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
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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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
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） 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 的分化严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。举个 word count 的入门例子: 它的map 阶段就是形成 （“aaa”,1）的形式，然后在reduce 阶段进行 value
数据倾斜: 数据倾斜在MapReduce编程模型中十分常见,用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了'一个人累死,其他人闲死'的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说效率是十分低下的。解决
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2023-07-14 14:31:46
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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据的存储和处理。然而，在实际应用中，我们常常会遇到数据倾斜的问题，即部分数据集中在少数几个分区中，导致计算任务不平衡，影响整个作业的性能和稳定性。本文将介绍Hadoop中的数据倾斜问题，并提供一些解决方案。
## 数据倾斜问题的原因
数据倾斜问题通常由于数据集中的某些键的频率远大于其他键的频率而引起。在Hadoop中，数据集被划分为多个分区
原创
2023-09-15 08:53:58
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数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，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，从而导致某几个节点迟迟运行不完。解决方案:1.增加jvm
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，从而导致某几个节点迟迟运行不完。 用hadoop程序进行数据关联时，常碰到数据倾斜的情况，这里提供一种解决方
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
hadoop数据倾斜1）提前在map进行combine，减少传输的数据量
在Mapper加上combiner相当于提前进行reduce，即把一个Mapper中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中传输的数据量，以及Reducer端的计算量。
如果导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper的时候，这种方法就不是很有效了。
2）导致数据倾斜的key 大量分布在不同的mapper
（1）
为什么需要进行Map规约操作众所周知，Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个个的<key,value>键值对，在网络节点间对其进行整理(shuffle)，然后使用Reducer处理数据并进行最终输出。在上述过程中，我们看到至少两个性能瓶颈：（1）如果我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输，但如果我们只是对数据求最大值，那么很明显的Mapper只需
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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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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# SparkSQL 数据倾斜解决方法
在处理大规模数据时，数据倾斜是一个常见的问题，尤其在 SparkSQL 中。数据倾斜指的是某些数据分区中的数据量过大，导致无法均匀地分配计算任务，从而影响作业的性能。在本文中，我们将介绍一些常见的 SparkSQL 数据倾斜解决方法，并给出代码示例来演示如何应用这些方法。
## 数据倾斜的原因
数据倾斜可能由多种原因导致，比如数据分布不均匀、连接键选择
1、避免shuffle，改reduce join为map join，适用于JOIN的时候有一个表是小表的情况，直接使用collect()获取小表的所有数据，然后brodcast，对大表进行MAP，MAP时直接提取broadcast的小表数据实现JOIN；2、随机数的方案，对于聚合类操作，可以分步骤进行聚合，第一步，在原来的KEY后面加上随机数（比如1~10），然后进行聚合（比如
原创
2023-02-06 15:32:05
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spark数据倾斜处理方案解决方案一：过滤少数导致倾斜的key**方案适用场景：**如果发现导致倾斜的key就少数几个，而且对计算本身的影响并不大的话，那么很适合使用这种方案。比如99%的key就对应10条数据，但是只有一个key对应了100万数据，从而导致了数据倾斜。**方案实现思路：**如果我们判断那少数几个数据量特别多的key，对作业的执行和计算结果不是特别重要的话，那么干脆就直接过滤掉那少
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2023-08-08 08:44:04
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1、SQL 代码层面优化 Step1、阻塞调度的长耗时 SQL 提取 Step2、划分长耗时 SQL Step3、对长耗时 SQL 逐个分析1.1、数据倾斜优化1.1.1、sqoop 导入数据时的倾斜： 经过分析发现，数据倾斜是因为sqoop 同步数据时，采用的是sys_time字段进行数据进行split的，客户可能在某一时间对业务数据库进行过导入，从而导致很多数据的sys_time 在同一时间。
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2023-09-25 18:44:21
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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
