觀測點的形式采用膨脹螺絲，統一布設于同一層磚縫中，其分布見圖1。
觀測現進行了3期，各期觀測結果整理如表1。
(1）從表l和圖2可看出，北側和南側高程異常點分別為g＃和13＃，與實際墻體裂縫位置一致，說明該樓出現了不均勻沉降，另外，整體來說，該樓向北傾斜，從南北對應兩點13＃和儼高程可計算出最大傾斜為5.3%，超過了設計允許值。
(2）從圖2可以看出，前三期觀測（約1個月）各監測點的變化趨勢為沉降，最大點為10#(11mm），另外有6#、8#、9#（約6mm），其余各點沉降較小，這與在對應點處開挖用于糾偏的應力釋放孔相一致。
數據分析：
(1）從精度分析和方案設計可見，該方案能夠滿足三級變形監視精度要求，提供的數據可靠。
(2）從數據何變形曲線看，在以后的糾偏中，應調整13#和8#等變形異常處的應力。
(3）因糾偏還在進行，觀測也只進行了三次，因此還不能證明糾偏后該樓整體變形情況，有待以后繼續監測。
七、揭開大數據的秘密：如何識別和應對數據傾斜問題
在當今信息化快速發展的時代，大數據已成為推動企業和社會發展的重要動力。隨著各行業對數據的依賴程度逐漸加深，數據傾斜這一概念也愈發凸顯。本文將深入探討數據傾斜的成因、影響以及解決方案，帶您更好地理解和應對這一問題。
什么是數據傾斜？
數據傾斜指的是在數據處理和分析過程中，各類數據的分布不均勻，導致某些數據集的數量過多，而另一些數據集的數量則過少的現象。這種情況常見于各種數據處理工作中，比如數據挖掘、機器學習和大規模數據處理等。
當數據出現傾斜時，整個分析過程可能會受到負面影響，甚至導致錯誤的結論。因此，及時發現和處理數據傾斜問題變得尤為重要。
數據傾斜的成因
數據傾斜的原因多種多樣，主要包括以下幾點：
- 數據來源多樣性：數據可能源自多個渠道，如傳感器、社交媒體、企業數據庫等。這些數據具有不同的特征和分布情況，容易導致傾斜。
- 用戶行為差異：不同用戶在使用產品或服務時的行為差異可能導致某些數據記錄過于集中，比如某些熱門的商品或服務會吸引大量用戶關注。
- 數據采集和存儲方式：不同的數據采集和存儲策略也可能導致數據不均，包括數據的重復采集或遺漏。
數據傾斜的影響
數據傾斜對數據分析和日常運營會產生多方面的影響，具體表現包括：
- 性能下降：數據傾斜會導致某些節點上的負載過高，影響整體系統性能，甚至引起數據處理速度的降低。
- 結果失真：由于數據不均，分析結果可能偏向某一類數據，導致決策依據不全面，從而影響業務決策。
- 資源浪費：在分析和計算中，計算資源的消耗與數據傾斜程度成正比，嚴重的傾斜情況將消耗過多的計算資源。
如何檢測數據傾斜
為了及時發現數據傾斜問題，企業應當建立標準化的檢測機制，以下是常用的一些方法：
- 數據可視化：利用圖表和儀表盤直觀展示數據分布情況，快速識別分布不均的特征。
- 統計分析：通過計算各類數據的基本統計指標，如均值、標準差等，判斷數據是否存在傾斜。
- 熱圖分析：將數據按某一特征分類，并以熱圖的方式展示，可以快速識別出高頻低頻數據的分布情況。
應對數據傾斜的策略
識別出數據傾斜后，企業可采取以下應對策略，以確保數據分析的準確性和高效性：
- 數據重采樣：采用過采樣或欠采樣的方法對不均勻的數據集進行調整，從而達到更為平衡的狀態。
- 特征工程：通過對數據的特征進行篩選或轉換，減少對傾斜數據的依賴。
- 分區處理：將數據按特定邏輯進行分區，確保處理過程中的負載均衡，避免單個節點過載。
- 異構計算：利用不同類型的計算資源進行并行處理，以適應數據的傾斜性。
案例分析：應對數據傾斜的成功經驗
以一家大型電商平臺為例，該平臺在進行用戶行為分析時發現存在明顯的數據傾斜，主要集中在某款熱門商品的購買記錄上。為了應對這一問題，團隊采取以下措施：
- 采用數據重采樣技術，對熱門商品的購買數據進行隨機下采樣，同時對冷門商品數據進行上采樣，以平衡各類商品的數據比例。
- 通過熱圖展示用戶購買行為，發現其他潛在的熱門商品，從而調整市場推廣策略。
- 設置系統監控，當數據傾斜達到一定閾值時自動預警，及時調整數據處理流程。
通過這些措施，該電商平臺在后續的數據分析中獲得了更加客觀精確的用戶行為分析結果，并成功提升了銷售轉化率。
總結與展望
隨著大數據技術的不斷發展，數據傾斜已成為一個不容忽視的問題。企業在處理數據時應意識到傾斜的風險，并采取有效措施進行應對。通過合適的監控、檢測和處理方法，企業不僅可以提高數據分析的質量，更能增強決策的科學性與有效性。
感謝您閱讀完這篇文章，通過本文的介紹，希望您能夠更加深入地了解數據傾斜的概念、影響及解決方案，從而在實踐中應用這些知識，提升數據分析能力。
八、千川數據大屏看什么數據？
千川數據大屏可以看到公司內部的各項數據，包括銷售額、客戶數量、員工績效、產品研發進度等等。因為這些數據對公司的經營和發展非常關鍵，通過數據大屏可以更直觀、更全面地了解公司的運營情況。此外，數據大屏還可以將數據進行可視化處理，使得數據呈現更加生動、易于理解。
九、分表過程中如何防止數據傾斜？
Mapjoin是一種避免避免數據傾斜的手段
允許在map階段進行join操作，MapJoin把小表全部讀入內存中，在map階段直接拿另外一個表的數據和內存中表數據做匹配，由于在map是進行了join操作，省去了reduce運行的效率也會高很多
在《hive：join遇到問題》有具體操作
在對多個表join連接操作時，將小表放在join的左邊，大表放在Jion的右邊，
在執行這樣的join連接時小表中的數據會被緩存到內存當中,這樣可以有效減少發生內存溢出錯誤的幾率
2. 設置參數
hive.map.aggr = true
hive.groupby.skewindata=true 還有其他參數
3.SQL語言調節
比如： group by維度過小時：采用sum() group by的方式來替換count(distinct)完成計算
4.StreamTable
將在reducer中進行join操作時的小table放入內存，而大table通過stream方式讀取
十、傾斜攝影測量采集數據的飛行方法？
涉及一種傾斜攝影測量的飛行參數設計方法。背景技術傾斜攝影測量是最近幾年才發展起來的一項高新技術，它顛覆了以往只能從垂直方向拍攝目標的局限，通過在飛行平臺上搭載多個航攝儀，從不同視角對目標進行拍攝，采集了大量的側視紋理，使得產品效果更加真實。傾斜攝影的特點勢必帶來了一些各變量幾何關系上的區別，計算方法也有不同。
影像覆蓋范圍和重疊度是其中最重要的變量，覆蓋范圍的準確性保證測區的完整及像控點的布設，而重疊度更是直接關系到成果質量，
