hivesql怎么排查是哪里出现了数据倾斜

Hive数据倾斜问题深度解析与解决方案
原创 已于 2023-04-03 10:34:29 修改 · 268 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#hive #性能优化

于 2023-03-24 15:16:43 首次发布
(15)Hive调优——数据倾斜的解决指南
爱吃辣条的博客
02-10 4248
Hive调优——数据倾斜指南
大数据SQL数据倾斜与数据膨胀的优化与经验总结
Code365
06-27 1232
本文主要基于团队实际开发经验与积累，并结合了业界对大数据SQL的使用与优化，尝试给出相对系统性的解决方案。背景目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，如Spark，Hive，Presto等，因其友好的SQL语法，被广泛应用于各领域分析，公司内部也有优秀的ODPS SQL供用户使用。笔者所在团队的项目也借用ODPS SQL去检测业务中潜在的安全风险。在给业务方使用与答疑过程中，我们发现大多含有性能瓶颈的SQL，主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。
怎么排查是哪里出现了数据倾斜
longzorg_cn的博客
11-25 1409
有时候，某个 task 执行的节点可能有问题，导致任务跑的特别慢。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。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。如果每个 reduce 执行时间差不多，都特别长，不一定是数据倾斜导致的，可能是 reduce 设置过少导致的。
HiveQL中如何排查数据倾斜问题
qq_24271537的博客
01-28 298
转https://blog.youkuaiyun.com/u010010664/article/details/79731044 数据倾斜的现象: 会导致的问题 可能会导致下面2个问题 1）某个reduce task，卡在99.9%半天不动。如下 2）任务超时被杀掉 Reduce处理的数据量巨大，在做full gc的时候，stop the world。导致响应超时，超出默认的600秒，任务被杀掉。报错信息 AttemptID:attempt_1498075186313_242232_r_0.
hive 数据倾斜问题排查及 hive 优化
mn_kw的博客
12-30 1492
hive数据倾斜排查及hive优化
数据倾斜排查
weixin_43135696的博客
06-30 404
如果每个 reduce 执行时间差不多，都特别长，不一定是数据倾斜导致的，可能是 reduce 设置过少导致的；有时候，某个 task 执行的节点可能有问题，导致任务跑的特别慢。如果新的任务在很短时间内能完成，通常则是由于 task 执行节点问题导致的个别 task 慢。reduce 的时间比其他 reduce 时间长的多，大部分 task 在 1 分钟左右完成，只有 r_000095 这个 task 执行一个多小时还没完成。比较不同的 task counter 的输入记录数，看是否有很大的数据量的差距。
Apache Hive 数据倾斜诊断与处理
2501_92486887的博客
06-18 485
本文从多个方面详细阐述了 Apache Hive 数据倾斜的诊断与处理方法。数据倾斜是 Hive 中常见的问题，但通过合理地优化表结构、查询语句、数据源以及其他技术，可以有效降低数据倾斜的概率，提高查询效率。在实际应用中，用户应根据具体情况选择合适的优化策略，以实现最佳性能。深入研究数据倾斜的成因和规律，为用户提供更精确的优化建议。开发自动化诊断和优化工具，简化用户操作，提高系统性能。探索新的数据处理技术，如基于列存储的数据库、分布式计算框架等，以应对大数据时代的挑战。
hive 模拟定位数据倾斜到具体sql
weixin_47699191的博客
08-05 767
用户信息表 select * from b; +-------+---------+--+ | b.id | b.name | +-------+---------+--+ | 1 | 张三 | | 2 | 李四 | | 3 | 赵六 | +-------+---------+--+ 用户爱好记录表 select * from c; +-------+----------+--+ | c.id | c.aihao | +-------+----
Hive 数据倾斜问题定位排查及解决
zjjcchina的博客
02-15 1323
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生数据倾斜的代码。 表结构描述 先来了解下这些表中我
