一、数据倾斜的原因数据倾斜就是由于数据分布不均匀，数据大量集中到一点上，造成数据热点。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，所以如何将数据均匀的分配到各个red
转载
2023-07-12 21:52:33
176阅读
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4、数据倾斜的原因1)、k
转载
2023-07-24 15:21:55
55阅读
1、join 倾斜优化(1) 当大表和小表join出现数据倾斜时，可以将小表缓存至内存，在map端进行join操作，设置如下hive.auto.convert.join ： 是否自动转换为mapjoin(0.7.0增加参数，默认值false，0.11.0及后版本true) hive.mapjoin.smalltable.filesize : 小表的最大文件大小，默认为25000000，即25M h
转载
2023-07-14 12:51:41
88阅读
## Hive 窗口函数：发生数据倾斜的原因和解决办法
在大数据处理中，窗口函数是一种非常强大的分析工具。它可以对数据流进行切分、排序、分组和聚合等操作，以满足各种复杂的分析需求。然而，当数据量非常大或者分布不均匀时，很容易出现数据倾斜的问题。数据倾斜会导致某些节点的负载过重，降低整个计算任务的效率。本文将介绍Hive窗口函数发生数据倾斜的原因，并提供一些解决办法。
### 1. 数据倾斜的原
文章目录概念、语法规则普通常规聚合操作 求出每个用户总pv数 sum+group by窗口函数聚合函数窗口表达式窗口排序函数--row_number家族找出每个用户访问pv最多的Top3，重复并列的不考虑。--row_number()NTILE()函数--几分之几窗口分析函数 进一步理解窗口函数可以看相关案例：【大数据Hive3.x数仓开发】窗口函数案例 概念、语法规则窗口函数( Window
转载
2023-08-02 19:01:26
130阅读
数据倾斜，即单个节点认为所处理的数据量远大于同类型任务所处理的数据量，导致该节点成为整个作业的瓶颈，这是分布式系统不可避免的问题，从本质上说，导致数据倾斜有两种原因1.任务读取大文件2.任务需要处理大量相同键的数据任务读取大文件，最常见的就是读取压缩的不可分割的大文件，而任务需要读取大量相同键的数据，这种情况下有一下4种表现形式：1.数据含有大量无意义的数据，例如空值（null），空字符串等2.含
转载
2023-07-14 16:58:02
135阅读
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
102阅读
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，所以如何将数据均匀的
数据倾斜 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
转载
2023-08-24 22:38:59
250阅读
点赞
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
85阅读
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
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
说到hive的数据倾斜，可能有的小伙伴还不了解什么是数据倾斜，所以咱们这一次就从hive数据倾斜的表现、hive数据倾斜发生的原因、hive数据倾斜的解决方案这三个方面来聊一聊hive的数据倾斜1、hive数据倾斜的表现我们都知道hive的底层其实是mr（MapReduce）引擎，hsql其实就是把sql语言转换成mr去运行，这样就大大缩减了咱们去写mr的时间，然而有时候咱们会发现在你运行一个任务
转载
2023-07-18 11:30:07
88阅读
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HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是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算的数据比较少，早早执行完了，某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多，导致出现其他
转载
2023-07-05 12:42:57
70阅读
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、Hadoop 框架的特性 A、不怕数据大，怕数据倾斜 B、Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，如子查询比较多 C、 sum,count,max,min 等聚集函数，通常不会有数据倾斜问题3、主要表现任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce 子任务未完
数据倾斜的直白概念：数据倾斜就是数据的分布不平衡，某些地方特别多，某些地方又特别少，导致的在处理数据的时候，有些很快就处理完了，而有些又迟迟未能处理完，导致整体任务最终迟迟无法完成，这种现象就是数据倾斜。针对mapreduce的过程来说就是，有多个reduce，其中有一个或者若干个reduce要处理的数据量特别大，而其他的reduce处理的数据量则比较小，那么这些数据量小的reduce很快就可以完
转载
2023-07-14 11:55:04
24阅读
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
转载
2023-07-24 15:39:58
65阅读
数据倾斜就是数据的分布不平衡，有些地方数据多，有些地方数据少，有些地方数据早早地处理完了，有些地方数据迟迟没有处理完成，造成整个处理流程迟迟没有结束。Hive的数据倾斜本质上是MapReduce的数据倾斜。数据倾斜发生在shuffle的过程中，指的是上游的数据经过hash送到不同的reduce中，有些reduce task中的数据少，处理很快完成，但是有些reduce task中的数据多，花了很长
转载
2023-07-13 15:26:52
51阅读
第五天笔记 Hive With as 用法 // 之前的写法 select t.id ,t.name ,t.clazz ,t.score_id ,t.score ,c.subject_name from( select a.id ,a.name ,a.clazz ,b.score_id ,b.sco ...
转载
2021-08-31 17:09:00
167阅读
2评论
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
转载
2023-10-25 10:55:42
63阅读
