Kafka-数据倾斜问题-参考资料-解决方案 Spark Master at spark://node-01:7077 kafka 多线程producer 数据 不均匀_百度搜索 kafka 分片使用不均匀问题如何解决,求救 - OrcHome (1 封私信)kafka的生产者程序是用单例类,还是把KafkaProducer对象声明成static final? - 知乎 kafka producer性能调优 - 邹天得 - 博客园 (1 封私信)kafka是个大坑,大家怎么看,谢谢大家? - 知

最近用Maxwell解析MySQL的Binlog,发送到Kafka进行处理,测试的时候发现一个问题,就是Kafka的Offset严重倾斜,三个partition,其中一个的offset已经快200万了,另外两个offset才不到两百.Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题,一般是对key做hash之后,对分区数取模.当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势(参考Apache Kaf

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

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

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

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

什么是数据倾斜? 数据不可避免的出现离群值,并导致数据倾斜,数据倾斜会显著的拖慢MR的执行速度 常见数据倾斜有以下几类 1.数据频率倾斜   某一个区域的数据量要远远大于其他区域 2.数据大小倾斜  一部分记录的大小远远大于平均值 解决数据倾斜的常用方法

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

什么是数据倾斜? Spark 的计算抽象如下 数据倾斜指的是:并行处理的数据集中,某一部分(如 Spark 或 Kafka 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. 如果数据倾斜不能解决,其他的优化手段再逆天都白搭,如同短板效应,任务完成的效率不是看最快的task,而是最慢的那一个. 数据倾导致的后果: 数据倾斜直接可能会导致一种情况:Out Of Memory 或者GC 超时. 任务不一定失败,但是极端慢.(但是目前我遇到的数据倾斜

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

数据倾斜解决方案 数据倾斜的解决,跟之前讲解的性能调优,有一点异曲同工之妙. 性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度,并注意RDD架构(复用同一个RDD,加上cache缓存).相对于前面,shuffle.jvm等是次要的. 6.1.原理以及现象分析 6.1.1.数据倾斜怎么出现的 在执行shuffle操作的时候,是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,

目录视图 摘要视图 订阅 [观点]物联网与大数据将助推工业应用的崛起,你认同么?      CSDN日报20170703——<从高考到程序员——我一直在寻找答案>      [直播]探究Linux的总线.设备.驱动模型! 数据倾斜是多么痛?spark作业调优秘籍 2017-06-27 13:28 39人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Spark(124)  原文:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5OTAwMTM1MQ==&mid=2456

原博文出自于: http://sanwen.net/a/gqkotbo.html 感谢! 来源:数盟 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜是多么痛?!!! 如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话.数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题. 数据倾斜如果能够解

对于分布式数据库来说,QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点. 当数据出现倾斜时,某些节点的运算量可能比其他节点大.除了带来运行慢的问题,还有其他的问题,例如导致OOM,或者DISK FULL等问题. 如何监控倾斜 1.监控数据库级别倾斜 2.监控表级倾斜 出现数据倾斜的原因和解决办法 1.分布键选择不正确,导致数据存储分布不均. 例如选择的字段某些值特别多,由于数据是按分布键VALUE的HASH进行分布的,导致这些值所在的SEGMENT的数据可能比而其他SEGMENT多很多. 分布键的选择详

什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 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或Kafka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. 如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话.数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题. 数据倾斜如果能够解决的话,代表对spark运行机制了如指掌. 数据

1.数据倾斜的原理 2.数据倾斜的现象 3.数据倾斜的产生原因与定位 在执行shuffle操作的时候,大家都知道,我们之前讲解过shuffle的原理. 是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,总共是90万. 但是问题是,可能某个key对应了88万数据,key-88万values,分配到一个task上去面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个

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

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 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Spar

数据分区策略 四种策略 一.指定分区号,数据会直接发送到所指定的分区 二.没有指定分区号,指定了数据的key,可以通过key获取hashCode决定数据发送到哪个分区 三.都没有指定的话,会采取round-robin fashion,是kafka的轮询策略 四.还可以自定义分区策略 四种策略的Java实现 其他的代码都不需要变,只需要更改ProducerRecord()里面的值即可 //既不指定分区号也不指定数据的key producer.send(new ProducerRecord<Stri