什麼是數據傾斜

㈠ 平均的均字可以組什麼詞

1、均勻

造句:您可以使用該方法來生成大量記錄，然而，該方法有點過分簡單了，因為所有的值都是均勻分布的，而且它們之間不存在相關性。

解釋:分布或分配在各部分的數量相同;時間的間隔相等:今年的雨水很~|鍾擺發出~的聲音|把馬料拌得均均勻勻的。

2、平均

造句:表數據傾斜指的是特定的一些資料庫分區上的某個表內的記錄數與這個表所跨的所有資料庫分區的平均記錄數之間的差額。

解釋:(1)把總數按份兒均勻計算:二十筐梨重一千八百斤，~每筐重九十斤。(2)沒有輕重或多少的分別:~發展|~分攤。

3、平均主義

造句:深入研究這一問題，有利於消除平均主義的思想誤區，有利於社會主義市場經濟的健康發展，也有利於社會主義和諧社會的建構。

解釋:也叫絕對平均主義。主張人們在工資、勞動、勤務各方面享受一律的待遇的思想，認為只有絕對平均才算是平等，是個體手工業和小農經濟的產物。

4、均等

造句:雖然聯邦法律並沒有明文禁止差別對待有犯罪記錄者，但均等就業機會委員會就制定過相關的指導方針，其中規定了僱主應如何使用這些記錄。

解釋:平均;相等。

5、平均數

造句:因此，你每天晚上從新聞所了解到的道瓊斯指數，都只不過是這些股票價值的一個加權平均數，正因為如此，道瓊斯指數只能作為衡量它自身價值的一個數值來考慮。

解釋:兩個或兩個以上的數相加的和，除以相加的數的個數，所得的商叫平均數。例如(3+5+7)÷3=5，5就是3，5和7的平均數。

6、平均利潤

造句:2011年第一季,美國上市中資IPO企業的30天平均利潤率為15.1%,整體美國IPO企業的30天平均利潤率為10.4%.

解釋:資本家投入不同生產部門的等量資本，通過競爭而利潤率趨向於平均的利潤。

7、均衡

造句:雖然您的孩子可能不會每天三頓營養均衡，但只要在了一個或兩個星期內所吃的食物來自不同的食物組，那麼他很可能有一個健康的飲食習慣。

解釋:平衡:國民經濟~地發展。

8、均衡論

造句:反映根冠定性關系的主要觀點有，形態平衡論、環境決定論和功能均衡論。

解釋:機械論的一種，把力學上的力的平衡理論硬搬到一切自然現象、社會現象上去，認為均衡是經常的狀態，而運動、變化、發展是暫時的，階級社會的發展，不是由於社會內部矛盾(即階級斗爭)，而是由於外部原因。均衡論是右傾機會主義的理論根據。

9、均勢

造句:如果政府對改革顯示出足夠的信心，那麼它足以從根源改變經濟現狀，權力均勢將倒向勞動人民那一邊。

解釋:力量平衡的形勢:形成~|保持~。

10、均田制

造句:但是，由於這種制度本身固有的矛盾以及土地私有制的發展等原因，均田制在推行了將近三個世紀之後退出了歷史舞台。

解釋:北魏孝文帝拓跋宏實行的土地制度。其內容為:(一)按人授田。每年交納租(穀物)、調(布帛)，並服徭役和兵役。(二)露田(可種穀物的荒田)到本人年老，歸還官家。桑田(可種桑榆的荒田)作為世業，不須還官。家內原有桑田一律不動。(三)奴婢、耕牛受田。

