数据倾斜怎么解决

最新推荐文章于 2025-03-26 04:58:30 发布
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#python #hive #大数据 #mapreduce

本文详细探讨了数据倾斜的六种常见原因，包括空值、数据类型差异、大文件、数据膨胀、表连接以及无法减少数据量的情况。提供了解决方案，如转换数据类型、优化SQL逻辑、使用MapJoin和调整reduce内存等。

数据倾斜主要有以下6种情况：
1：空值引起的数据倾斜
2：数据类型不同引起的数据倾斜
3：不可拆分大文件引起的
4：数据膨胀引起的
5：表连接
6：确实无法减少数据量引起的

1：空值引起的数据倾斜
  1. 禁止null参加join操作，不让其参与shuffle
  2. null随机转化成其他值
2：数据类型不同引起的数据倾斜

类型统一转化成string 或者其他

3：不可拆分大文件引起的

调整参数：采用bzip/zip等支持大文件切割的技术，避免文件在一个map任务中

4：数据膨胀引起的

数据膨胀是指任务的输出条数/数据量级比输入条数/数据量级大很多

  1. 调整sql逻辑语句
  2. 调整参数：hive.job.grouping.set.cardinality 默认值为30，自动控制作业拆解
5：表连接

map端优化，将倾斜的数据转到分布式缓存中，分发到各个Map任务所在节点。在Map阶段完成join操作，即MapJoin，这避免了 Shuffle，从而避免了数据倾斜

MapJoin是Hive的一种优化操作，其适用于小表JOIN大表的场景，由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的，所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段，从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率

6：确实无法减少数据量引起的

reduce端优化，调整reduce运行的内存大小

调整reduce的内存大小使用mapreduce.reduce.memory.mb这个配置

草莓海
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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...
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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
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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
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然而，由于浮点数的特性，它们可能会存在舍入误差和精度损失的问题。接下里就考虑是不是数据本身分布的原因，想想也不合理，最后查看了数据，发现关联键的长度很长，有19位，就开始怀疑是不是两张表的关联键类型不一致，导致了隐式转换，查询了数据类型，果真不一样，一个是bigint类型，一个是string类型。所以问题定位了，因为存在精度损失，所以那么多的key虽然不一样，但是被当作了一样，然后被无情的join在了一起，如果有2个key，就join4次，4个key，就join16次，那可不就倾斜了吗。
【Hive】（十五）Hive 数据倾斜与调优_hive 调优数据倾斜
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由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。方法 2 比方法 1 效率更好，不但 IO 少了，而且作业数也少了，方案 1 中，log 表 读了两次，jobs 肯定是 2，而方案 2 是 1。这个优化适合无效 id（比如-99，’’，null）产 生的数据倾斜，把空值的 key 变成一个字符串加上一个随机数，就能把造成数据倾斜的 数据分到不同的 reduce 上解决数据倾斜的问题。
各大数据组件数据倾斜的原因和解决办法
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在处理大规模数据时，数据倾斜是一个常见的问题。数据倾斜指的是在分布式环境中处理数据时，某些节点上的任务会比其他节点更加繁重，这可能导致性能下降、资源浪费等问题。数据倾斜可能会出现在不同层次的数据处理过程中，例如 map 阶段、reduce 阶段、join 操作等。数据倾斜的背景可以从以下几个方面来解释：数据量分布不均在分布式环境中，数据量分布不均可能导致数据倾斜。通常情况下，每个节点应该处理相同数量的数据，但如果某个节点上的数据量过大或过小，则可能导致该节点上的任务更加繁重或者空闲。
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数据倾斜原因和处理？ 1原因 1)、key分布不均匀 2)、业务数据本身的特性 3)、建表时考虑不周 4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜 操作 情形 group by group by 维度过小，某值的数量过多 Count Distinct 某特殊值过多 Join 大表join小表，其中小表key集中，分发到某一个或几个reduce上的数据远高于平均值 2数据倾斜的解决方案 2.1参数调节： set hive.map.aggr=true 设置在Map端进行聚合 set hive
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Hive---数据倾斜的产生及解决方法
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一、数据倾斜的定义 数据倾斜是指在并行进行数据处理的时候，由于单个partition的数据显著多余其他部分，分布不均匀，导致大量数据集中分布到一台或者某几台计算节点上，使得该部分的处理速度远低于平均计算速度，成为整个数据集处理的瓶颈，从而影响整体计算性能。 二、几种数据倾斜的解决方案 1、空值引发的数据倾斜 在数据采集时，判断导致数据倾斜的key是不是提前过滤掉了。在inner join，也就是使用内连接时，hive默认过滤掉了空值，但对于left join等等，会保留左边有的值...
hive数据倾斜解决
最新发布
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Hive 数据倾斜是指在数据处理过程中，某些任务处理的数据量远远超过其他任务，导致整体任务执行效率低下。以下是一些解决 Hive 数据倾斜的办法： ### Hive ETL 预处理数据 如果导致数据倾斜的表是 Hive 表，且数据分布不均匀，而业务需要频繁对该表执行某个分析操作，可以尝试使用 Hive ETL 预处理数据，按 key 进行聚合，或预先和其他表 join。之后所有操作针对的数据源就不是原来的 Hive 表，而是预处理之后的 Hive 表。不过要注意，因为数据本身存在分布不均匀的问题，所以在 Hive ETL 过程中还是会存在数据倾斜，导致 Hive ETL 速度很慢，只是把数据倾斜的发生提前到了 Hive ETL 中。此方案执行起来简单便捷，效果较好 [^1]。 ### 增加并行度 增加并行度可以让任务分配到更多的计算资源上，从而缓解数据倾斜的问题。可以通过调整 `mapred.reduce.tasks` 参数来增加 reduce 任务的数量，示例代码如下： ```sql SET mapred.reduce.tasks = 100; ``` ### 开启自动优化倾斜的 JOIN 通过 `hive.optimize.skewjoin` 参数用于处理在执行 JOIN 操作时可能出现的数据倾斜问题，默认为 false。设置这个参数为 true 可以让 Hive 自动优化和处理倾斜的 JOIN，从而提高查询性能 [^2]。 ```sql SET hive.optimize.skewjoin = true; ``` ### 避免 Count Distinct 问题 目前 Reduce 端数据倾斜很多是由 Count distinct 问题引起的，因此在 ETL 开发工作中应该重视 Count Distict 问题，避免数据膨胀。对于一些表的 Join 阶段的 N 值问题，应该对表的数据分布要有清楚认识，在开发时解决这个问题 [^3]。 ### 合理处理大表关联小表 大表关联小表容易发生数据倾斜，可以将小表加载到内存中，使用 MapJoin 来避免数据倾斜。可以通过设置 `hive.auto.convert.join` 参数为 true 来开启自动转换 MapJoin，示例代码如下： ```sql SET hive.auto.convert.join = true; ```
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