hive.groupby.skewindata环境变量与负载均衡 ---》待总结

最新推荐文章于 2025-03-11 15:48:31 发布
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本文深入探讨了一篇来自优快云的精彩博客文章，文章详细阐述了编程领域的关键概念与实践技巧。从基础知识到高级应用，涵盖了前端、后端、移动开发、游戏开发等多个技术方向，为开发者提供了宝贵的见解与实用指南。
Hive优化实战经验 | 一文总结完
石榴姐yyds
12-29 1574
目录 1 表层面 1.1 利用分区表优化 1.2 利用分桶表优化 1.3 选择合适的文件存储格式 1.4 选择合适的压缩格式 2 HQL层面优化 2.1 执行计划 2.1 列、行、分区裁剪 2.2 谓词下推 2.3 合并小文件 2.4 合理设置MapTask并行度 2.5 合理设置ReduceTask并行度 2.6 Join优化 2.7 CBO优化 2.8 Group By优化 2.9 Order By优化 2.10 Count Distinct 优化 2.11 怎样写i
Hive - hive.groupby.skewindata环境变量与负载均衡
evo_steven的专栏
12-24 9967
HiveQL 去重操作 和SQL一样，HiveQL中同样支持DISTINCT操作，如下示例： (1) SELECT  count(DISTINCT uid) FROM log (2) SELECT ip, count(DISTINCT uid) FROM log GROUP BY ip (3) SELECT ip, count(DISTINCT uid, uname) FROMlog G
Hive-hive.groupby.skewindata配置相关问题调研
shallwe的博客
07-20 8542
使用hive的过程中，我们习惯性用set hive.groupby.skewindata=true来避免因数据倾斜造成的计算效率问题，但是每个设置都是把双刃剑，最近调研了下相关问题，现总结如下： 从下表可以看出，skewindata配置真正发生作用，只会在以下三种情况下，能够将1个job转化为2个job： select count distinct ... from ... select a,co
hive.groupby.skewindata及数据倾斜优化
Rango_lhl的博客
01-20 4755
一、hive.groupby.skewindata set hive.groupby.skewindata=true; 数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可
Hive：select count(distinct)优化以及hive.groupby.skewindata
qq_38783098的博客
02-09 3604
问题引入 数据分析师小A接到需求，需要统计当日各个省份20岁以下的日活跃用户数（去重统计user_id，即UV） 现有一个Hive表存储着用户行为数据 Hive表：user_behaviour_trace_info 列 描述 user_id 用户id nickname 昵称 age 年龄 province 省份 url 访问地址 access_time 访问时间 device_id 用户手机设备id 小A很顺其自然的写.
Java—逆置正整数
qq_45885219的博客
09-13 808
Java—逆置正整数 Description 输入一个三位正整数，将它反向输出。 Input 3位正整数。 Output 逆置后的正整数。 Sample Input 123 Output 321 Hint 注意130逆置后是31 import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Scanner read
【Hive-优化】Hive的优化方式四（数据倾斜优化）
weixin_53543905的博客
02-27 1178
1、对于skewjoin.key，在执行job时，将它们存入临时的HDFS目录，其它数据正常执行。2、对倾斜数据开启map join操作（多个map并行处理），对非倾斜值采取普通join操作。操作是否支持倾斜数据的负载均衡处理。开启skewin以后，究竟多大的数据才会被认为是倾斜了的数据呢？如果数据量很大或者出现了数据倾斜比较严重的情况，如何来优化呢？应用了表连接倾斜优化以后，会在执行计划中插入一个新的。中存储的有数据倾斜信息时，才能生效。操作，并输出结果，这样处理的结果是。阶段的执行时间，提升总体性能。
Hive 配置参数大全
西西弗斯的石头的博客
05-20 1185
hive.ddl.output.format：hive的ddl语句的输出格式，默认是text，纯文本，还有json格式，这个是0.90以后才出的新配置； hive.exec.script.wrapper：hive调用脚本时的包装器，默认是null，如果设置为python的话，那么在做脚本调用操作时语句会变为python hive.exec.plan：hive执行计划的文件路径，默认是null，会在运行时自动设置，形如hdfs://xxxx/xxx/xx； hive.exec.scratchdir：hive用
Hive知识体系及性能调优
编程｜成长｜生活，保持好奇心。
04-19 256
Hadoop生态中的HDFS提供了数据存储，Hive提供了SQL语言查询Hadoop集群中的数据。Hive的出现大大降低了编写数据查询代码的难度，Hive目前仍是业界实现数据仓库主要用到的组件。
【Hive 01】简介、安装部署、高级函数使用
weixin_42322991的博客
07-21 1315
表示连接到本地的MySQL数据库，端口为3306，数据库名为hive，使用Asia/Shanghai时区。这些属性用于配置Hadoop代理用户的访问权限，允许指定的主机和用户组通过指定的代理用户进行访问。网上的教程也是很多坑，之前说把Hadoop的一个jar包放进Hive里面，其实不需要这个操作。给定的代码片段是Hive的配置文件，用于配置连接到MySQL数据库的相关属性。：指定用于连接到Hive数据库的JDBC驱动程序的类名。给定的代码片段是Hadoop的配置文件，用于配置代理用户的相关属性。
hive.groupby.skewindata与负载均衡
SunWuKong_Hadoop的博客
06-05 1323
Group By 语句1.Map 端部分聚合：并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果。基于 Hash参数包括：hive.map.aggr = true 是否在 Map 端进行聚合，默认为 Truehive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 在 Map 端进行...