11、絕對平均主義

造句:但是人類實踐已經證明那種「絕對平均主義」是不符合時代潮流的，我們應當構築以機會平等為基礎的社會公正體系。

解釋:見〖平均主義〗。

12、勢均力敵

造句:這個人說:「這次選舉將是勢均力敵的。我們要在這次選舉中獲勝，唯一的辦法就是盡一切力量來爭取那些至今仍然動搖不定的選民。」

典故:均:平;敵:相當。雙方力量相等，不分高低。

13、苦樂不均

造句:在美國證券市場上，傳媒業整體受到投資者的追捧，但媒介的個股表現卻是苦樂不均。

典故:均:平均。同樣的人享受的待遇卻不相同。形容待遇不相等。

㈡ 數據傾斜是什麼意思

哪門子技術里的詞？
用變更四元數數據表示對可傾斜物體中的方位角估算

參考網站：http://www.patent-cn.com/G01C/CN1422380.shtml

㈢ GreenPlum 與hadoop什麼關系

嚴格的說，GP和hadoop都是屬於大數據平台。
GP屬於MPP產品，master-slave的share nothing架構，數據以leader-mirror數據分布存儲在磁碟上，對大量數據處理和簡單實時查詢比較擅長，但是缺點也比較明顯，第一是不擅長數據傾斜場景，第二是數據量太大時master會成為瓶頸。
而hadoop屬於大數據生態環境，包含的東西比較多，有存儲hdfs，書倉的hive，資料庫的hbase，資源管理的yarn以及計算引擎mr(tez)等。

㈣ 什麼是數據傾斜

對於集群系統，一般緩存是分布式的，即不同節點負責一定范圍的緩存數據。我們把緩存數據分散度不夠，導致大量的緩存數據集中到了一台或者幾台服務節點上，稱為數據傾斜。一般來說數據傾斜是由於負載均衡實施的效果不好引起的。

㈤ 如果對查詢值使用了綁定變數，下面哪些sql語句被認為是一樣的sql

1. 認識綁定變數：

綁定變數是為了減少解析的，比如你有個語句這樣
select aaa,bbb from ccc where ddd=eee;
如果經常通過改變eee這個謂詞賦值來查詢，像如下
select aaa,bbb from ccc where ddd=fff;
select aaa,bbb from ccc where ddd=ggg;
select aaa,bbb from ccc where ddd=hhh;
每條語句都要被資料庫解析一次，這樣比較浪費資源，如果把eee換成「:1」這樣的綁定變數形式，無論ddd後面是什麼值，都不需要重復解析

Java實現綁定變數的方法：
[java] view plain
PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement("UPDATE employees SET salay = ? WHERE id = ?");
pstmt.setBigDecimal(1, 15.00);
pstmt.setInt(2, 110592);
/result statmement: UPDATE employees SET salay = 15.00 WHERE id = 110592
pstmt.executeQuery();

假設要將id從1到10000的員工的工資都更新為150.00元，不使用綁定變數，則：
[java] view plain
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 1");
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 2");
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 3");
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 4");
....
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 10000");
使用綁定變數，則：
[java] view plain
PreparedStatement pstmt;
for (id = 1; id < 10000; id )
{
if (null == pstmt)
pstmt = con.prepareStatement("UPDATE employees SET salay = ? WHERE id = ?");
pstmt.setBigDecimal(1, 150.00);
pstmt.setInt(2, id);
pstmt.executeQuery();
}
二者區別在於，不用綁定變數，則相當於反復解析、執行了1w個sql語句。使用綁定變數，解析sql語句只用了一次，之後的9999次復用第一次生成的執行計劃。顯然，後者效率會更高一些。
2. 什麼時候不應該/不必要使用綁定變數
a. 如果你用數據倉庫，一條大查詢一跑幾個小時，根本沒必要做綁定變數，因為解析的消耗微乎其微。
b. 變數對優化器產生執行計劃有很重要的影響的時候：綁定變數被使用時，查詢優化器會忽略其具體值，因此其預估的准確性遠不如使用字面量值真實，尤其是在表存在數據傾斜(表上的數據非均勻分布)的列上會提供錯誤的執行計劃。從而使得非高效的執行計劃被使用。

3. 綁定變數在OceanBase中的實現
目前OceanBase中實現了綁定變數，目的主要是為了編程方便，而不是為了降低生成執行計劃的代價。為什麼呢？因為OceanBase中目前使用的是一種」靜態執行計劃「，無論什麼Query，執行流程都一樣。OB在前端代理ObConnector中實現綁定變數，將用戶傳入的變數進行to_string()操作，替代SQL語句中相應的部分，形成一個完整的SQL。然後這個SQL傳遞給MS，MS按照標准流程來解析和執行。相信不遠的將來，OB將會實現真正意義上的綁定變數，讓用戶享受到綁定變數帶來的好處。

㈥ oracle11g和12c有什麼區別

一、功能不同

1、oracle11g：在DBA管理上有很多完善，大大提升了DBA對資料庫的管控能力，提供的很多自動特性，增強了調優，備份恢復，錯誤診斷等的功能。

2、oracle12c：實現雲資料庫的支持，提供雲平台管理，這是11所沒有的。

二、特點不同

1、oracle11g：合並和擴展oracle的功能以實現網格計算的優勢，將數據中心從分散的系統資源孤島轉換為包含伺服器和存儲的共享池。

2、oracle12c：racle12c增加了CDB和PDB的概念。CDB全稱為Container Database， 資料庫容器;PDB全稱為Pluggable Database，即可插拔資料庫。

