数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一.当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候,如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题.数据倾斜其实是进行分布式计算的时候,某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少,早早执行完了,某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多,导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成,但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成. 在hive中产生数据倾斜的原因和解决方法: 1)group b
日期的格式有很多形式,在使用过程中经常需要转换,下面是各种类型转换的使用例子以及日期计算方法的例子. 一.不同格式日期相互转换方法 public class TestDateConvertUtil { public static void main(String[] args) throws ParseException { // 获取当前时间 Date date = new Date(); // 获取当前时间 long timestamp = System.currentTimeMillis(
1.我们可以为每一个实例对象增加方法.也就是说我们在每次使用‘类’之外的方法时候,都需要创建一次. function Dog(){ window.alert('I am a dog!'); } var dog1=new Dog();//实例化一个对象 //现在由于类Dog功能单一,无法满足对象dog1的需要,现在就要考虑为对象dog1新增加一个方法 function eat(){ window.alert('I like eat bone!'); } dog1.Dog_eat=eat; dog