hiveserver负载均衡配置
anguoan的博客
12-22 1745
hiveserver2的负载均衡配置
Hive – Group By 的实现 explain分析
zj360202的专栏
08-07 3276
准备数据 SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; hive> SELECT * FROM logs; a 苹果 5 a 橙子 3 a 苹果 2 b 烧鸡 1   hive> SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid;
hive 中数据倾斜产生的原因和解决方法
m0_63322122的博客
03-11 1533
是一个常见问题，指的是在分布式计算过程中，某些节点处理的数据量远大于其他节点，导致这些节点成为性能瓶颈，从而拖慢整个任务的执行速度。时，Hive 会启动一个额外的 MapReduce 任务，先将数据随机分发到多个 Reduce 任务进行部分聚合，然后再进行最终聚合。操作中，如果某个键在两张表中的数据量差异很大，会导致某个 Reduce 任务处理的数据量远大于其他任务。: 通过给倾斜的键添加随机前缀，将数据分散到多个 Reduce 任务。: 将倾斜的键单独处理，避免集中到一个 Reduce 任务。
hive group by 导致的数据倾斜问题
m0_57468722的博客
10-06 638
Group By 默认情况下，Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了。 但并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。 1)开启Map端聚合参数设置 (1)是否在Map端进行聚合(默认为true) set hive.auto.convert.join = true; ...
Spark SQL/Hive调优
ytp552200ytp的博客
06-25 531
1. 数据倾斜的原因 1.1 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 ...
【大数据之Hive】二十三、HQL语法优化之数据倾斜
阿宁的博客
07-14 825
Map-site优化优于Skew-GroupBy优化，能做Map-site聚合就做Map-site聚合。Map-site聚合要在Map端维护一个HashTable，HashTable消耗了内存，即内存不充足的情况下尽量不做Map-site聚合，但也可以做，当HashTable超过设定的内存阈值时，会flush刷新。当内存很小时会flush很多次导致map端聚合没有解决数据倾斜问题，此时可以用Skew-GroupBy聚合。也就是不管内存足部足够都能把数据打散再做聚合。
手把手教你解决 Hive 的数据倾斜
JIE的博客 --- moon_coder
05-25 3697
在处理某些大文件数据时，由于其源压缩格式不能进行拆分，例如：Gzip、Snappy，导致在处理这些数据时，只能将其放在一个 MapTask 中进行处理，从而产生数据倾斜。在多维聚合计算时，如果进行分组聚合的字段过多，且数据量很大，Map 端的聚合不能很好地起到数据压缩的情况下，会导致 Map 端产出的数据急速膨胀，导致作业产生 OOM。产生数据倾斜的根本原因是在进行 Shuffle 流程后，导致 Key 的分布不均匀，造成某些 Reduce 处理的数量较大，形成数据倾斜，导致整个任务的执行效率下降。
hive.groupby.skewindata
最新发布
06-24
嗯，用户这次询问的是Hive中groupby操作遇到数据倾斜（skewindata）问题的优化方案。从问题描述看，用户应该是在实际工作中遇到了性能问题，需要具体的解决方案。用户可能正在处理大规模数据集，且已经观察到某些...
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