数据倾斜

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关于hbaseRegion和hbaseRowKey的一些处理我的habse一共有三台服务器，其中一台忙的要死，另外两台吃瓜看戏，我的业务都在其中一个服务器上，导致数据的读写瓶颈。

Flink checkpoint问题排查指南之前只因为checkpoint过大碰到过checkpoint失败的情况，没想到数据倾斜也会导致我们知道 task 仅在接受到所有的 barrier 之后才会进行 snapshot，如果作业存在反压，或者有数据倾斜，则会导致全部的 channel 或者某些 channel 的 barrier 发送慢，从而整体影响 Checkpoint 的时间，这两个可以通过如下的页面进行检查：

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消失在人海中

数据倾斜优化思路实践数据倾斜，顾名思义，就是在计算过程中数据分散度不够，导致某个节点数据过于集中，从而导致任务执行效率大大降低。参照对比下MR的整体流程和ODPS，整体结合理解数据倾斜发生的几个生命周期的节点，如下图：可以分为Map、Reduce、Join三个阶段理解。

Hive SQL 开发指南（三）优化及常见异常在大数据领域，Hive SQL 是一种常用的查询语言，用于在 Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能，制定一套规范化的 Hive SQL 开发规范至关重要。本文将介绍 Hive SQL 的基础知识，并提供一些规范化的开发指南，帮助您高效地编写 Hive SQL 查询。

Hive SQL 开发指南（二）使用（DDL、DML，DQL）在大数据领域，Hive SQL 是一种常用的查询语言，用于在 Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能，制定一套规范化的 Hive SQL 开发规范至关重要。本文将介绍 Hive SQL 的基础知识，并提供一些规范化的开发指南，帮助您高效地编写 Hive SQL 查询。

这个程序猿可太秀了

Flink流式数据倾斜流式处理的数据倾斜和 Spark 的离线或者微批处理都是某一个 SubTask 数据过多这种数据不均匀导致的，但是因为流式处理的特性其中又有些许不同