三、優勢不同

1、oracle11g：合並和擴展oracle的功能以實現網格計算的優勢，將數據中心從分散的系統資源孤島轉換為包含伺服器和存儲的共享池。

2、oracle12c：實例與資料庫可以是一對多的關系。也就是說12c裡面會在CDB下創建多個PDB，每個PDB類似於11g裡面的實例，然後一個CDB下的各個PDB是相互隔離的。

㈦ 幾種數據傾斜的情況，並解釋為什麼會傾斜，以及如何解決

1. Mapjoin是一種避免避免數據傾斜的手段

允許在map階段進行join操作，MapJoin把小表全部讀入內存中，在map階段直接拿另外一個表的數據和內存中表數據做匹配，由於在map是進行了join操作，省去了rece運行的效率也會高很多

在《hive：join遇到問題》有具體操作

在對多個表join連接操作時，將小表放在join的左邊，大表放在Jion的右邊，

在執行這樣的join連接時小表中的數據會被緩存到內存當中,這樣可以有效減少發生內存溢出錯誤的幾率

2. 設置參數

hive.map.aggr = true

hive.groupby.skewindata=true 還有其他參數

3.SQL語言調節

比如： group by維度過小時：採用sum() group by的方式來替換count(distinct)完成計算

4.StreamTable

將在recer中進行join操作時的小table放入內存，而大table通過stream方式讀取

㈧ 大數據與統計學有什麼關系

實際上，雖然在大數據時代背景下，統計學的知識體系產生了一定程度的調整，但是統計學本身的理念與大數據還是具有一定區別的，統計學注重的是方式方法，而大數據則更關注於整個數據價值化的過程，大數據不僅需要統計學知識，還需要具備數學知識和計算機知識。從另一個角度來說，統計學為大數據進行數據價值化奠定了一定的基礎。

從技術體系結構來看，統計學知識主要應用在大數據分析領域，統計學方式是大數據分析的兩種主要方式之一，另一種數據分析方式是機器學習。所以，對於主攻大數據分析方向的研發人員來說，掌握統計學知識還是很有必要的，統計學在數據分析方面已經形成了一個較為系統的知識體系，而且很多技術已經經過了實踐的檢驗。其實對於很多職場人來說，平時大部分的數據分析任務都是基於統計學理論進行的，包括採用的數據分析工具也都屬於統計學領域的范疇。

從未來的發展趨勢來看，一方面統計學會進一步向大數據傾斜，包括目前不少統計學專業的研究生課題，都逐漸開始向大數據方向拓展，另一方面大數據會在發展的初期大量採用統計學相關理論和技術，這也能夠提升大數據相關技術的落地應用能力。

㈨ Hive是什麼

此外，hive也支持熟悉map-rece的開發者使用map-rece程序對數據做更加復雜的分析。 hive可以很好的結合thrift和控制分隔符，也支持用戶自定義分隔符。 hive基於hadoop，hadoop是批處理系統，不能保存低延遲，因此，hive的查詢也不能保證低延遲。 hive的工作模式是：提交一個任務，等到任務結束時被通知，而不是實時查詢。相對應的是，類似於Oracle這樣的系統當運行於小數據集的時候，響應非常快，可當處理的數據集非常大的時候，可能需要數小時。需要說明的是，hive即使在很小的數據集上運行，也可能需要數分鍾才能完成。 低延遲不是hive追求的首要目標。

㈩ 怎麼把hive日誌中判斷是哪個rece出現了數據傾斜

怎麼把hive日誌中判斷是哪個rece出現了數據傾斜
Hadoop archive 唯一的優勢可能就是將眾多的小文件打包成一個har 文件了，那這個文件就會按照dfs.block.size 的大小進行分塊，因為hdfs為每個塊的元數據大小大約為150個位元組，如果眾多小文件的存在（什麼是小文件內，就是小於dfs.block.size 大小的文件，這樣每個文件就是一個block）佔用大量的namenode 堆內存空間，打成har 文件可以大大降低namenode 守護節點的內存壓力。