数据倾斜调优与shuffle调优 数据倾斜发生时的现象 1)个别task的执行速度明显慢于绝大多数task(常见情况) 2)spark作业突然报OOM异常(少见情况) 数据倾斜发生的原理 在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.以至于大部分task只需几分钟,而个别task需要几小时,导致整个task作业需要几个小时才能运行完成.而且如果某个task数据量特别大的时候,甚至会导致

本文源码基于flink1.14 上一篇文章分析了<flink的minibatch微批处理>的源码 乘热打铁分析一下两阶段聚合的源码,因为使用两阶段要先开启minibatch,至于为什么后面会分析到 两阶段聚合的原理,还是简单提一下 如下图,当聚合发生热点的时候,可以在聚合前,先进行一个本地的聚合,先减小数据量,后接正常的数据交换以后聚合,来达到一个解热点的目的, 先来看下两阶段聚合的Calcite优化rule 看下什么情况会匹配上 并且在onmatch方法中会判断开启了minibatch,以及

两阶段提交及JTA 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制 如同作者在<SQL优化(六) MVCC PostgreSQL实现事务和多版本并发控制的精华>一文中所讲,事务

1 关于分布式系统 1.1 介绍 我们常见的单体结构的集中式系统,一般整个项目就是一个独立的应用,所有的模块都聚合在一起.明显的弊端就是不易扩展.发布冗重.服务治理不好做. 所以我们把整个系统拆分成若干个具备独立运行能力的计算服务的集合,而从用户的角度看,是一个完整的系统,但实际上,它是一个分布式服务的集合. 分布式系统主要从以下几个方面进行裂变: 应用可以从业务领域拆分成多个module,每个module还可以再按项目结构分成接口层.业务层.数据访问层:当然也可以按访问入口进行拆分,如移动.桌

传统线性模型的假设之一是因变量之间相互独立,并且如果自变量之间不独立,会产生共线性,对于模型的精度也是会有影响的.虽然完全独立的两个变量是不存在的,但是我们在分析中也可以使用一些手段尽量减小这些问题产生的影响,例如采用随机抽样减小因变量间的相关性,使其满足假设:采用岭回归.逐步回归.主成分回归等解决共线性的问题.以上解决方法做都会损失数据信息,而且似乎都是采取一种回避问题的态度而非解决问题,当碰到更复杂的情况例如因变量和自变量相互影响时,单靠回避是无法得到正确的分析结果的,那么有没有更好的直接解

原创文章,同步发自作者个人博客 http://www.jasongj.com/big_data/two_phase_commit/ 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制

Atitit ACID解决方案2PC(两阶段提交)  跨越多个数据库实例的ACID保证 1.1. ACID解决方案1 1.2. 数据库厂商在很久以前就认识到数据库分区的必要性,并引入了一种称为2PC(两阶段提交)的技术来提供跨越多个数据库实例的ACID保证.这个协议分为以下两个阶段:1 1.3. 基本上,数据库实现 ACID 最关键的技术是日志和锁.2 1.4. I- 实现事务隔离的主要手段是锁.另外一个关键技术是  MVCC (Multi-version Concurrency Control

1. XA-2PC (two phase commit, 两阶段提交 ) XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范(X代表transaction; A代表accordant?).XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布

概念: XA(分布式事务)规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布式事务. 两阶段: 1)prepare 阶段 事务管理器向所有涉及到的数据库服务器发出prepare"准备提交"请求,数据库收到请求后执行数据修改和日志

1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信桥梁.XA之所以需要引入事务管理器是因为,在分布式系统中,从理论上讲(参考Fischer等的论文),两台机器理论上无法达到一致的状态,需要引入一

从ES4第一个版本发布到现在,已经有段时间了,绝大多数坛友都已经适应了ES4所带来的新封装模式,但仍有部分新人和坛友对ES4的两阶段模式带有不解或曲解.本帖将就ES4的两阶段意义做出解释说明,希望更多朋友能体会ES4两阶段模式的设计目的. 1.什么是封装 讨论问题之前,我们先来简单说说什么是封装. 其实“封装”这个词翻译的太过抽象了,而原词汇“Sysprep”却是一个很具象化的词语,原意是“将系统(sys)准备好(prep)”,换句话说,就是将系统设定为可以部署(deploy)的状态. 封装本身

