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Hive的数据倾斜和解决方法 1数据倾斜的原因2数据倾斜的解决方案3典型的业务场景

Hive的数据倾斜和解决方法 1数据倾斜的原因2数据倾斜的解决方案3典型的业务场景

在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。规避错误来更好的运行比解决错误更高效。在查看了
BigData技术进阶 2023-09-13
ORA-04089: 无法对 SYS 拥有的对象创建触发器

ORA-04089: 无法对 SYS 拥有的对象创建触发器

当在sys用户下创建触发器时，报错ORA-04089，如下：SQL> create or replace trigger bar_code_tg2 before insert on sjk_bar_code for each row3 begin4 select bar_code_sequence.nextval into :new.idfrom dual;5 end;6 /create or replace trigger bar_code_tg*第 1 行出现错
oracle 2023-05-11

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