实际这是很久之前的问题了,当时没时间记录 这里简单回顾 项目基于 数据架构不方便说太细,最精简的 somedata-> [kafka]->spark-stream->elasticsearch 在 spark-streaming 引用了elasticsearch-hadoop(实际用的是为支持upsert doc自已打包的,见elasticsearch-hadoop 扩展定制 官方包以支持 update upsert doc) 问题是somedata定入kafka 200w条,最后到el…

背景 公司有一个数据处理线,上面的数据经过不同环境处理,然后上线到正式库.其中一个环节需要将数据进行处理然后导入到另外一个库(Sql Server).这个处理的程序是老大用python写的,处理完后进入另外一个库后某些字段出现了乱码. 比如这个字符串:1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10 另外一个库变成:1006?267X(2020)02?0548?10 线上人员反馈回来后老大由于比较忙,一直没有排查,然后我问了下估计是什么原因.老大说他python里面转了utf8,可能是编码问题…

2016年8月9号美好的七夕的早上,我精神抖擞地来到公司.一会之后,客服宅宅MM微信我,说一个VIP大店铺订单导出报表中一个订单有重复行.于是,我赶紧开始查探问题所在.经过一天的反复仔细追查(当然还包括各种事项的打断),终于发现这个问题的原因所在... 有个订单主表 o,以及一个订单商品表 i ; o 与 i 是一对多的关系:其中一个订单 d_no 会对应多个商品 t_id,而一个商品 t_id 仅对应一个订单 d_no. 那么问题在哪里呢? 有经验的同学可能已经猜到是什么原因了,不过且让我们一…

[数据倾斜及调优概述] 大数据分布式计算中一个常见的棘手问题——数据倾斜: 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,比如按照key进行聚合或join等操作.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.比如大部分key对应10条数据,但是个别key却对应了百万条数据,那么大部分task可能就只会分配到10条数据,然后1秒钟就运行完了:但是个别task可能分配到了百万数据,要运行一两个小时.木桶原理,整个作业的运行进度是由运行…

最近朋友公司在做一些数据的迁移,主要是将一些Hive处理之后的热数据导入到HBase中,但是遇到了一个很奇怪的问题:同样的数据到了HBase中,所占空间竟增长了好几倍!详谈中,笔者建议朋友至少从几点原因入手分析: HBase中的数据相对于Hive中的数据会新增一些附加信息导致磁盘占用的增加,比如布隆过滤器 Hive中的数据是否进行过压缩,比如snappy,压缩比还是很高的 row key和列族都会占据一定的空间,当数据量较大时,仅二者就会占据很多不必要的空间 建议将相同查询场景下的几个常用的列的…

Mysql 和 Postgresql(PGSQL) 对比 转载自:http://www.oschina.net/question/96003_13994 PostgreSQL与MySQL比较 MySQL使用太广泛了,以至于我不得不将一些应用从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为数据库标准,并且以Mysql 作为抽象基础的,但是具体使用过程中,发现Mysql 有很多问题,所以都迁移到postgresql上了,转一个Mysql 和Postgresql 对比的文…

 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replicatio…

转自:http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4738170.html 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: s…

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar…

由于一次功能上线后,导致某数据量急剧下滑,给我们紧张的呢!排查过程也是个学习过程(这其中有大部分是领导们的功劳,不过分享给大家应该也不犯法吧,ᐓ) 1. 确认问题的真实性? 被数据部门告知,某数据量下滑严重,当时即知道问题的严重性.且该问题是在我的功能上线后产生,第一反应就是,我代码哪里写错了? 但是,还得按流程来,通过各种维度数据对比请求量,实际落地量.确认问题! 其实该过程中,我们并没有确认自己的数据量下滑.但是这也脱不了数据下滑的干系.只能进行下一步! 2. 检查代码,找有经验的同学,对比…