开发与运维应用问题之大数据SQL数据膨胀如何解决

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 开发与运维应用问题之大数据SQL数据膨胀如何解决

问题一:什么是BeanPostProcessor?它在Spring框架中的作用是什么


什么是BeanPostProcessor?它在Spring框架中的作用是什么


参考回答:

BeanPostProcessor是Spring框架中的一个接口,它允许在Spring容器初始化bean之前和之后执行自定义的逻辑。通过实现这个接口,开发者可以对bean进行额外的处理,比如修改bean的属性、包装bean以增强其功能,或者在bean初始化完成后执行特定的操作。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615476


问题二:在尝试提速应用启动时,有哪些常见的误区需要避免?


在尝试提速应用启动时,有哪些常见的误区需要避免?


参考回答:

在尝试提速应用启动时,一些常见的误区包括过度优化不重要的部分、忽视系统的整体性能和稳定性、以及过度复杂化启动流程。为了避免这些误区,应该重点关注影响启动速度的关键因素,同时保持系统的简洁性和可维护性


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615477


问题三:什么是大数据SQL数据倾斜?


什么是大数据SQL数据倾斜?


参考回答:

数据倾斜是指在分布式计算时,大量相同的key被分发到同一个reduce节点中的现象。


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问题四:什么是大数据SQL数据膨胀?


什么是大数据SQL数据膨胀?


参考回答:

数据膨胀是指任务的输出条数/数据量级比输入条数/数据量级大很多,如100M的数据作为任务输入,最后输出1T的数据。这种情况不仅运行效率会降低,部分任务节点在运行key值量级过大时,有可能发生资源不足或失败情况。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615680


问题五:数据倾斜会导致什么问题?


数据倾斜会导致什么问题?


参考回答:

数据倾斜会导致某个key值对应的数据量特别多,使得处理该key的节点的任务数据量远大于其他节点的平均数据量,运行时间远高于其他节点的平均运行时间,从而拖累了整体SQL执行时间。


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