缓解数据倾斜的方案浅谈

最新推荐文章于 2025-08-15 17:51:20 发布
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#数据倾斜

本文针对数据倾斜问题，探讨了理解数据集、调整并行度及优化表连接等关键措施，并预告了后续实战案例分享。

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缓解数据倾斜的方案浅谈
这是为 科大 相关讲座准备的 相关材料
要点如下：
- 数据集的认识
- 并行度
- 表的连接情形

后期将会更新实战情形，谢谢关注

Hive中ROW_NUMBER取Top N的数据倾斜的优化方案：基于赛马定理的优化策略
石榴姐yyds
03-08 516
赛马定理是概率论中的一个重要定理，它描述了两组随机变量在某种“比赛”中的胜出概率。具体来说，如果两组随机变量分别来自两个不同的群体，且每个群体内的随机变量具有相同的期望值，那么这两个群体中随机变量胜出的概率是相同的。在大数据处理领域，Hive作为常用的SQL-on-Hadoop工具，广泛用于执行复杂的数据聚合和分析任务。然而，当涉及到使用ROW_NUMBER()函数进行分组排序并提取Top N记录时，数据倾斜问题常常成为性能瓶颈。
浅谈大数据处理工作中数据倾斜问题的解决方案
淡淡的倦意的博客
07-31 1996
一  概述  本文整理了笔者再从事大数据处理工作中对于数据倾斜问题的各类解决方案   二  现象  在hadoop，spark等分布式计算框架中运行某个作业时，发现某个算子（可能是map，也可能是reduce）执行特别慢  在hadoop中还不算特别致命，就是慢点，最终往往还是能算出结果，但是在spark等基于内存的计算框架中则很可能是致命的  往往会导致内存溢出或频繁的jvm ful
数据倾斜和数据倾斜的解决方案
xdx_dili的博客
09-20 1892
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
常用sql函数+sql优化+数据倾斜
bigthinkbrother的博客
03-04 2832
sql优化以及shell脚本相关知识点汇总 实时更新！ 常用sql函数： decode（）(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,…值n,返回值n,缺省值) rlike like REGEXP 正则匹配 列转行：concat_ws(',',collect_set(column)) 说明：collect_list 不去重，collect_set +group 行转列： select user_id,order_value,order_id from lie_col lateral view ex...
数据倾斜：row_number over优化（top数据倾斜）
Amazingjadewu
04-30 4241
场景 求每个域名的top url，存在某几个域名的url数量过多（亿级别），导致整个任务的row_number() over 排序阶段出现长尾。 优化思路 row_number over 归根到底就是在域名分组的前提下进行全局排序，那么对该场景的问题进行抽象就是 全局排序如何优化。 如果能在全局排序前先做一次局部排序，筛选出符合候选条件的候选项，再进行全局排序，将能有效的避免长尾。这让我想到了一个场景就是比赛机制，筛选出金银铜牌，从本质上是类似的，所以看看比赛的机制下，是如何做的，emm，其实就是分组，只是
数据倾斜、数据漂移及hiveSQL优化
肖肖的博客
02-23 1857
假如要从一张stg层表中将json字符串解析成对相应的字符串，假设有10个字段，那么get_json_object()方法相当于一条记录使用 10 次函数，而 json_tuple()方法只是使用了一次，进行了批量解析，这种方式明显更高（脑补下 JVM 的知识点）。针对以上方案，如果既需要满足本需求，又有利于数仓建设的话，推荐方案一，如果是敏捷开发，满足此需求的话推荐方案三，对于数据集市建设，如果没必要细致到用户到城市维度的话，建议方案二，三种方案各有利弊，具体选择需要根据实际情况定夺。
浅谈软件项目规模估计——怎么估？
weixin_42600182的博客
08-23 5662
做事所花费的时间总是比你预期的要长，即使你的预期中考虑了侯世达定律。 —— 侯世达，哥德尔、埃舍尔、巴赫 周三的下午，我像平常一样，写着代码听着歌，突然从天而降一份莫名其妙的故事列表，说让我给个人天，用来投标用。作为一个技术异常牛逼的高端程序员，这对我来说岂不是 A Piece Of Shit…哦不，Cake。拿着列表，打眼一看就知道是做什么 — 又是个审批流系统。注册、登录、忘记密码...
全球名校课程作业分享系列(6)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之神经网络细解与优化尝试
寒小阳
02-07 9969
课程作业原地址：CS231n Assignment 1 作业及整理：编写：@土豆 && @郭承坤 && @寒小阳 时间：2018年2月。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/79278882 待折腾的数据集 关于神经网络你起码应该知道的 所谓的前向传播 一个神经元的本事 强大的层状神经元 不废话了看代码
