什么是数据倾斜在使用一些大数据处理框架进行海量数据处理的过程中，可能会遇到数据倾斜的问题，由于大数据处理框架本身架构的原因，在框架层面，数据倾斜问题是无法避免的，只能在业务层面来缓解或者避免。因为要处理海量的数据，常用的大数据处理框架都会采用分布式架构，将海量数据分成多个小的分片，再将每个小分片分配给不同的计算节点来处理，通过对计算节点进行横向扩容，来快速提升框架的数据处理性能，因此即使是海量数据
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2024-04-09 12:00:09
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数据倾斜数据倾斜最笼统概念就是数据的分布不平衡，有些地方数据多，有些地方数据少。在计算过程中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，这就是最直接数据倾斜的表现。HiveHive数据倾斜表现就是单说hive自身的MR引擎：发现所有的map task全部完成，并且99%的reduce task完成，只剩下一个或者少数几个reduce task一直在执行，
Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化，实际运用来看，join相关的优化占了很大的比重，而join相关的优化又分为mapjoin可以解决的join优化和mapjoin无法解决的join优化。1 数据倾斜倾斜来自统计学里的偏态分布。简单来说，就是数据的key分布严重不均匀，造成一部分数据特别多，一部分很少的局面。2 H
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2023-07-14 23:19:09
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不管是实际工作还是面试中，数据倾斜的问题永远都是不可避免会遇到的。看了一些文章，发现有的给出的hive数据倾斜解决方法里有函数关键词错误的，下面对hive中的数据倾斜用HQL解决的例子做了总结：
例如： 日志-表A ：user_id(用户id) event(行为)state(状态) time(时间戳)
用户-
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2023-10-22 17:35:35
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# 数据倾斜在 SparkSQL Join 中的应用与解决
数据倾斜是大数据处理中常见的问题之一，当在 SparkSQL 中进行 Join 操作时，如果数据分布不均匀，就容易出现数据倾斜现象，导致部分任务处理时间过长，从而影响整体任务的执行效率。本文将介绍在 SparkSQL 中遇到数据倾斜问题时的应对方法。
## 1. 数据倾斜的原因
数据倾斜通常是由于某些 key 的数据量过大或者数据分
原创
2024-03-30 05:04:35
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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
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2023-07-14 12:51:41
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目录一、什么是数据倾斜数据倾斜的表现：定位数据倾斜问题：二、解决方案解决方案一：聚合原数据1) 避免 shuffle 过程2) 缩小 key 粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个 task 的数据量）3) 增大 key 粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个 task 的数据量）解决方案二：过滤导致倾斜的 key解决方案三：提高 shuffle 操作中的 reduce 并行度reduce 端并行度的设置
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2023-08-23 18:11:30
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1、数据倾斜数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于 其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈数据倾斜俩大直接致命后果1）数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory2）运行速度慢主要是发生在Shuffle阶段。同样Key的数据条数太多了。导致了某个key(下图中的80亿条)所在的Task数 据量太大
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2023-08-08 08:44:57
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数据倾斜什么是数据倾斜数据倾斜的表现发生数据倾斜的原因如何解决数据倾斜聚合类group by操作，发生数据倾斜空值产生的数据倾斜Reduce join 改为Map join少用count(distinct)，先用group 去重 再count子查询，特殊值分开处理法大表 join 大表不同数据类型关联产生数据倾斜多表 union all 会优化成一个 job优化in/exists语句排序选择 什
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2024-06-12 15:25:55
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文章目录聚合Group By + AggGroup By+单Distinct AggGroup By+多Distinct Agg 聚合聚合操作是SQL中比较常用的语法，形如Group By + Agg，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等Group By + Agg1.从0点开始，每个类目的成交额 2.从0点开始，每个店铺的uv/pv 3.从0点开始，每个用户点击了多少商
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2024-07-27 09:48:22
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数据倾斜的几种典型情况。 1.数据源中的数据不均匀，Spark需要频繁交互 2.数据集中的不同key由于分区方式，导致数据倾斜 3.JOIN操作中，一个数据集中的数据分布不均匀，另一个数据集较小 4.聚合操作中，数据集中的数据分布不均匀 5.JOIN操作中，两个数据集都比较大，其中只有几个key的数据分布不均匀 6.JOIN操作中，两个数据集都比较大，有很多Key分布不均匀 7.数据集中少数几个k