对于之前一直使用C#语言的我来说,刚开始接触Objective-c来创建对象时很迷惑,为何创建对象一般情况下需要通过发送两个消息(调用两个方法)才能创建一个类实例对象(例如[[UIButton alloc] init])?相信使用Java的也会有这样的感受,给个类型调用一下初始化方法不就完了吗?真是麻烦!虽然Objective-c中也有采用new一步到位的(例如:[UIButton new]),但是这种用法貌似不是很常见.水果公司这么做肯定是有道理的.下面我们先讨论一下采用直接创建的方式有何利弊

在双1的情况下,两阶段提交的过程 环境准备:mysql 5.5.18, innodb 1.1 version配置: sync_binlog=1 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 autocommit=0 设置断点: sql_parse.cc::dispatch_command --命令跳转入口 sql_parse.cc::mysql_parse sql_parse.cc::mysql_execute_command sql_parse.cc::trans_comm

一 Two-Phase Termination Pattern Two-Phase Termination Pattern,指的就是当希望结束一个线程的时候,送出一个终止请求,但是不会马上停止,做一些刷新工作.进入“终止处理中”,在该状态下,不会进行该线程日常工作任务的操作,而是进行一些终止操作. 这个方式所考虑的因素如下: 1,必须要考虑到使得该线程能够安全的结束,Thread中的stop会有问题的,因为它会不管线程执行到哪里,都会马上停止,不能保证安全的结束. 2,一定能够进行正常的终止处理

本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7612811 ,转载请注明出处! 1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信

可以参考这篇文章: http://blog.csdn.net/whycold/article/details/47702133 两阶段提交保证了分布式事务的原子性,这些子事务要么都做,要么都不做. 而数据库的一致性是由数据库的完整性约束实现的,持久性则是通过commit日志来实现的,不是由两阶段提交来保证的. 两阶段提交的过程涉及到协调者和参与者.协调者可以看做成事务的发起者,同时也是事务的一个参与者. 第一阶段: prepare 第二阶段: 如果有人不prepare,或者无响应,就取消:如果全

参数介绍 innodb_flush_log_at_trx_commit 0: 每隔1s,系统后台线程刷log buffer,也就是把redo日志刷盘,这里会调用fsync,所以可能丢失最后1s的事务. 1: 每次commit时,刷redo日志,确定fsync刷盘 2: 每次提交时,刷redo日志到文件系统,不调用fsync刷盘,5.6.6之前是每隔1s刷盘,之后的版本是通过参数innodb_flush_log_at_timeout设置,默认也是1s.所以也可能丢最后一秒的事务.如果有掉电保护组件

目前大部分的nlp任务采用两阶段的模型,第一阶段进行预训练,一般是训练一个语言模型.最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务,一个是Masked Language Model,还有一个是Next Sentence Prediction.通过预训练能够利用海量的无标注的预料,以从中抽取出语言学特征,并在第二阶段结合具体任务,以这些从海量无标住语料中抽取出的语言学特征作为特征补充.第一阶段预训练出的模型具有很强的泛化能力,一方面是因为语料非常丰富能够学习到很多特征,另一方面是因为使用多层

项目中用到了mongodb(3.x版本),业务上需要操作mongodb的多个collections,希望要么同时操作成功,要么回滚操作保持数据的一致性,这个实际上要求在mongodb上实现事务功能,在网上查了下资料,发现了两阶段提交的方案,不过网上基本上都是翻译,很少有人具体分析原理的,今天花了些时间仔细思考了下这个方案,记录在这里以备忘. MongoDB两阶段提交原理 下面的内容摘自官方说明的翻译,完整的英文版说明. MongoDB数据库中操作单个文档总是原子性的,然而,涉及多个文档的操作,通

请问分布式事务一致性与raft或paxos协议解决的一致性问题是同一回事吗? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/275845393 分布式事务11_TCC 两阶段型.补偿型 - 架构师的成长之路的博客 - CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/79349847 分布式事务业界主流方案 - 余正忠 - 博客园https://www.cnblogs.com/yuzhengzhong/p/9

参考了网上几篇比较靠谱的文章 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124942.htm http://blog.csdn.net/woqutechteam/article/details/51178803 http://blog.itpub.net/15480802/viewspace-1411356/ http://blog.csdn.net/sofia1217/article/details/53968214 http://dinglin.iteye.