进入AI领域做产品 —— 我的自学之路
07-03 1万+
做产品经理这份工作将涉及大量选择，本质上，是需要“输入→内视→输出”的环节更多，所以为了更好的去进行“输出”，学习“输入”（AI基础认知、产品认知、技术通识）以及“内视”（认知框架）的重要性就不言而喻了。 所以，这份内容是关于一个要进入AI领域的产品经理，所需要积累的“输入”的归纳，以及搭建“内视”框架的过程。（第二份输出也已经完成——《出行服务 + AI —— 一次模拟的创业》)
51c自动驾驶~合集47
whaosoft~aiotの开发板商城
01-19 1872
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13083194性能爆拉30%！英伟达：时空一致下的生成重建大一统新方案~从自车的驾驶轨迹中生成真实的视觉图像是实现自动驾驶模型可扩展训练的关键一步。基于重建的方法从log中生成3D场景，并通过神经渲染合成几何一致的驾驶视频，但它们对昂贵标注的依赖限制了它们在野外驾驶场景中的泛化能力。另一方面，生成模型可以以更通用的方式合成动作条件驾驶视频，但往往难以保持3D视觉的一致性。本文介绍了DreamDrive，这是一种结合生成
51c自动驾驶~合集45
whaosoft~aiotの开发板商城
01-06 1735
发行价为19美元，募资额达1.9亿美元。答:对于系统现在的状态进行观测，并预测下一个状态可能的值，把这个预测当做一个传感器来用，进行加权平均，例如测量位置:“目前gps传感器测到位置在正东方向5米处，速度为正东方向1米/秒，那么，下一秒预测的值是正东方向6米处，在下一秒的测量数据中，会综合考虑预测值和实际测量值。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。
数据倾斜产生，原因及其解决方案
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.
dataframe pandas 取得当前时间段的后一个时间点数据
a5601564的博客
09-28 2903
数据从星期一到星期五的日线数据形成周线数据，然后想定位到所对应的周线数据的情况，就可以通过 backfill参数实现。 data_day_df.index.get_loc(current_kline.open_time, method='backfill') open_time为当前的日线级数据。运算后得到周线数据。 ...
SQL成神之路：row_number数据倾斜
最新发布
weixin_51243388的博客
08-15 113
row_number发生数据倾斜也是在partition by这里，出现了热点数据。常用方法是加可复现的盐，打散热点数据，最后还原。解决的底层逻辑也是打散热点数据。
数据倾斜原理与解决方法
weixin_41812379的博客
12-14 5849
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
Hive数据倾斜 优化等
tyhawk的博客
03-27 606
Hive数据倾斜 优化等 1、内部表和外部表的区别 ①导入数据语句一样（load data (local) inpath ‘’ into table tablename） ②删除表时，内部表会删除表的元数据和数据，但外部表只会删元数据 2、sql优化 ①查询中不要的column不要写 ②where条件判断在全表扫描的过滤 ③只读指定partition的数据 ④调整join顺序，以大表做驱动表，小表...
hive 调优记录
zhaoguoxian12345的专栏
12-16 3217
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，
Hive数据倾斜解决方法总结
weixin_30417487的博客
11-03 624
数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少，早早执行完了，某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多，导致出现其他节点的reduce阶段任务执行...
Hive内置row_number
热门推荐
biaorger的专栏
08-12 4万+
语法：ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN) 简单的说row_number()从1开始，为每一条分组记录返回一个数字，这里的ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY xlh DESC) 是先把xlh列降序，再为降序以后的没条xlh记录返回一个序号。  示例： xlh row_num 1700 1 1500 2 ...
Spark数据倾斜解决方案探索
文章提出了几种缓解和消除数据倾斜的方法，包括优化数据源的分区策略、使用聚合操作和定制化Partitioner，以及调整Spark配置来提高容错性和性能。" 数据倾斜是大数据处理中的一个重要问题，它严重影响了Spark作业的...
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