pyspark使用monotonically_increasing_id()计算自增列如何避免因为rdd经过多次变换造成的分区号不一致问题

时间: 2023-06-25 07:03:10 浏览: 336

雪花算法的一写问题（雪花算法）

在当今大数据和分布式系统的背景下，对唯一ID的生成方式要求越来越高。传统的数据库自增ID已无法满足分布式场景下的需求，因此，需要通过算法来实现唯一ID的生成。Twitter开源的雪花算法（Snowflake）就是其中之一，它能生成一个全局唯一的64位ID。该算法设计的目的是为了在分布式系统中提供一个简单高效的ID生成机制，并且满足无碰撞（collision-free）、递增（monotonically increasing）和高效（high throughput）的需求。 **雪花算法原理** 雪花算法生成的64位ID由以下部分组成： 1. 第一位：未使用。通常情况下，在Java中生成的Long类型数据是64位的，第一位为符号位，这里不使用，因为ID通常是正数。 2. 时间戳：接下来的41位是时间戳，精确到毫秒级，这41位时间戳可以使用69年。41位时间戳意味着该算法可以使用到2082年左右。 3. 数据中心ID（datacenterId）：这部分占据了5位，可以部署1024个节点。 4. 工作机器ID（workerId）：同样占据5位，可以部署1024个节点，与数据中心ID组合，最多可以部署1024*1024个节点。 5. 序列号：最后12位是序列号，用于记录同一毫秒内产生的不同ID，每毫秒可以产生4096个序列号。 **雪花算法的配置和使用** 在分布式系统中，每个部署的节点都需要有一个唯一的标识，这通常通过配置文件来实现。例如，使用YAML配置文件指定workerId和datacenterId： ```yaml leyou: worker: workerId:1 datacenterId:1 ``` 然后通过Java代码读取配置： ```java @ConfigurationProperties(prefix="leyou.worker") public class IdWorkerProperties { private long workerId; private long datacenterId; // ... getters and setters ... } @Configuration @EnableConfigurationProperties(IdWorkerProperties.class) public class IdWorkerConfig { @Bean public IdWorker idWorker(IdWorkerProperties prop) { return new IdWorker(prop.getWorkerId(), prop.getDatacenterId()); } } ``` 通过这种方式，可以确保每个节点生成的ID都是唯一的，不会在分布式系统中发生碰撞。 **精度损失问题** 在使用雪花算法过程中，可能会遇到精度损失问题。由于JavaScript对大数的处理有限，当Java后端返回的Long类型数据超出其处理范围时，前端JavaScript在解析JSON字符串为Number时会发生精度损失，尤其是当数值超过JavaScript安全整数范围（Number.MAX_SAFE_INTEGER）时。这个问题在前端显示订单号时尤为明显，可能会导致订单号的最后几位数字不正确。为了解决这个问题，可以采取措施避免将ID作为数字直接处理。当从后端获取到ID时，可以不将其转换为JavaScript的Number类型，而是直接作为字符串处理。如果必须要转换，可以在axios等HTTP客户端库中修改默认的响应处理，阻止它自动调用`JSON.parse()`方法。例如，通过重写axios的transformResponse回调函数，确保响应数据不会被转成Number类型，这样就可以避免精度损失问题： ```javascript axios.get('/some/endpoint', { transformResponse: [function(data) { return data; }] }); ``` 通过上述方式，即使是大数值ID，也能确保在前端正确显示。这样既保证了后端使用雪花算法生成的ID的唯一性和准确性，也解决了前端显示时的精度问题，确保了整个系统的健壮性。

您好！ChitGPT是一个类似于ChatGPT的AI，但是它是由CSDN开发的，并与OpenAI公司的ChatGPT无关。关于您的问题，使用monotonically_increasing_id()计算自增列时，可以使用repartition()方法将数据重新分区，保证每个分区的数据在同一节点上，避免因rdd经过多次变换导致的分区不一致问题。具体而言，您可以在使用monotonically_increasing_id()方法之前，先进行一次repartition操作。

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这个错误的解决方式Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: 12 >= 12 av_interleaved_write_frame(): Invalid argument

使用ffmpeg报错 0x555975f946c0] Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: 9 20 >= 920

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Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -691752902764108186 >= -69175290276410818

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