什么是数据倾斜（Data Skew）？数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中，某一部分的数据显著多于其它部分，从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。假设数据分布不均匀，某个key对应几十万条数据，其他key对应几百条或几十条数据，那么在处理数据的时候，大量相同的key会被分配（partition）到同一个分区里，造成"一个人累死，其他人闲死“的情况，具体表现在：有些任务很快就处理
转载
2023-07-12 11:13:01
94阅读
平常工作中我们在使用hive处理业务问题的时候不可避免的会遇到数据倾斜的问题，数据倾斜的本质就是key的分布不均匀，导致分到不同reduce上的数据量差距或大或小，当数据量差距过大的时候就造成了数据倾斜，使得某一个reduce的负担过大，导致任务迟迟不能完成。主要原因1.key分布不均匀。2. map端数据倾斜，输入文件过多，并且大小不统一。3. reduce端数据倾斜，分区器存在问题。4.业务数
一、原因：1.key的null和空值数量过多，这些都被分到一个reduce中去处理，导致某一个或几个reduce的任务要远大于平均值2.key的值分布不均匀，某一个或者多个key相同的数据量过大（有些情况是由业务本身的特性决定的）3.SQL语句不合理二、现象：在运行日志里面可以明显看出，任务执行进度一直维持在99%，由于某一个或几个reduce处理的数据量过大且资源无法平均，所以会大大拖慢查询速度
转载
2023-07-14 23:07:50
99阅读
数据倾斜概念：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。执行操作： 1.其中一个表较小，但是key集中，可能
数据倾斜：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）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。解决数据倾斜，归根结底是使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去。一、原因1、join（1）其中一个表较小，但是key集中。分
1Hive参数介绍 特别说明（面试大概率会问） 一 关于数据倾斜的问题 1概念说明： 在大数据处理环境下，数据处理过程出现明显的倾斜现象，导致任务整体迟迟不能完
HIVE 数据倾斜浅谈一、数据倾斜现象 map100%,reduce一直卡在一个值，如99%。二、数据倾斜的原因 数据按key的hash值分配到reduce中，如果有的key值比较集中，就会导致某个或某些reduce分配的数据量太大，这样当其他reduce运行完毕，分配数据量过大的reduce仍在运行，导致reduce进度一直卡着不动，这种现象被称为数据倾斜。造成数据倾斜的根本原因就是key值
转载
2023-09-04 19:14:16
122阅读
一、数据倾斜原因数据倾斜就是key分布不均匀，分发到不同的reduce上，个别reduce任务特别重，导致其他reduce都完成，而这些个别的reduce迟迟不完成的情况。导致数据倾斜的原因有：1、key分布不均匀2、map端数据倾斜，输入文件太多且大小不一3、reduce端数据倾斜，分区器问题4、业务数据本身的特征二、解决方案1、参数调节：设置 hive.map.aggr = true，Map端
转载
2023-08-18 16:23:39
83阅读
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
转载
2023-07-24 15:39:43
76阅读
转载
2021-08-04 19:10:00
1003阅读
# Hive Group By 数据倾斜取随机值
## 一、流程概述
在处理大数据时，数据倾斜是一个常见的问题，尤其是在使用 Hive 执行 `GROUP BY` 操作时。数据倾斜可能导致任务执行缓慢或崩溃。为了缓解这个问题，我们可以采取取随机值的方式处理数据。以下是实现的步骤：
| 步骤 | 描述
Hive本质Hive的本质其实就是 Hdfs+MapReduce，HDFS存储、MR执行任务发生数据倾斜的原因1.数据本身倾斜内容倾斜、group by倾斜、小表Join大表2.过多Join过多导致Job过多、小文件过多、Mapper或Reducer过多3.SQL语句使用问题count（distinct）->全盘扫描join … where 笛卡尔乘积解决方案模型设计整体最优，考虑全局合理减
转载
2023-07-20 20:12:38
74阅读
大家好，我是小轩hive是基于大数据开发的一组用于数据仓库的api，其主要功能是将HQL(HIVE SQL)转换成MapReduce执行。所以对hive的优化几乎等于对MapReduce的优化，主要在io和数据倾斜方面进行优化。本文主要在以下几个方面进行介绍合并小文件压缩文件join倾斜优化group by倾斜优化合并小文件map针对每一个文件产生一个或多个map任务，如果输入小文件过多，则会产生
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
转载
2023-09-15 10:20:04
35阅读
1. hive的数据倾斜 介绍：只要在分布式一定有shuffle，避免不了出现数据倾斜，在混淆数据的过程中出现数据分布不均匀。比如：在MR编程中reducetask阶中的数据的大小不一致，即很多的数据集中到了一个reducetask中，hive的数据倾斜就是mapreduce的数据倾斜 maptask reducetask最后就是reducetask阶段的数据倾斜。 不会产生数据倾斜的场景：
Hive SQL 几乎是每一位互联网分析师的必备技能，相信每一位面试过大厂的童鞋都有被面试官问到 Hive 优化问题的经历。所以掌握扎实的 HQL 基础尤为重要，既能帮分析师在日常工作中“如鱼得水”提高效率，也能在跳槽时获得一份更好的工作 offer。本篇为 Hive 优化篇（解决数据倾斜）。不论任何场景，第一要义都是先从数据找原因，尽量缩小数据量。现象如果进度一直卡在99%，会存在回退
转载
2023-09-04 11:33:25
202阅读
# 如何实现数据倾斜的参数 hive
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Hive中实现数据倾斜的参数。数据倾斜是指在大数据处理中，某些数据分片的数据量远大于其他分片，导致任务执行速度变慢的情况。下面是实现数据倾斜参数的步骤和代码示例：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建数据表] --> B[设置参数]
B --> C[加载数据]
Hive数据倾斜常见问题和解决方案 目录前言一、Explain二、数据倾斜1.什么是数据倾斜？它的主要表现？2.产生数据倾斜的常见原因一.join时：首先是大表关联小表，容易发生数据倾斜二.join时：空key过多，或者相同key过多三.join时：不同数据类型关联产生数据倾斜四.join时：大表和不大不小的表联接五.join时：大表联接大表六. 没有join时：group by发生的数据倾斜七.
转载
2023-07-14 11:07:25
286阅读
# SparkSQL中的Group By倾斜问题解决方法
在使用SparkSQL进行数据处理时，经常会遇到Group By倾斜现象，即某些key的数据量远远大于其他key，导致任务执行时间过长，甚至造成作业失败。本文将介绍Group By倾斜问题的原因，以及如何通过一些技术手段来解决这个问题。
## 什么是Group By倾斜
在SparkSQL中，Group By操作是一种常见的数据处理操
什么是数据倾斜？ 在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输出,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reduce task进行处理的,假如对100w的数据做shuffle，其中98w的数据key是相同的，那么就会造成某个task执行98w数据聚合，而其他task很快执行完毕，整个shuffle操作都在等在这个task的执行，不仅大幅拉长了任务的执行时
