香港地区航空影像，部分照片数据，倾斜航空影像数据，可用来做三维建模

有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的功能会比期望差很多。
数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的功能。
如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行功能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。
数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的功能调优问题。
数据倾斜如果能够解决的话，代表对spark运行机制了如指掌。
数据倾斜俩大直接致命后果。
1数据倾斜直接会导致一种情况：OOM。
2运行速度慢,特别慢，非常慢，极端的慢，不可接受的慢。
我们以10

在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输入,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reducetask进行处理的,假如多个key对应的value一共有90万条数据,但是可能某条key对应了88万条,其他key最多也就对应数万条数据,那么处理这88万条数据的reducetask肯定会特别耗费时间,甚至会直接导致OOM,这就是所谓的数据倾斜

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。