什么是数据倾斜？Spark 的计算抽象如下数据倾斜指的是：并行处理的数据集中，某一部分（如 Spark 或 Kafka 的一个 Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。如果数据倾斜不能解决，其他的优化手段再逆天都白搭，如同短板效应，任务完成的效率不是看最快的task,而是最慢的那一个。数据倾导致的后果：数据倾斜直接可能会导致一种情况：Out O
数据倾斜是大数据处理无法规避的问题，大数据开发者都必须具备处理数据倾斜的思维和能力。大数据采用分而治之、分布式并行处理大数据集，要想得到最好的处理性能，数据应该均衡的分布到集群各个计算节点上，这样才能真正实现N个节点提升N倍性能。现实是，绝大多数情况下，业务数据是不均衡的，极有可能导致大部分数据被少数几个节点处理，而整个集群的性能是由最后执行完成的任务决定的。所以一旦出现了数据倾斜，不仅整个作业的
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2024-07-05 14:25:53
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数据倾斜1、什么是数据倾斜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2、数据倾斜的现象在执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%左右，查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。3、数据倾斜的情况[外链图片转存
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2023-07-24 15:39:58
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一、前言我们在使用 Apache Kafka 生产和消费消息的时候，肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上。比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据，这种数据都是很多的，特别是对于那种大批量机器组成的集群环境，每分钟产生的日志量都能以 GB 数，因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上，就成为一个非常重要的问题。二、为什么分区？如果你对 Kaf
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最近打算梳理消息引擎系统，以Kafka和RocketMQ为主进行学习。关于Kafka打算写两篇文章，一篇是基础知识，一篇是实践，打算用Kafka收集日志，并实现报警功能。Kafka版本经常更新，有的知识可能和最新版本不一致，这点需注意。基础知识Kafka是什么Apache Kafka 是消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台（Distributed Streaming Platform）。本次主要
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2024-03-22 08:35:03
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介绍在做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，所以如何将数据均
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2023-07-12 21:07:06
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1数据倾斜的表现（数据分配不均匀）任务进度长时间维持在99％（或100％），看任务监控页面，发现只有少量（1个 或几个） reduce子任务未完成。因为其处的数据量和其他 reduce差异过大。单一 reduce的记录数与平均记录数差过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。2数据倾斜产生的原因key分布不均匀、业务数据特性、建表问题、某SQL语句本身就有数据倾斜（join连接、gr
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2023-09-20 05:00:29
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什么是数据倾斜：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。例如以下情况：用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99%用SparkStreaming做实时算法时候，一直会有executor出现OOM的错误，但是其余的executor内存使用率却很低。
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2023-07-12 18:55:12
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Hive的底层执行的是MapReduce所以在做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sta
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2023-07-12 21:40:31
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行健设计HBase有两种基本键结构：行健(row key)和列键(column key)。两者都可以存储有意义的信息，这些信息可以分为两类，一种是键本身存储的内容，另一种是键的排列顺序。时间序列当处理流式事件时，最常见的数据就是按照时间序列组织的数据。由于HBase的数据组织方式，数据可能会被存储到一定的范围内，比如一个有特定起始键和停止键的region中。由于region只能由一个服务器管理，所
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2023-10-08 21:43:17
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# HBase数据倾斜问题解决方案
## 1. 引言
HBase是一种分布式、面向列的开源数据库，常用于存储大规模结构化数据。然而在实际应用中，由于数据分布不均匀，可能会导致数据倾斜问题，即某些Region服务器的负载过高，而其他服务器负载较轻。本文将介绍如何解决HBase的数据倾斜问题，帮助新手开发者快速掌握解决方案。
## 2. 解决方案流程
下面是解决HBase数据倾斜问题的步骤流程表
原创
2023-11-15 05:23:50
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最近几次被问到关于数据倾斜的问题，这里找了些资料也结合一些自己的理解. 在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大，但是集群中可能硬件不同，应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间，硬件不同就不说了，应用的类型...
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2015-11-17 09:07:00
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# 解决 PySpark 数据倾斜问题的指南
数据倾斜是大数据处理中一个常见的问题，特别是在使用 PySpark 进行数据分析时。数据倾斜会导致部分任务花费过多时间，而其他任务则完成得很快，这会显著降低性能。在这篇文章中，我们将一步步学习如何解决 PySpark 中的数据倾斜问题。
## 整体流程
以下是处理数据倾斜问题的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 05:49:48
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解决数据倾斜的办法，前辈已经写得非常完整了，我这里就直接搬砖吧 （建议先看这个链接文章，非常好） https://blog.csdn.net/chyeers/article/details/78320778下面是自己的总结：一、Hadoop中的数据倾斜：什么是数据倾斜？（见下图）简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化
原创
2023-05-11 12:43:13
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源文件放在github，随着理解的深入，不断更新，如有谬误之处，欢迎指正。spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失，想享受这个特性，需要满足如下条件：1.数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers2.应用metadata必须通过应用driver checkpoint3.WAL（write ahead log）##可靠的sources和receiversspa
Kafka-数据倾斜问题-参考资料-解决方案
原创
2021-07-27 16:29:13
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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，所以如何
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2023-09-15 10:20:04
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数据倾斜----------------------数据倾斜的处理思路1. 数据倾斜产生原因 做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 1.key分布不均匀2.建表时考虑不周关联字段的 数据规
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2024-01-05 20:51:05
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1 解决方案一：聚合原数据避免shuffle过程· 绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。 为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle过程，如果避免了shuffle过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。 如果Spark作业的数据来源于Hive表，那么可以先在Hive表中对数据进行聚合，例如按照key进行分组，将同
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2023-08-16 13:07:41
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