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数据倾斜导致子任务积压

1、一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。

2、数据倾斜 表现： 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。

3、可以通过设备管理器更新驱动程序，或者从官方网站下载最新的驱动程序。检查打印机队列：如果打印任务积压在队列里，也会导致新的任务无法传输。可以打开“打印机和扫描仪”，检查当前打印任务的状态，并尝试取消积压的任务。

4、首先，要让孩子认识到这种行为的危害。孩子通常不会意识到拖延的恶习对他们的影响，因此家长应该向孩子解释这种行为的危害，例如会导致任务的积压、影响孩子的成绩等等。

5、避免任务：经常通过避免任务来应对焦虑和压力，从而导致任务积压。完美主义：过于追求完美，难以开始任务或完成任务，以致拖延任务。频繁更改计划：经常更改计划，从而导致任务的时间和成本增加。

相关问答

Q1: es作为hbase二级索引的优点

HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

第一类：分布式爬虫 优点： 海量URL管理 网速快 缺点： Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。

Q2: ES大数据量下的查询优化

1、优化2：补充检索内容 在销售机会查找的业务场景下，用户经常使用产品词、品牌词等进行搜索。为此，我们首先引入了商标数据，补充检索内容。

2、针对中文查询搜索，一定要安装ik分词，有ik_max_word和ik_smart，极大的提高的查询性能和准确度，否则就会逐个中文字进行匹配，耗费性能。

3、可以考虑全文检索。如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。

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