key code: var options = { camera : viewer.scene.camera, canvas : viewer.scene.canvas, clampToGround: true //开启贴地 }; viewer.camera.flyHome(0); var a = viewer.dataSources.add(Cesium.KmlDataSource.load('../data/kml/test_geojson_test.kml', options)); a.t

一.前言 Wish3D出品的系列教程中,前面两讲分别讲述说明了小物件的照片三维重建.大区域地形的三维重建,从照片的直接导入至软件到通过Excel表格将区块导入处理,从不同的模型类别.不同的导入方式演示了照片三维重建的方法步骤,由此我们可以得到物体的三维模型,用于后续的网络发布和模型分析.在本讲中,我们将要讲述通过Smart3D建模软件除了处理生成模型,还可以生成模型对应的正射影像和DSM,并且通过ArcGIS将这些GeoTIFF格式的成果快速完成拼接. 二.工具材料 包括Smart3D建模软件,

1.打开IIS,点击站点 2.跨域配置 配置方式: 在地图数据目录之中放置web.config文件,里面存放 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <system.webServer> <httpProtocol> <customHeaders> <add name="Access-Control-Allow-Origi

6.4.4 减小数据倾斜的性能损失 数据倾斜是数据中的常见情况.数据中不可避免地会出现离群值(outlier),并导致数据倾斜.这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行.常见的数据倾斜有以下几类: 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域. 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值. 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜.在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低.在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器. 数据倾斜会导致map

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完. 阿里的这篇比较实用,通俗易懂:数据倾斜总结 http://www.tbdata.org/archives/2109 有篇分析比较详细,如果需要使用可以细读:http://blo

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

数据倾斜 为什么会数据倾斜 spark 中的数据倾斜并不是说原始数据存在倾斜,原始数据都是一个一个的 block,大小都一样,不存在数据倾斜: 而是指 shuffle 过程中产生的数据倾斜,由于不同的 key 对应的数据量不同导致不同 task 处理的数据量不同 注意:数据倾斜与数据过量不同,数据倾斜是某几个 task 处理的数据量很大,数据过量是所有 task 处理的数据量都很大 数据倾斜的表现 大部分 task 都快速执行完毕,少数 task 执行缓慢,甚至报错 OOM,即使最终运行完毕,也

一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个

date: 2020-04-21 19:38:00 updated: 2020-04-24 10:26:00 DataSkew 数据倾斜 1. Hive 里的数据倾斜 1.1 null值 空值 尽量提前过滤,或者把无效值替换成随机字符串,比如 if(a is null or trim(a) = "" or trim(a) = "NULL", rand(1)+""),由于是无效值所以不影响最终的取数,但是因为把关联字段打散了,所以就不会把所有的ke

1.数据倾斜 数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spark或Kafka的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 数据倾斜俩大直接致命后果. 1.数据倾斜直接会导致一种情况:Out Of Memory. 2.运行速度慢. 主要是发生在Shuffle阶段.同样Key的数据条数太多了.导致了某个key(下图中的80亿条)所在的Task数据量太大了.远远超过其他Task所处理的数据量. 一个经验结论是:一般情况下,OOM的原因都是

Redis 中如何应对数据倾斜 什么是数据倾斜 数据量倾斜 bigkey导致倾斜 Slot分配不均衡导致倾斜 Hash Tag导致倾斜 数据访问倾斜 如何发现 Hot Key Hot Key 如何解决 总结 参考 Redis 中如何应对数据倾斜 什么是数据倾斜 如果 Redis 中的部署,采用的是切片集群,数据是会按照一定的规则分散到不同的实例中保存,比如,使用 Redis Cluster 或 Codis. 数据倾斜会有下面两种情况: 1.数据量倾斜:在某些情况下,实例上的数据分布不均衡,某个实

Cesium入门9 - Loading and Styling Entities - 加载和样式化实体 Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ 现在我们已经为我们的应用程序设置了Viewer配置.imagery和terrain的阶段,我们可以添加我们的应用程序的主要焦点--geocache数据. 为了便于可视化,Cesium支持流行的矢量格式GeoJson和KML,以及一种我们团队自己开源的格式,我们

