用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了'一个人累死,其他人闲死'的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说效率是十分低下的

一、倾斜造成的原因正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的2080原理：80%的财富集中在20%的人手中,80%的用户只使用20%的功能,20%的用户贡献了80%的访问量。俗话是，一个人累死,其他人闲死的局面这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要

关于圆周率大家再熟悉不过了：我们从课本上学习到早在一千多年前，祖冲之将圆周率计算到3.1415926到3.1415927之间…计算机诞生后，计算圆周率被用来检测计算机的硬件性能，昼夜燃烧cpu看会不会出问题…另外一些人也想看看这个无限延伸的神秘数字背后是否有规律，能发现一些宇宙的秘密…!(http://static.oschina.net/up

导读Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。腾讯课堂|

Dask介绍Dask是一款用于分析计算的灵活并行计算库。Dask由两部分组成：针对计算优化的动态任务调度。这与Airflow，Luigi，Celery或Make类似，但针对交互式计算工作负载进行了优化。“大数据”集合，像并行数组，数据框和列表一样，它们将通用接口（如NumPy，Pandas或Python迭代器）扩展到大于内存或分

是一个python库，也是一个基于python的深度学习框架。它由清华大学计算机系教授、博士生导师胡浩老师开发。它支持多线程，采用了并行计算的技术，实现了深度学习算法的加速。另外，它支持基于图的模型，并在此基础上提供了多种模型库和数据集。首先，我们需要准备