什么是数据倾斜

㈠ 平均的均字可以组什么词

1、均匀

造句:您可以使用该方法来生成大量记录，然而，该方法有点过分简单了，因为所有的值都是均匀分布的，而且它们之间不存在相关性。

解释:分布或分配在各部分的数量相同;时间的间隔相等:今年的雨水很~|钟摆发出~的声音|把马料拌得均均匀匀的。

2、平均

造句:表数据倾斜指的是特定的一些数据库分区上的某个表内的记录数与这个表所跨的所有数据库分区的平均记录数之间的差额。

解释:(1)把总数按份儿均匀计算:二十筐梨重一千八百斤，~每筐重九十斤。(2)没有轻重或多少的分别:~发展|~分摊。

3、平均主义

造句:深入研究这一问题，有利于消除平均主义的思想误区，有利于社会主义市场经济的健康发展，也有利于社会主义和谐社会的建构。

解释:也叫绝对平均主义。主张人们在工资、劳动、勤务各方面享受一律的待遇的思想，认为只有绝对平均才算是平等，是个体手工业和小农经济的产物。

4、均等

造句:虽然联邦法律并没有明文禁止差别对待有犯罪记录者，但均等就业机会委员会就制定过相关的指导方针，其中规定了雇主应如何使用这些记录。

解释:平均;相等。

5、平均数

造句:因此，你每天晚上从新闻所了解到的道琼斯指数，都只不过是这些股票价值的一个加权平均数，正因为如此，道琼斯指数只能作为衡量它自身价值的一个数值来考虑。

解释:两个或两个以上的数相加的和，除以相加的数的个数，所得的商叫平均数。例如(3+5+7)÷3=5，5就是3，5和7的平均数。

6、平均利润

造句:2011年第一季,美国上市中资IPO企业的30天平均利润率为15.1%,整体美国IPO企业的30天平均利润率为10.4%.

解释:资本家投入不同生产部门的等量资本，通过竞争而利润率趋向于平均的利润。

7、均衡

造句:虽然您的孩子可能不会每天三顿营养均衡，但只要在了一个或两个星期内所吃的食物来自不同的食物组，那么他很可能有一个健康的饮食习惯。

解释:平衡:国民经济~地发展。

8、均衡论

造句:反映根冠定性关系的主要观点有，形态平衡论、环境决定论和功能均衡论。

解释:机械论的一种，把力学上的力的平衡理论硬搬到一切自然现象、社会现象上去，认为均衡是经常的状态，而运动、变化、发展是暂时的，阶级社会的发展，不是由于社会内部矛盾(即阶级斗争)，而是由于外部原因。均衡论是右倾机会主义的理论根据。

9、均势

造句:如果政府对改革显示出足够的信心，那么它足以从根源改变经济现状，权力均势将倒向劳动人民那一边。

解释:力量平衡的形势:形成~|保持~。

10、均田制

造句:但是，由于这种制度本身固有的矛盾以及土地私有制的发展等原因，均田制在推行了将近三个世纪之后退出了历史舞台。

解释:北魏孝文帝拓跋宏实行的土地制度。其内容为:(一)按人授田。每年交纳租(谷物)、调(布帛)，并服徭役和兵役。(二)露田(可种谷物的荒田)到本人年老，归还官家。桑田(可种桑榆的荒田)作为世业，不须还官。家内原有桑田一律不动。(三)奴婢、耕牛受田。

11、绝对平均主义

造句:但是人类实践已经证明那种“绝对平均主义”是不符合时代潮流的，我们应当构筑以机会平等为基础的社会公正体系。

解释:见〖平均主义〗。

12、势均力敌

造句:这个人说:“这次选举将是势均力敌的。我们要在这次选举中获胜，唯一的办法就是尽一切力量来争取那些至今仍然动摇不定的选民。”

典故:均:平;敌:相当。双方力量相等，不分高低。

13、苦乐不均

造句:在美国证券市场上，传媒业整体受到投资者的追捧，但媒介的个股表现却是苦乐不均。

典故:均:平均。同样的人享受的待遇却不相同。形容待遇不相等。

㈡ 数据倾斜是什么意思

哪门子技术里的词？
用变更四元数数据表示对可倾斜物体中的方位角估算

参考网站：http://www.patent-cn.com/G01C/CN1422380.shtml

㈢ GreenPlum 与hadoop什么关系

严格的说，GP和hadoop都是属于大数据平台。
GP属于MPP产品，master-slave的share nothing架构，数据以leader-mirror数据分布存储在磁盘上，对大量数据处理和简单实时查询比较擅长，但是缺点也比较明显，第一是不擅长数据倾斜场景，第二是数据量太大时master会成为瓶颈。
而hadoop属于大数据生态环境，包含的东西比较多，有存储hdfs，书仓的hive，数据库的hbase，资源管理的yarn以及计算引擎mr(tez)等。

㈣ 什么是数据倾斜

对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点负责一定范围的缓存数据。我们把缓存数据分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或者几台服务节点上，称为数据倾斜。一般来说数据倾斜是由于负载均衡实施的效果不好引起的。

㈤ 如果对查询值使用了绑定变量，下面哪些sql语句被认为是一样的sql

1. 认识绑定变量：

绑定变量是为了减少解析的，比如你有个语句这样
select aaa,bbb from ccc where ddd=eee;
如果经常通过改变eee这个谓词赋值来查询，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;
每条语句都要被数据库解析一次，这样比较浪费资源，如果把eee换成“:1”这样的绑定变量形式，无论ddd后面是什么值，都不需要重复解析

