数据倾斜常见的解决办法

最新推荐文章于 2025-05-29 09:47:39 发布
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分类专栏： Hive 文章标签： hive 数据倾斜
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造成数据倾斜的原因主要有2种：在map端读取不可分割的大文件、处理大量相同的key

解决办法一般有以下几种：

1、对于空值引发的数据倾斜

（1）在sql语句中单独处理空值的数据，最后union all

（2）将空值设置为随机数，这样就会均匀的分不到reduce中

2、在多表关联时，关联字段数据类型不同造成的数据倾斜---将数据类型转化为相同再进行关联

3、表连接引发的数据倾斜----map端完成join

参考资料  Hive千亿级数据倾斜解决方案（好文收藏）

(15)Hive调优——数据倾斜的解决指南
爱吃辣条的博客
02-10 4088
Hive调优——数据倾斜指南
Flink 数据倾斜 解决方法
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
04-12 3640
1.数据倾斜的原理和影响 1.1 原理 数据倾斜就是数据的分布严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。数据分布理论上都是倾斜的，符合“二八原理”：例如80%的财富集中在20%的人手中、80%的用户只使用20%的功能、20%的用户贡献了80%的访问量。 数据倾斜的现象，如下图所示。 1.2 影响 （1）单点问题 数据集中在某些分区上（Subtask），导致数据严重不平衡。 （2）GC 频繁 过多的数据集中在某些 JVM（TaskManager），使得JVM 的内存资源短缺，.
数仓--Hive-面试之Hive数据倾斜的原因及主要解决方法
yyyyyyyyyooi的博客
06-04 1689
对于参数命令的记忆，需要固定在 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...
数据倾斜问题及解决方法总结
最新发布
走过冬季
05-29 1063
在任务开发前，对关键字段（Join Key, Group By Key）进行数据分布分析（最大值、最小值、频次统计、直方图），提前发现潜在热点。如果数据分层（ODS -> DWD -> DWS），在底层明细层就进行适当粒度的聚合，减少上层宽表或应用层聚合的压力。的数据进行Join即可，大大减少参与Shuffle和Join的数据量，且天然避免倾斜（前提是桶内数据均匀）。去掉随机前缀，对阶段一的结果进行第二次聚合（此时相同原始Key的数据量已大大减少）。类似于添加随机前缀，是一种特殊的自定义分区策略。
数据倾斜的处理方案有哪些？
SunGirl0007的博客
07-04 3868
数据倾斜
数据倾斜原理与解决方法
weixin_41812379的博客
12-14 5781
数据倾斜的概念 数据倾斜这四个字经常会在学习MapReduce中遇到。所谓数据分区，就是数据分区分布因为数据本身或者分区方法的原因变得极为不一致，大量的数据被划分到了同一个区。由于Reducer Task每次处理一个区的数据，这导致Reducer Task处理有着大量数据的分区时任务繁重，而其他区分到的任务过于轻松，从而导致整体的任务效率大幅降低。“一个人累死，其他人闲死”。 数据倾斜发生原理 一般来说，数据倾斜会因为两种情况发生： 数据的key非常少，极少数的key中记录了非常多的记录值。这属于相同ke
Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜
学海无涯
02-09 1759
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。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，...
【HIVE数据倾斜常见解决办法】
xiannon的博客
04-04 9193
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代.
数据倾斜常见原因和解决办法
jianghuaijie的博客
12-25 4677
数据倾斜在MapReduce编程模型中十分常见，多个节点并行计算，如果分配的不均，就会导致长尾问题（大部分节点都完成了任务，一直等待剩下的节点完成任务），本文梳理了常见的发生倾斜的原因以及相应的解决办法。 1.map端发生数据倾斜 产生原因： 读取数据时，上游文件大小分布不均，存在大量小文件。导致在读入数据时读小文件的maptask很快结束了，而读大文件的maptask进度可能进度才刚开始。 map端做聚合的时候，由于数据存在大量的count distinct,我们通过combin..
大数据常见问题之数据倾斜.docx
12-24
4. **解决数据倾斜的方法**： - **业务逻辑优化**：根据业务场景调整计算逻辑，如将高负荷区域的数据单独处理，再与其他区域数据合并。 - **程序层面改进**：对于Hive，可以通过预处理数据，比如先使用`GROUP BY`...
大表与大表join数据倾斜_Hive数据倾斜和解决办法
weixin_39864591的博客
12-20 1459
转自：https://blog.youkuaiyun.com/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 bygroup by 维度过小，某值的数量过多处理某值的reduce非常耗时Cou...
解决数据倾斜问题
weixin_33716154的博客
05-17 178
方法：解决数据倾斜问题解决方法1. User_id为空的不参与关联，例如：Select* Fromloga Joinbmw_usersb Ona.user_idisnotnull Anda.user_id=b.user_id Unionall Select* fromloga wherea.user_idisnull.解决方法2：Se...
数据倾斜解决方案
04-20 588
第一种情况问题描述：上游表文件的大小特别不均匀，而且小文件特别多，导致当前表Map端读取的数据分布不均匀，引起长尾第一种情况解决方案：读取的时候合并小文件，尽量做到读取文件大小差不多第二种情况问题描述：Map端做聚合时，就是combine操作的时候读取文件的某个值特别多而引起长尾第二种情况解决方案：用distribute by rand() 来打乱数据分布，访问读取某一个key的数据过多。
数据倾斜的解决办法
qq_46010016的博客
01-02 482
采用的思想就是两次MapReduce，第一次将key随机散列到不同的reducer中经常处理以达到负载均衡的目的，第二次再根据去掉key的随机前缀，按照原来的key进行reduce处理。在mapper加上combine相当于提前进行reduce，就是把一个mapper中相同的key进行聚合，以减少shuffle（洗牌）过程中传输的数据量，以及reducer阶段的计算量。但是如果导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper阶段的时候，这个方法就不是很实用了。2 增加reducer，提高并行度。
hive 调优记录
zhaoguoxian12345的专栏
12-16 3171
数据倾斜总结 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，
数据倾斜和数据倾斜的解决方案
xdx_dili的博客
09-20 1779
数据倾斜和数据倾斜的解决方案——参数调整、SQL优化和其他常用方法
解决数据倾斜的几种方法
zzzz_123123的博客
12-01 2118
1.从数据源清理做起。比如去除噪点数据，裁剪边 2.增加partition,提高并行度。（注意，这个只会缓解数据倾斜，使得每个excutor可以处理更少的key，但如果一个key的数目超级多，还是无法解决） 3.利用广播变量调优。join的时候，将数据量小的一方作为广播变量。 4.拆解热点key。可以rdd.sample(false,0.1)抽样一下，看一下哪个key最多。 注意，这里不能直...
数据倾斜以及相应的解决办法
ClearloveXXX的博客
03-11 952
数据倾斜就是key分布不均匀，导致分发到不同的reduce上，个别是任务重，导致其他reduce完成，而这些个别的reduce迟迟完成不了 原因： key分布不均匀： map端数据倾斜，输入文件太多且大小不一 reduce端数据倾斜，分区器问题 业务数据本身的特征 hive的解决方案： 调节hive的配置参数 设置hive.map.agg...
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