MapReduce当中什么叫数据倾斜（data skew）？

最新推荐文章于 2024-09-23 10:41:36 发布
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#Hadoop #MapReduce #马克-to-win #马克java社区 #数据倾斜data skew

本文探讨了数据倾斜(dataskew)的概念，举例说明了在两个reduce节点中，由于数据分布不均导致处理效率低下，其中一个节点长期处于99.99%的处理状态而无法完成任务的情况。

马克-to-win @ 马克java社区：什么叫数据倾斜（data skew）？假如，你有两个reduce节点，数据都跑到第一个节点，（比如p_id=p1的数据非常多）第二个节点没什么数据， 结果第一个节点，工作完成总是卡在99.99%，一直99.99%不能结束。

更多请见下节：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44594249/article/details/97542408

大数据常见问题之数据倾斜
Kuzury
02-13 4万+
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做实时算法时候，一直
Skewed Data
crella___的博客
03-05 918
Skewed Classes—the ratio of positive to negative examples is very close to one of two extremes. In that case, it becomes much harder to use just classification accuracy.It’s not clear that the decreas
Data_Skew
ifeng
09-01 505
文章目录1 原理2 示例MockData2.1 重新设计key2.1.1 Mapper2.1.2 Mapper22.1.3 Reducer2.2 设计随机分区 1 原理 Shuffle的时候，按照Key进行 同一个key分配到一个reducer task来进行处理 造成两种现象 个别Task执行很慢 OOM(JVM Out Of Memory) , 单个JVM压力过大 失败 2 示例 MockData package DataSkew; import java.io.*; import java.u
Hive之数据倾斜(data skew)
freeRoad
07-24 995
只是总结帖，来源：https://www.cnblogs.com/HuZihu/p/12742931.html 什么是数据倾斜（Data Skew）？ 数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中，某一部分的数据显著多于其它部分，从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。 假设数据分布不均匀，某个key对应几十万条数据，其他key对应几百条或几十条数据，那么在处理数据的时候，大量相同的key会被分配（partition）到同一个分区里，造成"一个人累死，其他人闲死“的情况，具体表现在：有.
Handling Data Skew in MapReduce Cluster by Using Partition Tuning
02-11
### 数据倾斜处理在MapReduce集群中的应用：分区调整技术 #### 概述 随着大数据时代的到来，各行各业产生了海量的数据，特别是在医疗保健行业中，数据分析已成为近年来一个重要的课题。MapReduce作为一种有效的...
MapReduce 数据倾斜以及解决思路
xiaohu21的博客
08-20 2120
MapReduce 数据倾斜以及解决思路 1.小背景 在mapreduce的分布式解决框架中，数据处理主要分为2个步骤，map阶段和reduce阶段 map阶段主要是数据转换，也就是按照预期把输入的数据进行转换，变为中间数据 中间数据再分发给reduce阶段作为输入数据源进行处理。 在这个过程中，由于数据本身按照设计的key规则划分时就不均匀，再加上使用默认的分区规则进行对key进行计算时，也有产生数据倾斜的可能（key.hashcode() % numberOfReduceTasks） 2.大背景
大厂面试都在问的数据倾斜是什么？
oOBubbleX的博客
09-23 1734
最近的数据工程师面试中，面试官通常都会向面试者提问：什么是数据倾斜？怎么应对？ 数据倾斜确实是大数据的一大挑战，尤其当面对数以亿计乃至千亿级别的数据量，它更是尤为突出。数据倾斜带来的问题不容忽视，而解决这一问题需要持续的努力和策略。本文将介绍数据倾斜的概念，以及如何应对这一数据难题。
mapreduce数据倾斜
最新发布
03-20
数据倾斜（Data Skew）是MapReduce中**因数据分布不均导致的性能瓶颈问题**，表现为**部分Reduce任务处理的数据量远超其他任务**，最终拖慢整体作业速度。以下是系统分析： --- #### **1. 数据倾斜的表现与危害** ...
MapReduce中数据倾斜处理与负载均衡优化研究
然而，在实际应用过程中，MapReduce 模型面临一个关键性能瓶颈——数据倾斜（Data Skew）。数据倾斜指的是在 Map 或 Reduce 阶段，某些任务处理的数据量远大于其他任务，导致部分节点负载过重，而其余节点处于空闲或...
DataSkew —— 数据倾斜问题解析及解决方案实践总结小记
qq_41018861的博客
06-05 3282
文章目录什么是数据倾斜数据倾斜的现象Hadoop中的数据倾斜Spark中的数据倾斜Hive中的数据倾斜数据倾斜产生的原因Hive数仓为何会出现DateSkewSpark为何会出现DateSkew数据倾斜的原因：数据分区的策略：定位数据倾斜问题查看数据倾斜的key的分布情况：数据倾斜产生的原理产生数据倾斜的操作不同情形倾斜数据处理方案Hql和SparkSql中处理Join小表join大表大表join大表skewjoin数据类型不匹配关联主键含有大量空key关联主键中少部分key的数据量巨大Join驱动表选取和
什么是数据倾斜？
张紫娃的博客
03-17 611
数据倾斜是指在分布式计算中，由于数据分布不均匀导致某些节点处理的数据量远大于其他节点，从而使得整个计算过程的效率降低。
什么是数据倾斜
studyvcmfc的专栏
12-29 171
https://www.sohu.com/a/224276626_543508
啥是数据倾斜？就是数据歪啦！
一猿小讲
12-11 1213
【这是一猿小讲的第75篇原创分享】我们在《业务开发中你用到了哪些算法？》中，一起畅聊了 hash 算法在实际研发中的应用，并且提出了“数据倾斜是怎么回事？”的疑问；由于按照一猿小讲的...
MapReduce中的数据倾斜简介及部分解决方案
程序分析爱好者
10-28 777
阅读了网上别人整理写作的博客，了解了数据倾斜的一些大概情况。 查阅论文了解一下比较前沿的算法解决思路。（看了好几篇论文，找了几个有意思的解决方案和大家分享一下） 查阅Apache官方论坛，了解一些实际中的解决应用。 专业名词：data skew、partitioning skew、reduce skew、data locality 发现大概有两种优化思路，一种是在shuffle阶段做优化，使得re...
数据倾斜
程序员学习圈
06-04 946
一、前言 二、什么是数据倾斜？ 三、数据倾斜长什么样？ 四、数据倾斜的原理 五、解决数据倾斜的思路 六、MR解决数据倾斜的方法 七、Hive解决数据倾斜的方法 八、Spark解决数据倾斜的方法 一、前言 1.1 绪论 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎，当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候，数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。 迈的过去，将会海阔天空！迈不过去，就要做好准备：很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。 1.2 郑重声...
hive 数据倾斜原因及解决
weixin_41734687的博客
11-07 1284
转载 添加链接描述 ???? Index 什么是数据倾斜 数据倾斜的原因 Hadoop计算框架的特点 优化的常用手段 优化案例 ???? 什么是数据倾斜 我们在用hive取数的时候，有的时候只是跑一个简单的join语句，但是却跑了很长的时间，有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的，但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。 在了解数据倾斜之前，我们应该有一个常识，就是现实生活中的数据分布是不均匀的，俗话说"...
详解Spark 数据倾斜(Data Skew)
weixin_45017098的博客
05-11 614
Spark 数据倾斜(Data Skew)是一个比较常见的问题。它指的是数据分布不均匀,部分key对应的value数据过多。
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