数据倾斜:由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点.map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完,此称之为数据倾斜. Hadoop计算框架的特性: 不怕数据大,怕数据倾斜: job数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查…

数据倾斜是进行大数据计算时常见的问题.主要分为map端倾斜和reduce端倾斜,map端倾斜主要是因为输入文件大小不均匀导致,reduce端主要是partition不均匀导致. 在hive中遇到数据倾斜的解决办法: 一.倾斜原因:map端缓慢,输入数据文件多,大小不均匀 当出现小文件过多,需要合并小文件.可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决. set hive.map.aggr=true; //map端部分聚合,相当于Combiner,可以减小压力(默认开启)…

转自:https://blog.csdn.net/xinzhi8/article/details/71455883 操作: 关键词 情形      后果 Join 其中一个表较小,但是key集中     分发到某一个或几个Reduce 上的数据远高于平均值   大表与大表,但是分桶的判断字段0值或空值过多     这些空值都由一个reduce处理非常慢 group by group by 维度过小,某值的数量过多    处理某值的reduce非常耗时 Count Distinct 某特殊值过多…

一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个…

问题 前同事编写的对中控考勤机数据集成项目当中,打卡数据不能实时进行上传到平台当中,一直靠定时全量上传来同步数据. 阅读代码后,发现代码中有实时上传数据的逻辑,但是运行一段时间后,中控zkemkeeper SDK中的事件失效,导致员工打卡数据没有实时上传. 原因 查看中控SDK Demo中的示例代码,发现实现逻辑是一样的.唯一不同的是demo使用的是winform项目编写,打卡机同步项目是用windows服务项目编写的. 发现中控考勤机 zkemkeeper SDK是COM组件封装,这和winf…

数据倾斜:就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长, 这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完. 解决方案: 1.增加jvm内存,这适用于第一种情况(唯一值非常少,极少数值有非常多的记录值(唯一值少于几千)),这种情况…

今天遇到多个Fragment切换,回来后页面空白的情况,找到这个博客方法设置了一下,就可以了 vpAdapter = new VpAdapter(getSupportFragmentManager(), fragments); vp_content.setAdapter(vpAdapter); vp_content.setOffscreenPageLimit(2);//设置ViewPage缓存界面数…

0. 说明 数据倾斜及解决方法的介绍与代码实现 1. 介绍 [1.1 数据倾斜的含义] 大量数据发送到同一个节点进行处理,造成此节点繁忙甚至瘫痪,而其他节点资源空闲 [1.2 解决数据倾斜的方式] 重新设计 Key(配合二次 MR 使用) 随机分区 伪代码如下: RandomPartition extends Partitioner{ return r.nextInt() } 2. 重新设计 Key 代码编写 [2.1 WCMapper.java] package hadoop.mr.datas…

Hive 数据倾斜怎么发现,怎么定位,怎么解决 多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主,并没有给出具体的数据倾斜案例.当工作中遇到了倾斜问题,这些理论很难直接应用,导致我们面对倾斜时还是不知所措. 今天我们不扯大篇理论,直接以例子来实践,排查是否出现了数据倾斜,具体是哪段代码导致的倾斜,怎么解决这段代码的倾斜. 当执行过程中任务卡在 99%,大概率是出现了数据倾斜,但是通常我们的 SQL 很大,需要判断出是哪段代码导致的倾斜,才能利于我们解决倾斜.通过下面这个非常简单的例子来看下如何定位产…

数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完. 阿里的这篇比较实用,通俗易懂:数据倾斜总结 http://www.tbdata.org/archives/2109 有篇分析比较详细,如果需要使用可以细读:http://blo…