[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一…

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke…

Hive在分布式运行的时候最害怕的是数据倾斜,这是由于分布式系统的特性决定的,因为分布式系统之所以很快是由于作业平均分配给了不同的节点,不同节点同心协力,从而达到更快处理完作业的目的. Hive中数据倾斜的原因: 数据在分布式节点上分部不均衡 join时某些key可能特别大(常见null值) group by 时某个值可能特别多 count(distinct key...)时有可能会出现数据倾斜,因为其内部处理会进行group by 操作 join join时key最好是分散的,如果一个key的…

一.背景 MySQL作为最流行的关系型数据库产品之一,当数据规模增大遭遇性能瓶颈时,最容易想到的解决方案就是分库分表.无论是进行水平拆分还是垂直拆分,第一步必然需要数据迁移与同步.由此可以衍生出一系列数据迁移过程中的需求: 原本一张表迁移到单库多表(或多库多表),这是最基本的需求: 原本单库多表(或多库多表)迁移到新的多库多表(因表设计不合理.数据规模增大等原因导致需要再次分库分表) 新表与旧表的表结构可能不一致,如:类型表更(自增主键id由int改为bigint).字段数量不一致(删减.增加)…

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问…

目录 创建项目 分表 导包 表结构 Yml 分库 Yml Java 分库分表 数据库 Yml 读写分离 数据库 Yml 其他 只请求主库 读写分离判断逻辑代码 一主多从+分表 Yml 一主多从+分库分表 Yml 公共表&数据脱敏 公共表 数据库 Java代码 Yml 数据脱敏 分布式事务 Yml pom Java 异常 代码下载 创建项目 一顿下一步,勾选web.lombok等插件 分表 导包 ShardingJdbc 官方最新稳定版4.1.1 <!-- https://mvnreposit…

一.组成 1.架构 源数据原本是存在dubby数据库,存在MySQL可以支持多个客户端 客户端.数据存储(HDFS).MR计算引擎 2.计算引擎的选择 MR引擎:基于磁盘,计算时间长,但一定能算出结果[一般用于计算周指标.月指标.年指标,一个任务3-5天] tez引擎:基于内存,计算时间快,如果宕机,数据直接丢掉[一般用于临时调试,但容易出现OOM] Spark引擎:既基于内存,也会落盘,居中[一般用于每天的定时任务] 二.与MySQL/Hbase的区别 hive               …

周金可,就职于听云,维护MySQL和GreenPlum的正常运行,以及调研适合听云业务场景的数据库技术方案. 听云周金可 9月24日,周金可将参加在北京举办的线下活动,并做主题为<GreenPlum在听云大数据实时分析的实践>的分享.值此,他分享了PG.工作上的一些经历和经验. 免费报名链接:http://click.aliyun.com/m/6101/ 正文: 周金可刚参加工作时是做系统运维的,后来慢慢接触了各种数据库,开始对数据库感兴趣,经过一段时间的积累后转向了DBA. “在我加入听云时…

Hive中三种join map join (小表join大表,将小表加入到内存) 设置map join: hive.auto.convert.join=true hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000; PS:如果有一张表是小表便自动执行mapjoin,根绝表大小是否超过2500000区分 隐式的执行 /*+MAPJOIN(tb_name)*/ reduce join(大表join大表,效率很低) SMB join(sort merge bucket j…

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的 Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均 值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个 reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在…