实操 | Hive 数据倾斜问题定位排查及解决
yuan_more的博客
08-06 1729
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。 本文首发在公众号【五分钟学大数据】 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
Hive中如何定位数据倾斜
qq_42160456的博客
01-03 1405
hive定位数据倾斜及通用的解决方案
数据倾斜的原因及解决方案
数据分析师
04-19 8339
数据倾斜数据倾斜定义数据倾斜表现数据倾斜原因数据倾斜解决方案1、group by导致数据倾斜2、count（distinct）特殊值较多3、join操作4、空值或数据类型不一致所致5、优化in/exists6、排序选择 数据倾斜定义 定义：对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点负责一定范围的缓存数据。我们把缓存数据分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或者几台服务节点上，称为数据倾斜。一般来说数据倾斜是由于负载均衡实施的效果不好引起的。 举例：如果有10亿数据，一台电脑可能要10小时，现在集群有1
什么是数据倾斜 数据倾斜的表现 发生数据倾斜的原因 如何解决数据倾斜
cjl的博客
03-04 1万+
什么是数据倾斜 数据倾斜的表现 发生数据倾斜的原因 如何解决数据倾斜
Hive 数据倾斜问题定位排查及解决（实战）
格子衫
08-06 1297
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生数据倾斜的代码。 表结构描述 先来了解下这些表中我
Hive 如何排查数据倾斜问题
雾岛与鲸的博客
09-07 5127
如果某个key下记录数远超其他key，在join或group的时候可能会导致某个reduce任务特别慢。本文分析下join的场景。 本例子SQL如下: 查询每个appid打开的次数，需要排除掉作弊的imei。 select appid, count(*) from ( select md5imei, appid from ( select t1.md5imei, t1.appid, t2.cheat_flags from imei_open_app t1 left join cheat_
数据倾斜产生，原因及其解决方案
热门推荐
数据挖掘+大数据研发+算法学习
11-14 1万+
目录 第七章 数据倾斜 7.1 数据倾斜的产生，表现与原因 7.1.1 数据倾斜的定义 7.1.2 数据倾斜的危害 7.1.3 数据倾斜发生的现象 7.2 数据倾斜倾斜造成的原因 7.3 几种常见的数据倾斜及其解决方案 7.3.1 空值引发的数据倾斜 7.3.2 不同数据类型引发的数据倾斜 7.3.3 表连接时引发的数据倾斜 7.3.4 group by分组时候key值分布不均 7.3.5 count distinct去重的时候key值分布不均 7.3.6 排序过程 7.2.
大数据常见问题之数据倾斜
sofeld的博客
07-19 1492
什么是数据倾斜 简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中，比如： 用 Hive 算数据的时候 reduce 阶段卡在 99.99% 用 SparkStreaming 做...
hive的动态分区会导致数据倾斜吗
最新发布
11-24
<think> 嗯，用户这次问的是Hive动态分区是否会导致数据倾斜的问题。从对话历史看，用户之前关注过map阶段调优，现在转向了分区和数据分布的问题，说明ta正在深入理解Hive的性能优化。 用户可能实际遇到了动态分区导致的任务延迟问题，想确认是否是数据倾斜造成的。ta引用的材料里提到了动态分区参数设置和小文件优化，但没直接解释倾斜问题，需要我结合原理补充。 动态分区确实可能引发倾斜，核心在于两个机制：1）分区字段值分布不均时，某些分区数据量爆炸；2）默认的哈希分发机制可能让某些Reducer负载过重。这可以结合用户提供的引用[2]和[3]来解释——引用[2]的参数设置能缓解分区数量限制，但治标不治本；引用[3]的随机分发才是根本解法。 用户似乎已经了解基础分区操作（引用[1][5]），但可能没意识到分区键的选择会影响数据分布。需要强调离散值字段的重要性，比如用日期分区比用用户ID更安全。还要提醒ta验证方法：通过执行计划看Reduce阶段时间差异，或者用HDFS命令检查分区目录大小差异。 考虑到用户调优经验较丰富，可以补充些进阶方案：1）用开窗函数预计算分布（引用[4]的重新分区思路）；2）开启动态分区的负载均衡参数（hive.optimize.sort.dynamic.partition）。但要注意这些会增加计算开销，小数据集可能得不偿失。 