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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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
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2024-08-06 21:48:52
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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
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2023-09-08 14:16:17
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说明：该文章基于多篇博客整理而成，涉及的技术点已贴上链接。一、数据倾斜的理解1.数据倾斜是大数据中很常见的一个现象，一般针对数据倾斜我们都会对数据进行加盐或者repartition 等等，hive中的distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列，根据reduce的个数进行数据分发，默认是采用hash算法。对于distrib
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2023-07-12 20:40:20
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（1）数据倾斜根本原因：由于数据分布不均匀，导致map端读取的数据分布不均匀（数据长尾分布），从而使得map处理的数据量差异过大。 （2）解决思路：Hive是分阶段执行的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以解决的根本方法就是如何将数据均匀的分布到各个reduce中（3）出现数据倾斜的主要操作： （a）join：使用join时，一个表较小，但是key值集中，使得数据
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2023-09-08 13:06:58
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数据倾斜的概念
有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题--数据倾斜，此时spark作业的性能会比期望的差的多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题以保证spark作业的性能
绝大多数task执行的都非常快，但个别task执行极慢，比如，总共有1000个task
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
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2023-07-14 23:07:50
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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
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2023-07-14 16:58:02
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老实说，一般在使用Hive进行数据分析工作时，很少会遇到什么hive的BUG。但有时候我们自己写的UDF或者SerDe会遇到些诡异的问题，尤其是在升级hive的版本时，api变动或hive内部添加了新的执行优化机制可能使原来工作的UDF或SerDe不再正常工作。所以还是需要掌握些DEBUG手段，以备不时之需。 本文主要总结我在使用HQL执行Query类操作时用到的DEBUG方法，主要有这么几板斧
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2023-08-16 05:12:42
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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
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2024-08-14 20:46:38
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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
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2023-08-18 16:23:39
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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
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2023-08-24 22:38:59
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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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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
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2023-07-18 11:30:07
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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
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2024-06-18 12:38:05
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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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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
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2023-07-24 15:39:58
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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
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2023-07-05 12:42:57
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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
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2024-07-23 13:34:02
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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
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2024-01-11 12:04:14
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