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…

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.…

数据倾斜问题 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎.很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题. 数据倾斜是指:mapreduce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…

  hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况,使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住,最后的1%花了几个小时都没跑完,通过YARN的管理界面配合日志,可以清楚其中的具体原因,这种情况就很可能是数据倾斜的原因,解决方法要根据具体情况来选择具体的方案   1.如果你知道某些字段造成的倾斜,可以把这些字段抽出来单独处理,这样的话,MR会多分配几个实例,提高执行速度. 2. set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000 也就是每个节…

1.什么是数据倾斜? 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 2.Hadoop 框架的特性 A.不怕数据大,怕数据倾斜 B.Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 C. sum,count,max,min 等聚集函数,通常不会有数据倾斜问题 3.主要表现 任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近,查看任务监控页面,发现只有少量 reduce 子任务未完成,因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大. 单一 reduce 处理的记录数和平均记…

数据倾斜解决方法,通常从以下几个方面进行考量: 业务上丢弃  •  不参与关联:在on条件上直接过滤 •  随机数打散:比如 null.空格.0等“Other”性质的特殊值  倾斜键记录单独处理 •  Join:找出倾斜key,把对应数据插入临时表,如果该表是小表,使用map join解决: •  Group by: set hive.groupby.skewindata = true   数据重分布  •  语法:Distribute By •  场景:为下一个Stage的Map输入做负载均衡…

目录 什么是数据倾斜 Hadoop框架的特性 主要表现 容易数据倾斜的情况 产生数据清洗的原因 业务场景 空值产生的数据倾斜 不同数据类型关联产生数据倾斜 大小表关联查询产生数据倾斜 一.什么是数据倾斜 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 二.Hadoop框架的特性 不怕数据大,怕数据倾斜 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 sum.count.max.min等聚合函数,通常不会有数据倾斜问题 三.主要表现 任务进度长时间维持在99%或者100%的附…

C# C#中 Thread,Task,Async/Await,IAsyncResult 的那些事儿!https://www.cnblogs.com/doforfuture/p/6293926.htmlAsp.net缓存技术(HttpRuntime.Cache)https://www.cnblogs.com/fengxuehuanlin/p/5358219.htmlCache及(HttpRuntime.Cache与HttpContext.Current.Cache)https://www.cnbl…

Hive SQL的各种优化方法基本 都和数据倾斜密切相关. Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化,从项目的实际来说,join相关的优化占了Hive优化的大部分内容,而join相关的优化又分为mapjoin可以解决的join优化和mapjoin无法解决的join优化. 1.数据倾斜 倾斜来自于统计学里的偏态分布.所谓偏态分布,即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布,根据峰值小于或大于平均值可分为正偏函数和负偏函数,其偏离的程度可用偏态系数刻画. 对应分布式数据处理来说,希望数据…

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…