Hadoop_22_MapReduce map端join实现方式解决数据倾斜（DistributedCache）

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1.Map端Join解决数据倾斜 1.Mapreduce中会将map输出的kv对,按照相同key分组(调用getPartition),然后分发给不同的reducetask 2.Map输出结果的时候调用了Partitioner组件(返回分区号),由它决定将数据放到哪个区中,默认的分组规则为:根据key的hashcode%reducetask数来分发,源代码如下: public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V&g…

hadoop的压缩解压缩,reduce端join,map端join

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…

Spark性能调优之解决数据倾斜

Spark性能调优之解决数据倾斜数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据 • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对…

【Spark篇】---Spark解决数据倾斜问题

一.前述数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 . 二.具体方法 1.使用Hive ETL预处理数据方案适用场景: 如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. 方案实现思路: 此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive…

[MapReduce_add_3] MapReduce 通过分区解决数据倾斜

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…

map端join

package my.hadoop.hdfs.mapreduceJoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import java.util.HashMap; impo…