A，数据倾斜解决方案 使用随机key实现双重聚合
使用随机key实现双重聚合
1、原理
把key前面都加上个随机数，使得key分散，让key跑到不同的task上面去！
然后再经过反向映射map算子再把前缀去掉，再去计算
双重聚合就是聚合两遍
2、使用场景
（1）groupByKey
（2）reduceByKey
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2023-10-11 22:56:49
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数据倾斜是由于某个task被分配过多数据，而比其他task需要更多的执行时间(如几十倍，几百倍)，导致其他task执行完进入漫长等待的一种现象。数据倾斜只会发生在多对多或一对多的数据分发的过程中，如spakr的shuffle操作中，在MapReduce中的reduce阶段，常见的算子类型为：join，group by 和窗口函数如row_number 。这是因为这些算子会进行shuffle操作，产
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2023-07-04 14:38:26
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如今学习大数据开发的人不断的增加，但是关于大数据也有不少的小伙伴不是很了解，本篇文章小编就和大家一块来看一下大数据分析之大数据Spark性能调优之数据倾斜，希望可以帮到喜欢或者准备学习大数据的小伙伴们。大数据培训绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时，这种情况很常见。2018
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2024-08-02 21:37:16
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本文将结合实例详细阐明Spark数据倾斜(Data Skew)的几种场景及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜、调整并行度、使用自定义Partitioner、使用Map侧Join代替Reduce侧Join、给倾斜Key加上随机前缀等。一、为何要处理数据倾斜1、什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。那何谓数据倾斜?数据倾斜指的是并
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2023-10-16 07:07:54
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Spark数据倾斜(数据分布不均匀)数据倾斜发生时的现象：绝大多数task（任务）执行得都非常快，但个别task执行极慢。OOM(内存溢出)，这种情况比较少见。数据倾斜发生的原理数据倾斜的原理很简单：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，就会发生数据倾斜。比如，
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2023-12-28 10:47:26
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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，所以如何将数
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2023-11-27 20:50:08
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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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之前旁边的小伙伴问我热点数据相关问题，在给他粗略的讲解一波redis数据倾斜的案例之后，自己也顺道回顾了一些关于热点数据处理的方法论，同时也想起去年所学习JD开源项目hotkey——专门用来解决热点数据问题的框架。在这里结合两者所关联到的知识点，通过几个小图和部分粗略的讲解，来让大家了解相关方法论以及hotkey的源码解析。
1 前言之前旁边的小伙伴问我热点
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2024-09-05 19:24:30
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本文我们来介绍MySQL中常用的数值符号和函数。+加号:mysql> SELECT 3+5;-> 8-减号:mysql> SELECT 3-5;-> -2-一元减号。更换参数符号。mysql> SELECT - 2;-> -2注意：若该 操作符同一个BIGINT同时使用，则返回值也是一个BIGINT。这意味着你应当尽量避免对可能产生–263的整数使用 –。*乘号
最近一段时间主要在用Hive，前几天终于还是没有逃过经典的数据倾斜问题，备受煎熬，最后终于成功解决，这里记录一下心得。直接上干货：解决数据倾斜问题，最大的难点在于知道为什么会倾斜！！！一般会造成数据倾斜的情况无外乎在使用 group by 或者 distinct 或 join 等的情况中，由于数据分布不均所引起，尤其是Join的情况居多，我这次是使用group by的时候发生的数据倾斜，其实其他情
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2023-07-12 19:37:28
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1数据倾斜的原因
1.1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 bygroup 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耗时
1.2
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2023-08-18 23:23:33
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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
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2024-01-04 23:48:58
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前言：数据倾斜大多数是由于数据本身的分布不均匀。故而需要我们使用诸如列裁剪、Mapjoin、GroupBy等方法进行处理。数据倾斜表现：1、任务日志进度长度为99%，在日志监控进度条显示只有几个reduce进度一直没有完成。2、某一reduce处理时长>平均处理时长3、job数过多数据倾斜原因分析：1、key分布不均2、业务数据本身存在不均匀情况3、关联字段重复数据较多解决方法
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2023-07-20 21:12:24
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介绍Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如，reduce点一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成，这就是
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2023-10-08 10:05:28
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Spark数据倾斜(数据分布不均匀)数据倾斜发生时的现象：绝大多数task（任务）执行得都非常快，但个别task执行极慢。OOM(内存溢出)，这种情况比较少见。数据倾斜发生的原理数据倾斜的原理很简单：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，就会发生数据倾斜。比如，
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2024-06-01 20:52:26
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Spark数据倾斜解决办法一个Spark程序会根据其内部的Action操作划分成多个job，每个作业内部又会根据shuffle操作划分成多个Stage，每个Stage由多个Task任务并行进行计算，每个Task任务只计算一个分区的数据。 Spark数据倾斜就是大量相同的key进入到了同一个分区。 数据倾斜Spark数据倾斜解决办法前言一、解决办法1.数据预处理2.过滤导致数据倾斜的key3.提高s
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2023-08-08 12:35:12
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spark的数据倾斜调优方案归纳总结：不来虚的，直接上解决方法。数据倾斜产生原因：在运算过程中把数据分配给不同的Task，一般需要Shuffle过程，同一个Key都会交给Task处理，但是有时同一个Key的values数据量太多造成数据堆积等。判断是否发生数据倾斜：通过Web UI查看Task的metrics某些Task相当于其他大多数Task来说所消耗相当长的时间。数据倾斜解决方案：（1）对源数
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2023-10-10 09:03:58
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## 概述
在处理大规模数据时，数据倾斜是一个常见的问题。当数据在分区或分组键上不均匀分布时，就会出现数据倾斜。数据倾斜会导致某些任务的负载不均衡，从而降低整体性能。在Hive中，我们可以使用`DISTRIBUTE BY`关键字来解决数据倾斜问题。本文将介绍数据倾斜的概念，并提供一个实际问题的示例，演示如何使用`DISTRIBUTE BY`来解决数据倾斜问题。
## 数据倾斜的问题
数据倾斜
原创
2023-10-23 05:44:06
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1、使用Hive ETL预处理数据• 方案适用场景：如果导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。• 方案实现思路：此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对数据按照key进
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2023-10-09 20:13:23
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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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