Java实现绑定变量的方法：
[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();

假设要将id从1到10000的员工的工资都更新为150.00元，不使用绑定变量，则：
[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");
使用绑定变量，则：
[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();
}
二者区别在于，不用绑定变量，则相当于反复解析、执行了1w个sql语句。使用绑定变量，解析sql语句只用了一次，之后的9999次复用第一次生成的执行计划。显然，后者效率会更高一些。
2. 什么时候不应该/不必要使用绑定变量
a. 如果你用数据仓库，一条大查询一跑几个小时，根本没必要做绑定变量，因为解析的消耗微乎其微。
b. 变量对优化器产生执行计划有很重要的影响的时候：绑定变量被使用时，查询优化器会忽略其具体值，因此其预估的准确性远不如使用字面量值真实，尤其是在表存在数据倾斜(表上的数据非均匀分布)的列上会提供错误的执行计划。从而使得非高效的执行计划被使用。

3. 绑定变量在OceanBase中的实现
目前OceanBase中实现了绑定变量，目的主要是为了编程方便，而不是为了降低生成执行计划的代价。为什么呢？因为OceanBase中目前使用的是一种”静态执行计划“，无论什么Query，执行流程都一样。OB在前端代理ObConnector中实现绑定变量，将用户传入的变量进行to_string()操作，替代SQL语句中相应的部分，形成一个完整的SQL。然后这个SQL传递给MS，MS按照标准流程来解析和执行。相信不远的将来，OB将会实现真正意义上的绑定变量，让用户享受到绑定变量带来的好处。

㈥ oracle11g和12c有什么区别

一、功能不同

1、oracle11g：在DBA管理上有很多完善，大大提升了DBA对数据库的管控能力，提供的很多自动特性，增强了调优，备份恢复，错误诊断等的功能。

2、oracle12c：实现云数据库的支持，提供云平台管理，这是11所没有的。

二、特点不同

1、oracle11g：合并和扩展oracle的功能以实现网格计算的优势，将数据中心从分散的系统资源孤岛转换为包含服务器和存储的共享池。

2、oracle12c：racle12c增加了CDB和PDB的概念。CDB全称为Container Database， 数据库容器;PDB全称为Pluggable Database，即可插拔数据库。

三、优势不同

1、oracle11g：合并和扩展oracle的功能以实现网格计算的优势，将数据中心从分散的系统资源孤岛转换为包含服务器和存储的共享池。

2、oracle12c：实例与数据库可以是一对多的关系。也就是说12c里面会在CDB下创建多个PDB，每个PDB类似于11g里面的实例，然后一个CDB下的各个PDB是相互隔离的。

㈦ 几种数据倾斜的情况，并解释为什么会倾斜，以及如何解决

1. Mapjoin是一种避免避免数据倾斜的手段

允许在map阶段进行join操作，MapJoin把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map是进行了join操作，省去了rece运行的效率也会高很多

在《hive：join遇到问题》有具体操作

在对多个表join连接操作时，将小表放在join的左边，大表放在Jion的右边，

在执行这样的join连接时小表中的数据会被缓存到内存当中,这样可以有效减少发生内存溢出错误的几率

2. 设置参数

hive.map.aggr = true

hive.groupby.skewindata=true 还有其他参数

3.SQL语言调节

比如： group by维度过小时：采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算

4.StreamTable

将在recer中进行join操作时的小table放入内存，而大table通过stream方式读取

㈧ 大数据与统计学有什么关系

实际上，虽然在大数据时代背景下，统计学的知识体系产生了一定程度的调整，但是统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的，统计学注重的是方式方法，而大数据则更关注于整个数据价值化的过程，大数据不仅需要统计学知识，还需要具备数学知识和计算机知识。从另一个角度来说，统计学为大数据进行数据价值化奠定了一定的基础。

从技术体系结构来看，统计学知识主要应用在大数据分析领域，统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。所以，对于主攻大数据分析方向的研发人员来说，掌握统计学知识还是很有必要的，统计学在数据分析方面已经形成了一个较为系统的知识体系，而且很多技术已经经过了实践的检验。其实对于很多职场人来说，平时大部分的数据分析任务都是基于统计学理论进行的，包括采用的数据分析工具也都属于统计学领域的范畴。

从未来的发展趋势来看，一方面统计学会进一步向大数据倾斜，包括目前不少统计学专业的研究生课题，都逐渐开始向大数据方向拓展，另一方面大数据会在发展的初期大量采用统计学相关理论和技术，这也能够提升大数据相关技术的落地应用能力。

㈨ Hive是什么

此外，hive也支持熟悉map-rece的开发者使用map-rece程序对数据做更加复杂的分析。 hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。 hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。 hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。需要说明的是，hive即使在很小的数据集上运行，也可能需要数分钟才能完成。 低延迟不是hive追求的首要目标。

㈩ 怎么把hive日志中判断是哪个rece出现了数据倾斜

怎么把hive日志中判断是哪个rece出现了数据倾斜
Hadoop archive 唯一的优势可能就是将众多的小文件打包成一个har 文件了，那这个文件就会按照dfs.block.size 的大小进行分块，因为hdfs为每个块的元数据大小大约为150个字节，如果众多小文件的存在（什么是小文件内，就是小于dfs.block.size 大小的文件，这样每个文件就是一个block）占用大量的namenode 堆内存空间，打成har 文件可以大大降低namenode 守护节点的内存压力。