数据倾斜

最新推荐文章于 2025-05-29 09:47:39 发布
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博客介绍了解决数据倾斜的方法，针对join引起的数据倾斜，可采用map side join，将大表拆分成多个小表与对应小表关联；对于GroupBy引起的数据倾斜，可使用combiner和两个job的方式解决。

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1.如何解决join引起的数据倾斜
用map side join 即把大表进行拆分成多个小表然后与对应的小表进行关联
2.如何解决GroupBy引起的数据倾斜，1combiner 2两个job
在这里插入图片描述

Hive的调优
QAQ_0v0的博客
10-05 725
Hive的调优Fetch抓取（Hive可以避免进行MapReduce）表的优化JoinMapJoinGroup ByCount(distinct)使用分区剪裁、列剪裁动态分区调整数据倾斜小文件进行合并适当的增加map数reduce数使用EXPLAIN（执行计划）并行执行严格模式JVM重用推测执行 Fetch抓取（Hive可以避免进行MapReduce） Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取em
数据倾斜及其高效解决方法
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anshuai_aw1的博客
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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。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。 数据倾斜是指：mapreduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千...
Hive 数据倾斜
ziaoming_biu的博客
04-24 1491
数据倾斜：数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。主要表现为任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce 子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大，通常达到好几倍之多，最长时间远大 于平均时长。根本原因就是大量相同的key被分配到一个reduce里，造成一个reduce任务累死了，但是其他的reduce任务闲死4.1重新分区（Repartitioning）
如何处理Spark数据倾斜
星空的风fly
04-04 8450
一、什么是数据倾斜 在分布式集群计算中，数据计算时候数据在各个节点分布不均衡，某一个或几个节点集中80%数据，而其它节点集中20%甚至更少数据，出现了数据计算负载不均衡的现象。 数据倾斜在MR编程模型中是十分常见的，用最通俗的话来讲，数据倾斜就是大量的相同key被分配到一个partition里，而其它partition被分配了少量的数据。这时候我们就认为是数据倾斜了 二、数据倾斜的影响 造成了“少数人累死，多数人闲死”的情况,这种情况是我们不能接受的，这也违背了分布式计算的初衷。集群中一个或几个节点
数据倾斜问题及解决方法总结
走过冬季
05-29 1094
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。
Hive数据倾斜问题
weixin_50227709的博客
03-10 948
数据倾斜指的是在 Hive 执行 MapReduce 作业时，部分 key 对应的数据量远超其他 key，导致大部分 reducer 很快完成，而少数 reducer 因为数据过多而拖慢整个作业进度，甚至出现内存溢出或任务失败的情况。这种现象常见于 Join、Group By、Count Distinct 等场景【citeturn0search0】【citeturn0search4】。参数调优：启用和参数，让 Hive 自动生成两个阶段的 MR Job 来负载均衡。SQL 层优化。
Flink流式数据倾斜
02-07 1739
KeyBy 前数据已经不均匀了，可能是Topic 每个分区的数据不一致（较为少见），或者上游task处理以后导致的数据不均匀，导致下游operate chains的某个task压力很大。流式处理的数据倾斜和 Spark 的离线或者微批处理都是某一个 SubTask 数据过多这种数据不均匀导致的，但是因为流式处理的特性其中又有些许不同。窗口操作类似Spark的微批处理，直接两阶段聚合的方式来解决就可以。开启minibatch 和 global，牺牲时效性，减少输出数据量。2.3 keyby类。
Hive解决数据倾斜
lx104921的博客
12-20 1528
数据倾斜(Data Skew)问题是指在分布式计算系统中，由于某些数据分布不均匀，导致某些节点处理的数据量远远大于其他节点，从而引起性能瓶颈、计算延迟甚至计算失败的现象。在Hive中，在处理或者问题时，如果分组字段或者连接字段存在分布不均匀，即某个key或者某些key的数量远超其他key，就会造成在按key分区发往reduce端的时候，某个reduce接收了大量的数据，所需的处理时间也会远超其他reduce，成为整个任务的瓶颈。
Spark处理数据倾斜问题
Toby的博客
08-07 1663
写在前面：有博主的文章写的很好，很详细，推荐！ 参考：Spark如何处理数据倾斜（甚好，甚详细，很有逻辑，强推！） spark数据倾斜解决方案汇总 1、什么是数据倾斜 在执行shuffle操作的时候，数据是按照key对每行数据进行拉取、聚合等操作的。同一个key的数据Row，一定是分配到一个task中进行处理的。 当大量相同key的数据被partition分配到同一个分区里时，就会发生数据倾斜问题。 例子: 有数据行共是90万，可能某个key对应了88万数据，这88万个数...
大数据常见问题之数据倾斜.docx
12-24
数据倾斜是大数据处理中常见的问题，它指的是在分布式计算过程中，由于数据分布不均，使得某些节点负担过重，导致计算速度严重下降，甚至任务无法完成。数据倾斜的影响广泛，可以出现在Hadoop MapReduce和Spark等...
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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