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2023-08-16 10:24:53
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spark数据倾斜处理危害:当出现数据倾斜时，小量任务耗时远高于其它任务，从而使得整体耗时过大，未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。 当发生数据倾斜时，部分任务处理的数据量过大，可能造成内存不足使得任务失败，并进而引进整个应用失败。表现：同一个stage的多个task执行时间不一致。原因：机器本身性能，导致速度不一致。数据来源的问题：
从数据源直接读取。如读取HDFS，Kafka读取
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2023-10-14 13:07:09
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目录摘要 一、数据倾斜现象。二、数据倾斜的原理2.1、原理详解2.2、举例说明2.3、常见的shuffle分发数据规则及其优缺点（扩展）三、数据倾斜代码定位3.1、某个Task执行特别慢的情况3.2、某个Task莫名其妙的内存溢出四、数据倾斜的解决方案4.1、使用Hive ETL进行预处理数据4.2、过滤不需要的导致数据倾斜的数据4.3、增加shuffle的并行度4.4、两阶
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2023-08-31 16:23:25
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Spark数据倾斜产生原因 首先RDD的逻辑其实时表示一个对象集合。在物理执行期间，RDD会被分为一系列的分区，每个分区都是整个数据集的子集。当spark调度并运行任务的时候，Spark会为每一个分区中的数据创建一个任务。大部分的任务处理的数据量差不多，但是有少部分的任务处理的数据量很大，因而Spark作业会看起来运行的十分的慢，从而产生数据倾斜（进行shuffle的时候）。
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2023-08-26 14:12:58
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本文目录：一、调优概述 二、数据倾斜发生时的现象 三、数据倾斜发生的原理 四、如何定位导致数据倾斜的代码 五、某个task执行特别慢的情况 六、某个task莫名其妙内存溢出的情况 七、查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 八、数据倾斜的解决方案：解决方案一：使用 Hive ETL 预处理数据解决方案二：过滤少数导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作的并行度解决方案四：两阶段聚合（局部
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2023-10-11 09:47:41
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数据倾斜解决方案数据倾斜的解决，跟之前讲解的性能调优，有一点异曲同工之妙。性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度，并注意RDD架构（复用同一个RDD，加上cache缓存）。相对于前面，shuffle、jvm等是次要的。6.1、原理以及现象分析6.1.1、数据倾斜怎么出现的在执行shuffle操作的时候，是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个key的valu
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2024-04-08 19:08:38
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前言：上一期讲了处理数据倾斜的第一个方案-
https://zhuanlan.zhihu.com/p/291654613zhuanlan.zhihu.com
，这个方法有个很好的优点就是，你可以不改代码，直接通过参数spark.default.parallelism就可以调整。本期介绍第二种，自定义partitioner的方法，我们实现spark提供的分区接口，自定义分区
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2023-09-29 22:59:35
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一、数据倾斜原理做大数据开发，很有可能会遇到数据倾斜的问题，要想解决数据倾斜，首先要理解什么是数据倾斜，以及产生数据倾斜的原因。数据倾斜主要是指：主要就是数据在每个节点上的分配不均，导致个别节点处理速度很慢，使得程序迟迟不能运行结束。主要表现为：在mapreduce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ke
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2023-10-06 22:12:08
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在 Flink 作业中，无论是 SQL 还是 JAR 模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。Flink 的状态分为 Operator State 和 Keyed State，而 Keyed State 又可以分为 ValueState、MapState、ListState、Aggregatin
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2024-07-24 13:08:39
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一、调优概述 二、数据倾斜发生时的现象 三、数据倾斜发生的原理 四、如何定位导致数据倾斜的代码 五、某个task执行特别慢的情况 六、某个task莫名其妙内存溢出的情况 七、查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 八、数据倾斜的解决方案：解决方案一：使用 Hive ETL 预处理数据解决方案二：过滤少数导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作的并行度解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局