实例核心代码 //资源访问令牌 Cesium token Cesium.Ion.defaultAccessToken='eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiI4MWI5NTY0Mi1iOGE3LTQ3ZTMtOGQ4OC03NThiN2VkZGI4NTYiLCJpZCI6NzY2Niwic2NvcGVzIjpbImFzbCIsImFzciIsImFzdyIsImdjIl0sImlhdCI6MTU1MDIyNTM5OX0.2Abc9p46P

一转眼又是一周的时间,我们的实验室功能又强大了. 照旧我们先放毒,放图,图,太晚了,字都敲不到一起了   lod以及包围盒   大雁塔实例,按楼层单体化   倾斜数据处理参数设置 简单介绍一下 CesiumLab 的 Osgb倾斜数据转3dtiles: 1,倾斜模型的精确匹配 CesiumLab 支持投影信息的自动读取 以及 界面输入 自动读取:如果当前输入路径,例如  C:\data\dayanta 那么会自动尝试 读取 C:\data\metadata.xml,从此文件中提取投影和中心点 界

实现楼层的分层选择和属性信息展示,该功能基于大雁塔倾斜数据实现单体化分类显示. 数据准备: 1.大雁塔倾斜数据,已转换为3dTiles,参考cesium入门示例-3dTiles加载的第2节osgb数据展示: 2.大雁塔分层多边形矢量图层shp文件: 分层矢量数据包含每一层的最大最小高度,每一层都是重合的矩形,在QGIS中打开如下(选择UTF-8编码): 在cesiumlab中将shp图层转换为3dTiles,设置如下: 注意cesiumlab的版本为1.5.17,低版本的可能会有问题. 数据准备

Cesium入门11 - Interactivity - 交互性 Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ 最后,让我们添加一些鼠标交互.为了提高我们的geocache标记的可见性,当用户在标记上hovers时,我们可以改变它们的样式来突出显示. 为了实现这一点,我们将使用拾取pick,一种Cesium的特征,从3D场景中返回数据,在观看者画布上给出像素位置. 这里有以下几种不同的picking: Sc

一.前言 迄今为止,Wish3D已经出品推出了6篇系列教程,从倾斜摄影的原理方法.采集照片的技巧.Smart3D各模块的功能应用.小物件的照片重建.大区域的地形重建到DSM及正射影像的处理生产,立足于建模软件的基本功能点和原始数据的采集,通过不同的重建目标,不同的生产目的多方位地介绍说明了Smart3D建模软件对倾斜摄影数据的处理生产过程.具体的教程全文可以在Wish3D微信公众号历史消息中查阅.在本讲,也是我们Smart3D系列最后一篇教程中,我们将要讲述如何手动配置一个S3C索引,将处理完毕

原计划开始着手地形系列,但发现如果想要从逻辑上彻底了解地形相关的细节,那还是需要了解Cesium的数据调度过程,这样才能更好的理解,因此,打算先整体介绍一下Cesium的渲染过程,然后在过渡到其中的两个主要模块:地形数据和影像数据. 简述 设想一下,印度洋的暖流,穿过喜马拉雅山,形成了滴一滴水,落在了青藏高原的唐古拉山,顺势而下,涌入太平洋,长江之水自此经久不息.而Cesium的一切的一切,也是从一个并不起眼的函数开始的: 通过requestAnimationFrame函数,每一帧的结束,就是下

有了之前高度图的基础,再介绍STK的地形相对轻松一些.STK的地形是TIN三角网的,基于特征值,坦白说,相比STK而言,高度图属于淘汰技术,但高度图对数据的要求相对简单,而且支持实时构建网格,STK具有诸多好处,但确实有一个不足,计算量比较大,所以必须预先生成.当然,Cesium也提供了一个Online的免费服务,不过因为是国外服务器,所以性能和不稳定因素都不小.好的东西自然得来不易,所以不同的层次,根据具体的情况选择不同的方案,技术并不是唯一决定因素,甚至不是主要因素. CesiumTerra