最后生成的三个问题很有层次：第一个继续深入分区调优（引用[2][3]相关），第二个教ta定位问题（引用[5]的验证方法延伸），第三个回到文件格式优化（延续用户最初问的map阶段调优），形成知识闭环。 </think>是的，**Hive动态分区确实可能导致数据倾斜**，主要源于以下两个机制： --- ### 一、动态分区引发数据倾斜的核心原因 1. **分区键分布不均** 若分区字段（如`country`）存在极端值（例如90%数据属于`CN`），会导致： - 单个分区（`country=CN`）数据量远大于其他分区 - 处理该分区的Reduce任务耗时远高于其他任务[^1][^2] 2. **Reduce任务分配机制** 动态分区默认按分区键哈希分发到Reducer： ```sql -- 默认分发逻辑（可能引发倾斜） INSERT OVERWRITE TABLE sales_partitioned PARTITION (sale_date) SELECT product, region, sale_date FROM raw_sales; ``` 当分区键值集中时，大量数据被哈希到同一个Reducer[^2][^3]。 --- ### 二、解决方案与调优策略 #### 1. **强制均匀分发数据** 通过`DISTRIBUTE BY`配合随机数打散数据： ```sql INSERT OVERWRITE TABLE sales_partitioned PARTITION (sale_date) SELECT product, region, sale_date FROM raw_sales DISTRIBUTE BY sale_date, cast(rand()*10 as int); -- 添加随机桶 ``` **原理**：在分区键后拼接随机数，将数据均匀分发到N个Reducer（N由随机数范围决定）[^3] #### 2. **调整分区参数** ```sql -- 限制单个Reducer处理的最大分区数（默认100） SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=500; -- 增加全局最大分区数（默认1000） SET hive.exec.max.dynamic.partitions=5000; -- 启用动态分区负载均衡（Hive 2.0+） SET hive.optimize.sort.dynamic.partition=true; ``` 避免因分区过多导致任务失败[^1][^2] #### 3. **预处理倾斜键** 对高频分区键拆分处理： ```sql -- 步骤1：将倾斜数据单独处理 INSERT OVERWRITE TABLE sales_partitioned PARTITION (sale_date='2023-12-25') -- 圣诞数据单独插入 SELECT product, region FROM raw_sales WHERE sale_date='2023-12-25'; -- 步骤2：处理非倾斜数据 INSERT OVERWRITE TABLE sales_partitioned PARTITION (sale_date) SELECT product, region, sale_date FROM raw_sales WHERE sale_date<>'2023-12-25' DISTRIBUTE BY sale_date, cast(rand()*5 as int); ``` #### 4. **分区键选择优化** 优先选择**离散度高**的字段作为分区键，例如： - ❌ 低离散度：`gender` (值仅2-3种) - ✅ 高离散度：`event_date` (日均不同值) --- ### 三、倾斜问题验证方法 1. **检查任务时长差异** 在YARN监控界面观察Reduce任务运行时间，若某任务耗时显著高于其他，表明存在倾斜。 2. **分析分区数据分布** ```sql SELECT sale_date, count(1) FROM sales_partitioned GROUP BY sale_date ORDER BY count(1) DESC LIMIT 5; ``` 若TOP分区数据量 >> 平均值，则需优化[^5] --- ### 总结建议 | 场景 | 方案 | |-------|------| | **已知热点值** | 拆分处理倾斜键 | | **未知数据分布** | `DISTRIBUTE BY 分区键+随机数` | | **超高分区数量** | 调大`max.dynamic.partitions`[^2] | | **分区键值稀疏** | 改用分桶表(`CLUSTERED BY`) | > 通过组合以上策略，可有效避免动态分区的数据倾斜问题。实践中建议先用小样本测试数据分布[^3][^5]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值