数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类一、Hive倾斜之group by聚合倾斜原因： 分组的维度过少，每个维度的值过多，导致处理某值的reduce耗时很久； 对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别多，其他的数据类型特别少。当按照类型进行group by的时候，会将相同的group by字段的reduce任务需要的数据拉取到同一个节点进行聚合，而当其中每一组的数据量过大时，会出现其
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2023-07-13 15:27:25
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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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# Hive数据倾斜的原因及处理办法
作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍Hive数据倾斜的原因以及相应的处理办法。数据倾斜是Hive中常见的问题，它会导致查询性能下降，甚至导致任务失败。下面我将通过表格展示处理数据倾斜的步骤，并解释每一步的操作和代码。
## 步骤一览
| 步骤 | 操作 | 代码 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | 分析数据分布
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
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2023-07-13 15:26:52
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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
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2023-07-12 21:52:33
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数据倾斜的原因
1、操作：
关键词 情形 后果
Join 其中一个表较小，
但是key集中 分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值
大表与大表，但是分桶的判断字段0值或空值过多 这些空值都由一个reduce处理，灰常慢
group by group by 维度过小，
某值的数量过多 处理某值的reduce灰常耗时
Count Distinct 某特殊值过多 处理此特殊值的reduce耗
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
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2023-07-14 11:55:04
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hive数据倾斜产生的原因数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类一、Hive倾斜之group by聚合倾斜原因： 分组的维度过少，每个维度的值过多，导致处理某值的reduce耗时很久； 对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别多，其他的数据类型特别少。当按照类型进行group by的时候，会将相同的group by字段的reduce任务需要的数据拉取到同一个节点进行聚合，而当其中每一
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2023-07-18 12:31:38
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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
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2023-07-24 15:39:43
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Hive数据倾斜原因和解决办法（Data Skew）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
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2023-07-14 14:43:47
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info基本信息表
user_idnameagegender1henry16男2jack17男3anny18女4candy19女5kate20女 burke21 frank22 ellen23 ken24 mili25 ............ score成绩表
user_
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2023-08-31 23:11:36
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今天被问到hive的数据倾斜，觉得自己对这块理解比较欠缺，某度了一下进行深入学习：hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案１、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key如：select
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2023-07-12 10:59:27
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2/11-学习数据倾斜的处理1 数据倾斜时的常用的处理思路数据倾斜的表现形式：用Hive算数据时reduce阶段卡在99.99%用SparkStreaming做实时算法时，一直会有executor出现OOM的错误，但是其余的executor内存使用率很低1.1 定位数据倾斜原因1.1.1查阅代码查阅代码中会产生shuffle的算子，如distinct、groupByKey、reduceByKey、
Spark中数据倾斜的现象，原因，后果？ 答：现象： 多数Task任务执行速度较快，少数Task执行时间很长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。原因：1.数据问题 a.数据本身key分布不均衡，大量key值为空 b.key值设置不合理2.spark的使用问题 a.shuffle时，task任务的并发度不够 b.设置计算方式可能有错误.后果： 1.Spark中的stage执行时间受制于最后
Hive数据倾斜前言一、什么是Hive的数据倾斜二、发生数据倾斜的原因三、如何解决实际案例中的数据倾斜1.空值过多2.groupby维度过小3.不同数据类型关联产生的数据倾斜4.小表join大表5.大表join大表 前言 数据倾斜是大数据处理不可避免会遇到的问题，那么在Hive中数据倾斜又是如何导致的？通
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2023-09-20 06:34:33
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数据倾斜是进行大数据计算时常见的问题。主要分为map端倾斜和reduce端倾斜，map端倾斜主要是因为输入文件大小不均匀导致，reduce端主要是partition不均匀导致。在hive中遇到数据倾斜的解决办法：一、倾斜原因：map端缓慢，输入数据文件多，大小不均匀当出现小文件过多，需要合并小文件。可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决。set hive.map.a
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2023-07-12 19:44:19
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一、概念数据处理中的数据倾斜：个人理解，在数据处理的MapReduce程序中，由于数据的特殊性，数据中存在大量相同key的数据，根据业务需求需要对这个key进行分区操作（group by/join）时，在map的partition阶段将大数据量的相同key的数据全部分配到同一个Reduce，导致Reduce的节点数据量分配极度不均衡的现象，称为数据倾斜。 数据倾斜有哪些表现：最直观的表现
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2023-08-18 23:30:30
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一、数据倾斜发生的原理原理：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByK
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
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2023-09-11 13:14:31
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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
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2023-07-12 19:46:51
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