倾斜图像

接下来为大家讲解倾斜图怎么弄大数据分析，以及倾斜图像涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、数据倾斜产生的原因及解决办法
• 2、大数据可视化大屏图表设计经验,教给你!
• 3、数据倾斜(一):数据倾斜及具体场景
• 4、如何构建企业的数据分析能力
• 5、Excel的数据透视表是什么?怎么用?
• 6、数据分析之-hive常见倾斜优化&常见面试题

数据倾斜产生的原因及解决办法

1、业务逻辑是造成数据倾斜的主要原因，包括但不限于group by操作、distinct count、小表与大表的join等。解决方案包括调整参数、优化SQL语句，以及转换数据类型等。调整参数方面，可以设置hive.map.aggr=true以开启map端聚合，提高效率但需要更多的内存。

2、对于在Map阶段发生的倾斜，主要原因是数据分片不均，处理方式是优化并行度设置，减少文件数量，同时合理控制每个Map任务处理文件数量。通过这些调整，可以避免数据在部分节点的过度堆积。对于Join操作时出现倾斜，处理方法较为多样，首先，考虑设置自动MapJoin，以减轻数据倾斜问题。

3、数据倾斜的原因： key分布不均：在Spark或Hive等大数据处理框架中，执行count distinct、group by或join等操作时，数据会按key重新分配。若key分布不均匀，会导致数据在reduce操作中向少数节点集中。

大数据可视化大屏图表设计经验,教给你!

右图刻度线颜色过重，影响图表数据的表现，零基线跟图表内的刻度线对比不够明显，整体很乱。零基线是强调起始位置的，一般要比图表内的线颜色凸出一些。条形图/柱状图 理想很丰满，现实很骨感。

数据可视化大屏设计慎用大面积的渐变色，小面积可尝试，一般大屏都是拼接屏，品牌不一样色差会表现不一，所以初稿出来后可以先去大屏上看下效果。

如果希望节省时间，可以直接访问AxureRP大数据智慧BI可视化大屏幕看板RP源文件。该文件包含230多页行业模板，覆盖多种应用场景，满足不同需求。通过以上步骤，你可以使用AxureRP设计一个功能齐全、视觉效果优秀的大屏可视化BI数据显示模板。

数据倾斜(一):数据倾斜及具体场景

公司一的数据分析师在做join的时候发生了数据倾斜，会导致有几百万用户的相关数据集中到了一台服务器上，几百万的用户数据，说大也不大，正常字段量的数据的话64G还是能轻松处理掉的。

数据倾斜产生的原因包括：读入数据源时数据本身倾斜、shuffle阶段数据汇聚、过滤操作导致数据不均衡以及人为操作导致的倾斜。避免数据倾斜的策略包括：保证数据源均衡、对大数据集进行过滤后做repartition、对小表进行广播、编码时注意避免倾斜、优化join操作以及针对具体问题***取具体分析方法。

数据倾斜主要出现在Reduce阶段，而较少发生在Map阶段，原因是Map端的数据倾斜一般是由于HDFS数据存储不均导致的，而Reduce阶段的数据倾斜几乎都是因为数据研发工程师没有考虑到某种key值数据量偏多的情况。数据倾斜的高发场景包括Join和Count Distinct操作。

相同key的大量数据聚集：当数据量庞大时，如果存在大量具有相同key的数据，这些相同key的数据会被分配到同一个reduce任务中进行处理。这会导致该reduce任务的处理负担远重于其他reduce任务，从而造成数据倾斜。

数据倾斜是指数据分布不均衡的现象。以下是关于数据倾斜的详细解释：定义与表现：在数据集中，某些类别的样本数量远远多于其他类别。在分类问题中尤为明显，如二分类问题中正例样本数量远远大于负例样本数量。特征值域上的倾斜，即某些特征值出现的频率远高于其他特征值。

如何构建企业的数据分析能力

1、内容分析 这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据，以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时，内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域。

2、数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量。 工具选型上，有报表平台、BI。

3、企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化***集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据***集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛***集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。

4、数据分析需要具备的能力：基础工具俗话说工欲善其事必先利其器，那么SQL、Python、Excel等就是做数据分析最基础的工具了，但是并不是学会这些就是数据分析师了，数据分析师的工作不仅仅需要掌握一些Python和SQL的基础操作。

Excel的数据***表是什么?怎么用?

1、新建一个EXCEL工作表，而后输入需要制作数据***表的数据。选择刚才我们输入的数据，而后在功能区找到插入菜单，点击插入，在弹出的选项卡里面，找到数据***表，出现新的设置对话框，我们直接点击确定。确定后，数据***表就出现在了新的工作表上，而且有很多字段。

2、EXCEL中数据***表主要用于数据分析和汇总。具体来说：数据分析：数据***表能够按照用户指定的维度对数据进行分类汇总，从而帮助用户快速洞察数据的内在规律和趋势。数据汇总：通过简单的拖拽操作，用户可以轻松地将数据***表中的不同字段设置为行、列、值或筛选条件，实现对数据的多维度汇总和分析。

3、首先，你需要点击“插入”选项卡下的“数据***表”组中的“数据***表”命令，这将弹出“创建数据***表”对话框。在对话框中，Excel会自动选择当前活动单元格所在的区域。然后，选择“新工作表”作为放置数据***表的位置，并点击“确定”。这将会创建一个新的工作表。

4、第一步，首先新建一个Excel表格，在表格中添加相应的数据即可开始操作；第二步，在上方工具栏中找到“插入——数据***表”然后点击即可；第三步，会弹出一个框，选择要制作***表的数据以及放置数据图的位置，然后点击确定；最后***表就制作好了，根据自己的需要将数据拉到对应的位置即可。

5、Excel数据***表是一种强大的数据分析工具，对于提升工作效率具有重要意义。要使用它，首先打开包含需要分析数据的Excel文件。操作步骤如下：在Excel的主界面，找到并点击顶部菜单栏的插入选项。在下拉菜单中，你会看到数据***表的选项，点击它以启动这个功能。

数据分析之-hive常见倾斜优化&常见面试题

首先，Hive数据倾斜主要发生在shuffle阶段，数据分布不均，导致某个reduce任务处理的数据量过大，处理效率低下。数据倾斜最直观的表现是，运行过程中进度条长时间停留在999%。

大表与大表关联时，可以通过设置reduce的字节处理大小，或者设置每个key的倾斜阈值来优化处理。设置`hive.optimize.skewjoin=true`和`hive.skewjoin.key`参数，当一个key的数据量超过阈值时，会将数据分配到未达到的reduce中，一般建议设置为总记录数与reduce个数的2-4倍。

在数据加载到Hive之前，对数据进行预处理，如去重、过滤无效数据、对倾斜字段进行***样分析等，以了解数据分布并制定相应的优化策略。对于倾斜字段，可以考虑进行哈希分区或桶划分，将数据分散到不同的桶中，以减少单个mapper处理的数据量。

数据倾斜原因分析 数据倾斜常见于Join和Group by操作。Join操作原理：将两个表通过某个共同字段进行连接，形成结果集。Group by操作原理：根据指定字段对数据进行分组，并对每个分组执行聚合计算。数据倾斜解决方案 解决方法一：Join数据倾斜。通过使用MapJoin原理，提高Join操作效率，减轻数据倾斜影响。

关于倾斜图怎么弄大数据分析，以及倾斜图像的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。