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

数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一.当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候,如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题.数据倾斜其实是进行分布式计算的时候,某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少,早早执行完了,某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多,导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成,但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成. 在hive中产生数据倾斜的原因和解决方法: 1)group b

数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一.当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候,如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题.数据倾斜其实是进行分布式计算的时候,某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少,早早执行完了,某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多,导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成,但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成. 在hive中产生数据倾斜的原因和解决方法: 1)group b

数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一.当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候,如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题.数据倾斜其实是进行分布式计算的时候,某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少,早早执行完了,某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多,导致出现其他节点的reduce阶段任务执行完成,但是这种节点的数据处理任务还没有执行完成. 在hive中产生数据倾斜的原因和解决方法: 1)group b

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)

数据倾斜产生的原因 数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类 Hive倾斜之group by聚合倾斜 原因: 分组的维度过少,每个维度的值过多,导致处理某值的reduce耗时很久: 对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别多,其他的数据类型特别少.当按照类型进行group by的时候,会将相同的group by字段的reduce任务需要的数据拉取到同一个节点进行聚合,而当其中每一组的数据量过大时,会出现其他组的计算已经完成而这个reduce还没有计算完成,其他的节点一直等待这个节点的

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

关联字段增加搜索 post表关联adminuser表,通过post.author_id  adminuser.id关联,在YII2.0生成搜索,关联字段搜索时,需要输入关联字段author的id才能搜索,这不符合我们的要求,我们要求输入作者名就可以搜索出来,该作者对应的post.

一.下载依赖包 网盘下载:https://yunpan.cn/cryvgGGAQ3DSW  访问密码 f224 二. 添加一个另外一个插件jquery.validate.messages_cn.js. 改变默认提示方式. /* * Translated default messages for the jQuery validation plugin. * Language: CN * Author: Fayland Lam <fayland at gmail dot com> */ jQue

计算字段.关联字段,对象修改时自动变更保存(当 store=True 时),当 store=False 时,默认不支持过滤和分组7.0中非计算字段.关联字段只读时无法修改保存的问题暂未解决 示例代码:  class dispatch_work_order(osv.osv):    _name="dispatch.work_order"    _description="工单"    _order = "id asc"            def

1.简介 从接触yii框架到现在已经快有两个月了,但是自己对yii框架的了解程度并不是很深,并没有系统地去学习,仅仅只是在做项目的时候遇到不懂得知识才去翻手册. 在上一个项目中因为需要将关联的表的字段显示出来并且带搜索排序功能,这个在之前并没有接触过,因此在手册中查找了相关的资料把这个需求写出来了,并在有道云做了一些笔记,今天刚好是周末有时间就将它整理成一篇博客吧. 废话不多说,直接上步骤吧. 2.操作步骤 背景:这里针对GII自动生成的CURL中,增加关联表字段. 需求:A表中有一个字段pt_

新单到老单字段的添加分为两种: 一种为文本字段信息的关联,新单与老单字段的信息均为文本字段: 另一种为基础资料信息的关联,新单与老单均为基础资料字段信息.       K3 WISE 11.0中存储老单关联字段信息的表为 ICSelbills ,该表的内部结构为: FID:表示下推目标单据的类型,其值主要关联在表ICTransActionType中的FID,该表内主要是各种单据的缩写类型: FFieldName:原单据在VB层面的标识单据编号的名称,在数据库中一般根据需要变更单据的内容来制定:

工作中遇到了一个问题,邮件系统群发失败,后来经过排查查找到了原因 原来是因为mysql中的两张表的关联字段竟然不一致, 表A mysql> desc rm_user_router;+------------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+-------------+------+-----+---------+---

前言 编写关键字驱动的接口自动化测试框架中,通过不同的取值方式,将需要关联的字段以及取出的值放到一个空字典中,需要将关联的字段进行值替换,下面是替换的实现方式 实现思路 import re temp_dict = {"token":"dhhsaaaa"} # 关联字段值事先存放到一个字典中 var = '{"access_token":${token}}' # excel中取出的字段样式 # 需要将var字典中的${token} 替换成 &quo

Odoo中关联字段是用来绑定表与表之间主从关系的. 主从关系指: 首先必须要明白id的存在的意义,它具备"唯一"的属性,也就是表中所有记录中该字段的值不会重复. 假设表A存储是身份证信息,表B存储的是银行卡信息,表B中有一个字段是表A的id,那么我们是不是可以通过身份证id去查询这个人有多少张银行卡? id的概念是贯穿整个odoo的,因为具有唯一属性的值可以作为数据表的聚集索引,如果理解聚集索引应该就明白,在数亿记录中查询数据和数万记录中查询数据的速度几乎没有区别的. Odoo中的关联

何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集 中,某一部分(如Spark的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 表现为整体任务基本完成,但仍有少量子任务的reduce还在运行. 数据倾斜的原因: 1.join 一个表较小,但key集中,分发到一个或者几个reduce上的数据远高于平均值: 大表与大表关联,但分桶的判断字段0值或者空值过多,这些空值或者0值都由一个reduce处理 2.group by 分组的维度过少,每个维度的值过多

卧槽草草 来源于其它博客: 貌似我只知道group by key带来的倾斜 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,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.join的key值发生倾斜,key值包含很多空值或是异常值 这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key 如: select userid,name from user_info a join( select case w

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.在查看了

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.在查看了

倾斜的原因: 使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去,是我们的最终目标.由于Hash算法的局限性,按key Hash会或多或少的造成数据倾斜.大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的. 解决思路: 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 具体办法: 内存优化和I/O优化: 驱动表:使用大表做驱动表,以防止内存溢出:Join最右边的表是驱动表: