1 什么是数据倾斜数据倾斜是指某些任务对应分区上的数据显著多于其他任务对应分区上的数据，从而导致这部分分区上数据的处理速度成为处理整个数据集的瓶颈。在Spark中，同一Stage内不同的任务可以并行执行，而不同Stage之间的任务可以串行执行。如图所示，假设一个Spark作业分为Stage 0和Stage 1，且Stage 1依赖于Stage 0，那么在Stage 0完全处理结束之前系
下面列举了一些常见的导致数据倾斜的场景。场景 1 ： 当一个大表和一个小表 join 时， 如果小表的 key 较集中，将会引起大表中的数据被分发到一个或者少数几个 Reducer 任务中，导致数据分布不均匀。 场景 2： 在 group by 时，如果分组的维度太少，维度的值分布不均匀，将导致数据分布不 均匀。 场景 3： 当大表与大表关联时，在关联的条件字段中，其中一个表的空值、 null 值
1.什么是数据倾斜数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题，如同你妈买了一百个苹果，给了你弟弟八十个，给你二十个，要求你们全都吃完了才会再买下一次的苹果（你们都喜欢吃苹果），这样子的分配方案显然是不合理的，你弟弟和你一天吃一样的苹果，那你苹果吃完了就得等你弟弟吃完所有苹果才会得到下一次的苹果，这段时间你会饥渴难耐有没有，而你弟弟还可能吃嗨了把持不住，一天吃了
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2023-07-12 15:13:05
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数据倾斜定义简单的讲，数据倾斜就是我们在数据计算的时候，由于数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些机器的计算速度远远低于整个集群的平均计算速度，导致整个计算过程十分缓慢。常见数据倾斜现象数据倾斜往往会发生在数据开发的各个环节中，比如： 用Hive数据计算的时候reduce阶段卡在99.99% 用SparkStreaming做实时算法的时候，一直会有executor出现
数据倾斜是数据中的常见情况。数据中不可避免地会出现离群值（outlier），并导致数据倾斜。这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行。常见的数据倾斜有以下几类：数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的
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2023-08-16 17:41:43
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数据倾斜是指，map /reduce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（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导...
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2013-12-13 16:36:00
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数据倾斜优化数据倾斜：在分布式程序分配任务的时候，任务分配的不平均。数据倾斜，在企业开发中是经常遇到的，以及是非常影响性能的一种场景。数据倾斜一旦发生，横向拓展只能缓解这个情况，而不能解决这个情况。如果遇到数据倾斜，一定要从根本上去解决这个问题。而不是想着加机器来解决。JOIN的时候的倾斜方案一用前面讲过的map join SMB join 这些优化去解决。效果不太好，本身这些提高执行性能的方案，
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2023-08-16 18:49:11
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离线计算的数据倾斜问题数据倾斜就是指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一台或者几台机器上，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程很慢。 Hadoop中的数据倾斜主要表现在任务在Reducer阶段会长时间停留在大概99%处不能结束。这时如果仔细查看日志就会发现有一个或者多个reducer执行过程报oom错误或者container加载失败，这时基本可以判断本
前言南国在最开始学习Hadoop的时候，一直其他人说的数据倾斜及数据倾斜的解决办法没有完全弄明白。通过这段时间的学习，看了许多资料，这里参考网上资料 以及自己的理解。这篇博客 写一个有关于数据倾斜的归纳总结。话不多说，干货马上送到。。。数据倾斜的定义在弄清什么是数据倾斜之前,我想让大家看看数据分布的概念: 正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的20-80原理：80%的财富集中在20%的人手
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2023-09-01 10:24:37
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一、引言：
Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点，节点与节点之间磁盘大小不一样等等。当hdfs出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。
二、问题：
因业务需要搭建一个新hadoop集群，并将老的hadoop集群中的数据
目录1 数据倾斜如何处理？1.1 什么是数据倾斜？1.2 数据倾斜的危害1.3 数据倾斜的原因1.4 如何预防或解决数据倾斜问题？2.数据倾斜2.1 倾斜原因：2.2 解决方案3.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？4. hive的倾斜的原因？如何解决？ 1 数据倾斜如何处理？1.1 什么是数据倾斜？数据分配严重不均就会产生数据倾斜。 数据倾斜，指的是并行处理的过程中，某些分区或节点处理的
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2023-08-11 21:03:31
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数据倾斜的原因： 在数据中存在一个或少数数量key对应的数据量特别大，导致在spark处理task进行shuffle的时候，大部分task都很快的执行完毕，剩下的少数task执行时间特别长甚至直接fail。解决方案： 1、直接从源头进行解决： 1.1 在spark的上游--处理源数据的过程中，直接将
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2023-07-12 11:56:51
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本篇以hive sql解析器来讨论问题，spark sql 的处理方法类似，大家可自行测试。本篇不分析各种会造成数据倾斜的原因，数据倾斜形成的原因也只是简单提及。本篇主要分析在sql中进行join操作时，会造成数据倾斜的常见两大原因，以及解决方法。我认为这两种情况，在工作中出现的几率较高，所以单独拿出来讨论。数据倾斜造成的原因（懂的可以跳过不看）：这个问题简单来说，就是分布式处理中，每个节点处理的
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2023-09-04 17:12:34
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hive数据倾斜描述hive 中产生数据倾斜的原因数据倾斜解决办法大小表joingroup bycount(distinct ...)参数调节 描述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 Hivez 语句或者运行MapReducejob时候，如果遇到一直卡在map100%，reduce99%一般就 是遇到了数据倾斜。在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
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2023-07-13 15:27:03
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目录0. 相关文章链接1. 什么是数据倾斜2. 单表数据倾斜优化2.1. 使用参数2.2. 增加Reduce数量（多个Key同时导致数据倾斜）3. Join数据倾斜优化3.1. 使用参数3.2. MapJoin0. 相关文章链接 Hive文章汇总 1. 什么是数据倾斜绝大部分任务都很快完成，只有一个或者少数几个任务执行的很慢甚至
说明：统计HDFS文件数量大小，小于20M文件数量 1、HDFS 相关命令# 统计文件大小
hdfs dfs -du -h /
# 统计文件数量，返回的数据是目录个数，文件个数，文件总计大小，输入路径
hdfs dfs -count /
#统计所有文件的信息，过滤文件夹, 只统计文件，因为使用-ls -R 之后,可以看到文件是”-“开头，文件夹是”d”开头
hdfs dfs -l
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2023-05-24 15:28:51
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# Hadoop中的数据倾斜问题及解决方案
在大数据处理领域，Hadoop作为一种广泛使用的分布式计算框架，能够处理和分析海量数据。然而，随着数据规模的不断增加，数据倾斜问题逐渐显露出其负面影响。理解数据倾斜的成因及其解决方案对于高效利用Hadoop至关重要。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜指的是在数据处理过程中，由于某些键的分布极度不均匀，导致某些节点处理的数据量显著多于其他节点。这样会
# Hadoop数据倾斜原因与解决方案
## 引言
随着大数据技术的快速发展，Hadoop已经成为了数据处理和分析的首选框架之一。然而，在使用Hadoop进行数据处理时，我们常常会遇到一个问题，即数据倾斜。数据倾斜是指在数据处理过程中，某些数据块的处理任务比其他数据块要更加繁重，导致整个任务运行缓慢。那么，为什么会发生数据倾斜呢？本文将从几个方面探讨Hadoop数据倾斜的原因，并提供解决方案。
数据倾斜解决 看下key的分布 处理集中的key 原因 1)、key分布不均匀（实际上还是重复） 比如 group by 或者 distinct的时候 2)、数据重复，join 笛卡尔积 数据膨胀 表现 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduc ...
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2021-10-08 21:31:00
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# Spark 数据倾斜优化流程
## 引言
在大数据处理中，经常会遇到数据倾斜的问题，即某个或某些分区的数据量远远大于其他分区，导致任务执行时间延长。在使用 Spark 进行数据处理时，我们可以采取一些优化策略来解决数据倾斜问题，提高任务执行效率。
本文将介绍一种常见的 Spark 数据倾斜优化方法，并提供相应的代码实例。希望可以帮助刚入行的小白理解和应用这种优化方法。
## 优化方法概
