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
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，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
130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
99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
85阅读
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
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
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
244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
83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
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
转载
2023-07-12 21:40:31
96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
关于hive的优化Hive倾斜—不患寡而患不均一、创建表时候的优化a) 大表拆分为小表b) 如果使用外部分区表的话，要注意多级分区，比如以天为分区的话，每天为分区，以小时为分区的话，要以小时为二级分区。c) &nb
转载
2023-07-20 18:42:49
59阅读
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
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、什么是HIVE数据倾斜？二、数据倾斜原因及解决办法1. Join 倾斜a. 大表 Join 小表b. 大表 Join 大表2. Group by 倾斜3. Count distinct 倾斜总结 #博学谷IT学习技术支持#前言HIVE数据倾斜是HIVE必备、必问知识点。了解什么是数据倾斜、倾斜的原因以及如何解决倾斜，
转载
2023-09-04 16:04:20
57阅读
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。
转载
2023-07-12 18:55:12
76阅读
