這些數(shù)據(jù)的線性擬合和傾斜角梯度值的計(jì)算對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集是傾斜的。為什么大量數(shù)據(jù)會(huì)傾斜，而少量數(shù)據(jù)不會(huì)？以下內(nèi)容參考:數(shù)據(jù)不平衡也可以叫數(shù)據(jù)傾斜，所有的數(shù)據(jù)傾斜，從任務(wù)粒度來說，數(shù)據(jù)傾斜(我相信大部分做數(shù)據(jù)的童鞋都會(huì)遇到數(shù)據(jù)傾斜，數(shù)據(jù)傾斜會(huì)發(fā)生在數(shù)據(jù)開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，比如:1，使用Hive計(jì)算數(shù)據(jù)時(shí)，reduce階段卡在99.99%，2.用SparkStreaming做實(shí)時(shí)算法時(shí)，執(zhí)行器總會(huì)出現(xiàn)OOM錯(cuò)誤，但其他執(zhí)行器的內(nèi)存利用率很低。1、如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題基于上一篇文章，采訪被虐成了渣渣，那么我們來整理記...