(1)倾斜摄影数据仅支持 smart3d 格式的 osgb 组织方式, 数据目录必须有一个 “Data” 目录的总入口, “Data” 目录同级放置一个 metadata.xml 文件用来记录模型的位置信息.(2)每个瓦片目录下,必须有个和目录名同名的 osgb 文件,否则无法识别根节点. cesuim暂不支持.osgb格式数据显示,所以要将.osgb格式数据转换为3dtile 格式 3dtile.exe -f osgb -i E:\3Ddata\OSGB\ -o E:\pc3 或者用这个工具

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,

From:http://www.cnblogs.com/killerlegend/p/3746395.html Author:KillerLegend Date:2013.5.22 选中文件,鼠标右键选择7-zip压缩,设置方式如下图: 主要设置的地方在于Compression level为Ultra,Compression method为LZMA(发现LZMA2效果好不到哪儿去),右边的Options栏中选择Create SFX archive选项(设置生成exe文件),然后就可以压缩了,经过

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

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

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

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms;     using System.Data.SQLite; using 

[数据倾斜出现的原因] 并行计算中,我们总希望分配的每一个任务(task)都能以相似的粒度来切分,且完成时间相差不大.但是由于集群中的硬件和应用的类型不同.切分的数据大小不一,总会导致部分任务极大地拖慢了整个任务的完成时间,数据倾斜原因如下: 业务数据本身的特性 Key分布不均匀 建表时考虑不周 某些SQL语句本身就有数据倾斜 数据倾斜的表现:任务进度长时间维持,查看任务监控页面,由于其处理的数据量与其他任务差异过大,会发现只有少量(1个或几个)任务未完成. [数据倾斜的解决方案] 数据倾斜有很

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

主要angular2+es6 data:Array<any> //展示的数据 allData:Array<any> //全部的数据 size:number = 10 //每次动态加载的条数 scrollOnChange(){ //展示的数据高度 let dataHeight = $('#ul').scrollHeight //ul下拉框高度 let ulHeight = $('#ul').offsetHeight //向上滚出可视区域的距离 let top = $('#ul').s

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作.大数据的挖掘是从海量.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的.潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程.其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等.通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业.商家.用户调整市场政策.减少风险.理性面对市场,并做出正确的决策.目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行.电信.电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定.背景分析.企业管理